小波分析在信号去噪中的应用
小波分析在信号去噪中的应用
摘要：利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对几种去噪方法不同阀值的选取比对分析和基于MATLAB 信号去噪的仿真试验，比较各种阀值选取队去噪效果的影响。
关键词：小波去噪；阀值；MATLAB 工具
1、 小波去噪模型的建立
如果一个信号()f n 被噪声污染后为()s n ，那么基本的噪声模型就可以表示为
()()()s n f n e n σ=+
式中：()e n 为噪声；σ为噪声强度。最简单的情况下()e n 为高斯白噪声，且σ=1。小波变换就是要抑制()e n 以恢复()f n ，从而达到去除噪声的目的。从统计学的观点看，这个模型是一个随时间推移的回归模型，也可以看作是在正交基上对函数()f n 无参估计。小波去噪通常通过以下3个步骤予以实现：
a)小波分解；
b)设定各层细节的阈值，对得到的小波系数进行阈值处理； c)小波逆变换重构信号。
小波去噪的结果取决于以下2点：
a)去噪后的信号应该和原信号有同等的光滑性；
b)信号经处理后与原信号的均方根误差越小，信噪比越大，效果越好。
如何选择阈值和如何利用阈值来量化小波系数，将直接影响到小波去噪结果。
2、小波系数的阈值处理
2．1由原始信号确定阈值
小波变换中，对各层系数降噪所需的阈值一般是根据原信号的信噪比来决定的。在模型里用σ这个量来表示，可以使用MATLAB 中的wnoisest 函数计算得到σ值，得到信号的噪声强度后，根据下式来确定各层的阈值。
thr =式中n 为信号的长度。
2．2基于样本估计的阈值选取
1)无偏似然估计(rigrsure)：是一种基于Stein 无偏似然估计原理的自适应阈值选择。对于给定的阈值T ，得到它的似然估计，再将似然T 最小化，就得到了所选的阈值，这是一种软件阈值估计。
2)阈值原则(sqtwlolg)：固定阈值T 的计算公式为。
3)启发式阈值原则(heursure)：是无偏似然估计和固定阈值估计原则的折
中。如果信噪比很小，按无偏似然估计原则处理的信号噪声较大，在这种情况下，就采用固定阈值形式。
4)极值阈值原则(minimax)：采用极大极小值原理选择阈值，它产生一个最小均方误差的极值，而不是没有误差。统计学上，这种极值原理用来设计估计器。因为被消噪的信号可以看作与未知回归函数的估计器相似，这种极值估计器可在给定的函数中实现最大均方误差最小化。 2．3软阈值和硬阈值 在确定阈值后，可以采用硬阈值或软阈值的处理方法对小波系数做阈值处理。硬阈值法只保留大于阈值的小波系数并将其他的小波系数置零，其表达式如下：
软阈值法将小于阈值的小波系数置零，并把大于阈值的小波系数向零做收缩，其表达式如下：
3 、小波去噪的MATLAB 仿真对比试验
给定函数cos(10)x f e x -=作为原始信号，然后加一组随机噪声，然后分别选取不同阀值对信号用小波以为信号的自动消噪进行去噪处理。采用的小波为sym8，分解层数为5，小波函数为wden 。结果如图一所示
图一 不同阀值系数软阀值去噪效果图
由图一可大致看出去噪效果对比heusure 和minimaxi 阀值的去噪效果较好，sqtwolo 阀值降噪效果相对较差。而rigrsure 看不出明显差别。
图二 不同阀值系数硬阀值去噪效果图
图二可看出，对硬阀值去噪minimaxi 阀值的效果最差。
为了精确的表示去噪效果，可与计算去噪后的信噪比（SN R ）和均方根误差（RMSE ）。计算公式如下：
2()10log [()()]n
SN
n x n R x n x n ???
?=??'-????
