结合小波流程图进行分析,要使小波收缩去噪达到很好的效果,必须对3个方面进行研究,即选择合适的小波基、阈值函数的选取以及每一层阈值的设定。

因为小波变化后,得到了低频和高频的部分,那么高频中可能含有噪声,因此需要对高频分量进行滤波和去噪的处理,通过阈值收缩的方法,然后将收缩后得到的数据基座A,那么A和原始的低频分量组合,实现重构后的信号,重构后的信号就是去噪信号。

小波硬阈值函数将各尺度空间下小于阈值的分解系数设为零,大于阈值的分解系数保留。该方法在,这会导致重构后的信号出现振荡现象[15]。硬阈值函数的表达式如下,

[1] Pasti,Walczak,Massart.Optimization of signal denoising in discrete wavelet transform[J].Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems,2009,48(1): 21-34.

[2] Kuihe Yang, Ganlin Shan, Lingling Zhao. Application of wavelet Packet Analysis and Probabilistic Neural Networks in Fault Diagnosis [J].Proceedings of the world congress on Intelligent Control and Automation.Dalian:2006.4378-4381.

[ 3] 张国华,穆静,吴琼.小波分析在文字识别中的应用[J].西安工业学院学报,2004,24(3):226-230.

可以看出 在输入分贝比的时候 得到不同的结果哦

可以根据小波的硬阈值 软阈值进行设计 得到结果

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