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文檔簡介
1、信號去噪是信號處理中最常見預處理過程,經典的信號去噪方法如純時域法,純頻域法,F(xiàn)ourier變換,加窗Fourier變換等各自都有其局限性,傅里葉變換是一種全局變換,即對信號的表征要么在時域,要么在頻域。作為頻域表示的頻譜或功率譜并不能告訴我們其中的某種頻率分量出現(xiàn)在什么時候以及它的變化情況。這對于非平穩(wěn)信號處理來說是遠遠不夠的,小波分析作為20世紀80年代發(fā)展起來的一種新的時頻聯(lián)合分析方法,它在時域和頻域都具有良好的局部化特性,在信號
2、去噪中小波變換得到了廣泛的應用。本文主要介紹了小波分析的相關理論,討論了其在函數(shù)空間中的構造和性質;介紹了小波分析中很出名的Mallat分解與重構算法;介紹了Haar小波在分解和重構信號中的應用;詳細介紹了小波變換后模極大值的去噪原理,分析了去噪過程中幾個參數(shù)的選取,并給出了一些選取依據,并在此方法基礎上提出了相應的改進來降低算法的時間復雜度,實驗結果表明,該方法還能得到較好的去噪效果;詳細介紹了小波變換后閾值去噪方法,并綜合一些閾值處
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