∑∑
RMSE =
信号的信噪比越高，原始信号和去噪信号的均方根误差越小，去噪信号就越接近原信号，去噪的效果也就越好。表一给出了各种阀值选取得信噪比和均方根误差的比较。
表一 几种阀值软阀值去噪后的SN R 和RMSE
4、结论
本文对基于小波分析的去噪方法进行了研究，指出小波去噪阀值的选取对去噪效果的影响，并利用MATLAB 的小波分析工具箱进行了仿真试验，试验表明利用
小波分析方法可以达到良好的去噪效果，并且minimaxi阀值的去噪效果最好。
参考文献：
[1] 胡昌华李国华基于MATLAB 6.0的系统分析与设计——小波分析西安电子科技大学出版社
[2] 吴伟，蔡培升基于MATLAB的小波去噪仿真(西安石油大学机械工程学院，陕西西安710065)
附：
Matlab程序
clear
clc
x=0:0.01:3;
f=exp(-x).*cos(10*x);%原始信号函数
subplot(3,2,1);
plot(f);title('原始信号图形');%画出原始信号图形
noise=0.2*randn(size(f));
f1=f+noise; %噪声信号
subplot(322)
plot(f1); title('加噪后语音图像')
lev=5;
%对f1用sym8小波分解到第五层，并对高频系数用heusure硬阀值
xd=wden(f1,'heursure','h','one',lev,'sym8');
subplot(323)
plot(xd); title('用heusure硬阀值去噪后图像')
D=f-xd;
MSE=sqrt(sum(D(:).*D(:))/prod(size(f))) %均方根误差
PSNR=10*log10(sum(f(:).*f(:))/sum(D(:).*D(:))) %信噪比
%用rigrsure阀值对信号的标准差单车估计，并降噪
xd1=wden(f1,'rigrsure','h','one',lev,'sym8');
subplot(324)
plot(xd1); title('用rigrsure硬阀值去噪后图像')
D1=f-xd1;
MSE1=sqrt(sum(D1(:).*D1(:))/prod(size(f))) %均方根
PSNR1=10*log10(sum(f(:).*f(:))/sum(D1(:).*D1(:)))%信噪比
%用sqtwolog阀值对信号的标准差单车估计，并降噪
xd2=wden(f1,'sqtwolog','h','sln',lev,'sym8');
subplot(325)
plot(xd2); title('用sqtwolog硬阀值去噪后图像')
D2=f-xd2;
MSE2=sqrt(sum(D2(:).*D2(:))/prod(size(f))) %均方根
PSNR2=10*log10(sum(f(:).*f(:))/sum(D2(:).*D2(:)))%信噪比
%用minimaxi阀值对信号的标准差单车估计，并降噪
xd3=wden(f1,'minimaxi','h','sln',lev,'sym8');
subplot(326)
plot(xd3); title('用minimaxi硬阀值去噪后图像')
D3=f-xd3;
MSE3=sqrt(sum(D3(:).*D3(:))/prod(size(f))) %均方根PSNR3=10*log10(sum(f(:).*f(:))/sum(D3(:).*D3(:)))%信噪比
小波变换图像去噪综述
科技论文写作大作业小波变换图像去噪综述 院系： 班级： 学号： 姓名：
摘要小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一.在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,首先通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法,并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系、不同噪声场合下的小波去噪等几个方面,对小波图象去噪进行了综述;最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望 关键词：小波去噪小波萎缩小波变换图象压缩 1.