本文關(guān)鍵詞：基于閾值尋優(yōu)法的小波去噪分析，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：小波分析作為一種重要的工具,已經(jīng)在現(xiàn)代信號(hào)處理中得到了廣泛的應(yīng)用,介紹了小波閾值去噪的基本原理和實(shí)現(xiàn)步驟,針對(duì)硬閾值函數(shù)、軟閾值函數(shù)的不足之處,從偏差之和最小的角度提出了一種新的改進(jìn)閾值函數(shù),將該函數(shù)用于去噪仿真實(shí)驗(yàn),去噪結(jié)果表明其具有比其他閾值函數(shù)更好的去噪能力.由于傳統(tǒng)閾值選取準(zhǔn)則無(wú)法求得最優(yōu)的閾值,將改進(jìn)的模擬退火智能算法引入到閾值的選取過(guò)程,獲得了很好的去噪效果;針對(duì)其存在著運(yùn)算速度較慢的缺點(diǎn),提出了一種類切線尋優(yōu)閾值的新方法,通過(guò)不同噪聲強(qiáng)度下的去噪仿真實(shí)驗(yàn),去噪結(jié)果發(fā)現(xiàn)該方法在提高去噪速度的同時(shí),也能保證很好的去噪效果.
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 小波分析 降噪 閾值函數(shù) 閾值 模擬退火 全局最優(yōu)
【分類號(hào)】：TN911.7
【正文快照】： 在信號(hào)的采集、傳輸過(guò)程中,由于環(huán)境的影響,不可避免地要受到各種噪聲的干擾,這嚴(yán)重影響了信號(hào)的質(zhì)量,對(duì)信號(hào)進(jìn)行去噪處理已經(jīng)成為人們關(guān)注和研究的熱點(diǎn)與重點(diǎn).小波變換以其低熵性、多分辨率、去相關(guān)性、選基靈活性和時(shí)頻窗口可變等特點(diǎn)[1],使得它成為應(yīng)用最廣泛的去噪算法.小

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本文編號(hào)：480708