基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于小波变换去除信号噪声的基本原理和方法.研究利用小波变换技术对噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

基于小波包变换的多阈值法语音信号去噪净化

文中在小波包变换和传统阈值法的基础上,提出了一种基于小波包变换的多尺度多阈值语音信号去噪净化方法。采用小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用多尺度多阈值方法,通过改进噪声方差估计方法,在去噪的同时,进一步提高信噪比。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

基于小波阈值去噪与对称扩展DFT变换的信道估计算法

提出一种基于小波阈值去噪与对称扩展DFT变换的信道估计算法。该算法通过对初始值最小二乘估计进行对称扩展DFT变换,并在时域利用小波阈值去噪以获得更为精准的信道估计性能。传统的基于DFT变换信道估计,由于信号边界上的不连续性会造成能量扩散和频谱泄露,采用对称扩展DFT变换就可以解决这些问题;初始值最小二乘估计的准确性极易受噪声的影响,通过小波阈值去噪可以获得较好的去噪效果。在LTE系统下行链路中的仿真表明,该算法在少量增加计算复杂度的同时,能有效改善实际系统中的频谱泄露问题,提高信道估计的性能。     

非平稳环境下基于小波变换的信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的信号噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于小波变换的信号去噪算法。该算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换模极大值随尺度的变化快慢不同。得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好的去噪。     

车载通信终端的抗干扰设计

叙述了车载通信终端的工作原理。以车载通信信道为载体,在常规小波阈值函数去噪方法的基础上,利用小波变换,改进了阈值函数去噪方法。与传统的阈值函数相比,该函数具有优越的数学特性和清晰的物理意义。通过对理论模型进行仿真,改进的去噪方法能够对车载通信终端传输信号进行很好的滤波、去噪,抑制干扰源的噪声干扰,降低干扰源带来的不利影响。     

基于小波变换的动态阈值法语音信号净化

语音信号实时去噪净化处理是语音通信系统的关键技术。传统的小波阈值去噪方法由于阈值的单一性,在去除噪声的同时,造成语音信号损伤。针对这一问题,提出了一种基于小波变换的动态阈值法语音信号净化方法。能根据噪声和信号的变化而动态调节阈值;采用改进的阈值函数对小波系数缓变地压缩,仿真实验结果表明,能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节。     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

基于子载波消噪和小波变换的频谱池信道估计

提出一种基于子载波消噪和小波阈值去噪的多天线频谱池信道估计方法．多天线接收信号携带的噪声同时分布在禁用子载波和可用子载波上,为了降低噪声对信道估计带来的影响,需要分步消除这两部分噪声。禁用子载波携带的噪声可在频域消除,可用子载波上的信号可通过小波变换做降噪处理．在低信噪比和没有信道统计特性的条件下,将信号转换到频域对禁用子载波做消噪处理,采用最小二乘（Least square,L S）方法在时域进行信道估计,并对各支路信道估计进行小波阈值去噪处理,进一步降低可用子载波噪声对信道估计性能的影响．最后通过最大比合并（Maximal Ratio Combining,MRC）的方法得到合并信号的最小二乘信道估计．仿真分析表明,采用子载波消噪和小波阈值去噪的信道估计方法可有效提高多天线频谱池系统性能．      

基于小波变换微弱生命信号提取的研究

利用小渡变换研究微弱生命信号提取问题,简要介绍Mallat算法,采用小波阈值去噪法对强噪声背景下微弱生命信号进行去噪研究,并简要介绍阈值的估计方法,通过实例,利用MATLAB仿真验证小波变换在微弱生命信号的提取中可取得良好的效果.