前言 在信号数据采集及传输时，不仅能采集或接收到与所研究的问题相关的有效信号，同时也会观测到各种类型的噪声。在实际应用中，为降低噪声的影响，不仅应研究信号采集的方式方法及仪器的选择，更重要的是对已采集或接收的信号寻找最佳的降噪处理方法。对于信号去噪方法的研究可谓是信号处理中一个永恒的话题。传统的去噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器，滤除掉噪声频率成分。但对于瞬间信号、宽带噪声信号、非平稳信号等，采用传统方法具有一定的局限性。其次还有傅里叶(Fourier)变换也是信号处理中的重要手段。这是因为信号处理中牵涉到的绝大部分都是语音或其它一维信号，这些信号可以近似的认为是一个高斯过程，同时由于信号的平稳性假设，傅立叶交换是一个很好的信号分析工具。但也有其不足之处，给实际应用带来了困难。 小波变换是继Fourier变换后的一重大突破，它是一种窗口面积恒定、窗口形状可变(时间域窗口和频率域窗口均可改变)的时频局域化分析方法，它具有这样的特性；在低频段具有较高的频率分辨率及较低的时间分辨率，在高频段具有较高的时间分辨率及较低的频率分辨率，实现了时频窗口的自适应变化，具有时频分析局域性。小波变换的一个重要应用就是图像信号去噪。将小波变换用于信号去噪，它能在去噪的同时而不损坏信号的突变部分。在过去的十多年，小波方法在信号和图像去噪方面的应用引起学者广泛的关注。本文阐述小波图像去噪方法的原理，概括目前的小波图像去噪的主要方法，最后对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望。 2小波图像去噪的原理 所谓小波变化，即:
小波分析在信号去噪中的应用(最新整理)
小波分析在信号去噪中的应用 摘要：利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对几种去噪方法不同阀值的选取比对分析和基于MATLAB 信号去噪的仿真试验，比较各种阀值选取队去噪效果的影响。 关键词：小波去噪；阀值；MATLAB 工具 1、 小波去噪模型的建立 如果一个信号被噪声污染后为，那么基本的噪声模型就可以表示为()f n ()s n ()()() s n f n e n σ=+式中：为噪声；为噪声强度。最简单的情况下为高斯白噪声，且=1。()e n σ()e n σ小波变换就是要抑制以恢复，从而达到去除噪声的目的。从统计学的()e n ()f n 观点看，这个模型是一个随时间推移的回归模型，也可以看作是在正交基上对函数无参估计。小波去噪通常通过以下3个步骤予以实现： ()f n a)小波分解； b)设定各层细节的阈值，对得到的小波系数进行阈值处理； c)小波逆变换重构信号。 小波去噪的结果取决于以下2点： a)去噪后的信号应该和原信号有同等的光滑性； b)信号经处理后与原信号的均方根误差越小，信噪比越大，效果越好。 如何选择阈值和如何利用阈值来量化小波系数，将直接影响到小波去噪结果。 2、小波系数的阈值处理 2．1由原始信号确定阈值 小波变换中，对各层系数降噪所需的阈值一般是根据原信号的信噪比来决定的。在模型里用这个量来表示，可以使用MATLAB 中的wnoisest 函数计算得到σσ值，得到信号的噪声强度后，根据下式来确定各层的阈值。 thr =式中n 为信号的长度。 2．2基于样本估计的阈值选取 1)无偏似然估计(rigrsure)：是一种基于Stein 无偏似然估计原理的自适应阈值选择。对于给定的阈值T ，得到它的似然估计，再将似然T 最小化，就得到了所选的阈值，这是一种软件阈值估计。 2)阈值原则(sqtwlolg)：固定阈值T 的计算公式为。 3)启发式阈值原则(heursure)：是无偏似然估计和固定阈值估计原则的折
开关电源中处理变压器的音频噪声
