基于小波阀值法去白噪声的方法研究.pdf

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1、74《电气开关》(2015．No．1)文章编号：1004—289X(2015)01—0074—06基于小波阀值法去白噪声的方法研究丁同岭，王成江(三峡大学电气与新能源学院，湖北宜昌443002)摘要：在噪声中如何准确地检测到信号一直是信号处理领域所关心的内容，小波变换由于具有良好的时频局部化特性，能够对各种时变信号进行有效的分解，从而较好地将信号与噪声加以分离，获得满意的去噪效果。首先介绍了小波基本理论和基于传统小波分析的信号去噪原理以及几种常用的方法。在几种方法中，因小波阐值去噪法，原理简单易行，效果较好且是研究的其他几种小波分析方法去噪处理的基础，所以本文在基于MATLAB实验平台上选

2、取实验效果较好的小波函数，在不同阀值和阀值函数的情况下对这种方法做了较为详细地方波信号去噪比较研究。关键词：信号处理；小波变换；去白噪音中图分类号：TM56文献标识码：BResearchonRemovingWhiteNoiseBasedonWaveletThresholdMethodDING一ling，WANGCheng-jiang(CollegeofElectricalEngineering&Newenergy，ChinaThreeGorgesUniversity，Yichang，443002，China)Abstract：Estimatingtheoriginalsignalsfrom

3、noisehasalwaysbeenanimportantpartinthefieldofsignalprocess—ing．Becauseofit'sfinetime—frequencylocalizationcharacteristic，wavelettransformcaneffectivelydiscriminatesignalsfromnoiseandachievesprettygoodperformance．Thispaperchieflystudyingthetheoryofwaveletandprincipleofsignaldenoisingbasedonwavelet，

4、andthenstudyingseveraldenoisingresult，moreoveritisthebaseofotherdenoisingmethodsdiscussedinthispaper，thispapermakeacomparisonstudyofsquaresignaldenoisingbasedonMATLABplatform，usingdifferentthresholdfunctionsandthresholdvalue，butusingonewaveletfunction．Keywords：signalprocessing；wavelettransform；rem

5、ovingwhitenoise的特点，它较好地解决了时域和频域分辨率的矛盾，巧1引言妙地利用了非均匀分布的分辨率，在低频段用较高的随着科学技术的发展，信号的处理成了科学研究频率分辨率和较低的时间分辨率，而在高频段则采用中的不可或缺的一部分，近些年，除了传统的傅里叶变较低的频率分辨率和较高的时间分辨率。因此利用小换外，小波分析也在信号处理中到了很广泛的应用。波变换时频域的局部化性质可以很好地获得信号的局对于其性质随时间稳定不变的信号，处理的理想工具部化特性，对突变信号和非平稳信号的检测非常有效。仍然是傅立叶分析。但是在实际应用中的绝大多数信研究表明，利用小波分析能有效地消除白噪声。号是非稳定

6、的，而特别适用于非稳定信号的工具就是2Fourier分析方法小波分析。在信号的采集过程中不可避免的含有噪声，其中就包括白噪声，噪声严重地影响对实验结果的对很多信号来说，傅立叶分析能给出信号中包含分析，必须把数据进行预处理，尽可能的消除噪声的干的各种频率成分。Fourier分析在信号分析处理中起扰。小波分析是在傅立叶分析的基础上发展起来的，着非常重要的作用，这是因为Fourier分析能将信号的它既保持了傅立叶分析的优点，又弥补了傅立叶分析时域特性变换为频域特性。分析时域信号f(t)，总是的不足。与傅立叶分析相比，小波分析具有多分辨率假定其能量有限，但Fourier分析有一定的局限性，用《电气

7、开关》(2015．No．1)75傅立叶变换提取信号的频谱需要利用信号的全部时域另外，对于连续小波变换，其时域窗口宽度和频域信息，傅立叶变换没有反映出随着时间的变化信号频窗口宽度的乘积为一个定值，这也被称为恒Q性质，率成分的变化情况，傅立叶变换的积分作用平滑了非也是小波变换区别于其他变换的重要特征，其示意图平稳信号的突变成分。如图1所示。3短时Fourier变换假设_厂(t)为能量有限信号，则以g(t)作为窗函数=1／2)