关于开关电源音频噪声处理的一点经验 最近看到论坛很多人在问关于音频噪声的问题，刚好本人以前也有碰到不少同样的情况，也有做过笔记，现在翻出来整理下，希望对一些碰到该问题网友有帮助。 音频噪声一般指开关电源自身在工作的过程中产生的，能被人耳听到频率为20-20kHz的音频信号 主要有以下几种来源： 一：变压器产生的音频噪声 变压器是主要的音频噪声源。 1：磁致伸缩效应，磁芯材料的尺寸随磁通密度变化 3：磁芯中间存在的气隙，可使磁芯吸引力方向产生弯曲。 2：线圈移动，绕组间存在交变电流效应，产生吸引力和排斥力，使线圈反复移动 4：磁芯两部分在交流磁场中的相互吸引力使其产生移动，反复压迫接触面 5：骨架移动，磁芯片的位移可通过骨架传送和放大。 在以上几种移动源共同作用下，形成了比较复杂的机械系统，它能产生在人耳听力范围内的音频信号。 以下简单讲解能有效衰减各种机制产生的音频噪声的常见方法。 首先变压器要采用均匀浸渍，从而能有效填充线圈与线圈之间、线圈与骨架之间、骨架与磁芯之间的固有空隙，降低活动部件发生位移的可能性，必要时可以再磁性元件与线路板接触面填充白胶或喷涂三防漆，进一步减小机械振动的空间，有效降低噪声。 在条件允许的情况下尽量降低峰值磁通密度，要充分考虑高温时的饱和磁通密度，留足够余量防止工作曲线进入非线性区，可以有效降低变压器的音频噪声，有实验证明峰值磁通密度从3000高斯降为2000高斯即可将发出的噪音降低5 dB到15dB 条件允许可以使用非晶、超微晶合金等软磁材料，它们的磁均匀一致性远比一般铁氧体好得多，磁致伸缩效应趋于零，因此对应力不敏感 二：电容产生的音频噪声 通常为了抑制电磁干扰和减小器件电压应力，开关电源一般采用RC、RCD等吸收电路,吸收电容常常选用高压陶瓷电容，而高压陶瓷电容是由非线性电介质钛酸钡等材料制成，电致伸缩效应比较明显，在周期性尖峰电压的作用下，电介质不断发生形变从而产生音频噪声。 解决的方法是把吸收回路用的高压陶瓷电容换成电致伸缩效应很小的聚脂薄膜电容，这样可以基本消除电容产生的噪声。 三：电路振荡产生的音频噪声 当电源在工作过程中有问歇式振荡产生时，会引起线圈磁芯间歇式振动，当此振荡频率接近绕变压器的固有振荡频率时，易引发共振现象，此时将产生人耳所能听到的音频噪声。 电路振荡产生的原因有很多，下面简单讲解： 1：PCB设计不当
基于小波变换的图像分割的研究
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滤波器语音信号去噪讲解
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前言 语音是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的手段。随着社会文化的进步和科学技术的发展，人类开始进入了信息化时代，用现代手段研究语音处理技术，使人们能更加有效地产生、传输、存储、和获取语音信息，这对于促进社会的发展具有十分重要的意义，因此，语音信号处理正越来越受到人们的关注和广泛的研究。 语音信号是信息技术处理中最重要的一门科学，是人类社会几步的标志。那么什么是语音？语音是人类特有的功能，也是人类获取外界信息的重要工具，也是人与人交流必不可少的重要手段。那么什么又是信号？那信号是什么呢？信号是传递信息的函数。离散时间信号——序列——可以用图形来表示。 语音信号处理是一门用研究数字信号处理研究信号的科学。它是一新兴的信息科学，同时又是综合多个学科领域的一门交叉科学。语音在我们的日常生活中随时可见，也随处可见，语音很大程度上可以影响我们的生活。所以研究语音信号无论是在科学领域上还是日常生活中都有其广泛而重要的意义。 本论文主要介绍的是的语音信号的简单处理。本论文针对以上问题，运用数字信号学基本原理实现语音信号的处理，在matlab7.0环境下综合运用信号提取，幅频变换以及傅里叶变换、滤波等技术来进行语音信号处理。我所做的工作就是在matlab7.0软件上编写一个处理语音信号的程序，能对语音信号进行采集，并对其进行各种处理，达到简单语音信号处理的目的。 对语音信号的研究，本论文采用了设计两种滤波器的基本研究方法来达到研究语音信号去噪的目的，最终结合图像以及对语音信号的回放，通过对比，得出结论。
小波变换去噪论文
摘要 小波变换归属于数学领域的调和函数的范畴，是调和分析几十年来的一个突破性进展，并且在很多科技领域内得到了广泛应用。本文旨在探讨小波变换理论，并结合专业中的地震信号去噪展开研究。 论文以小波变换为核心，首先介绍了论文研究的目的、意义及主要研究内容，由此引出了小波变换理论，并对其原理做了详细阐述。这不仅包括连续小波，离散小波，多分辨率分析方法还包括与传统傅氏变换等的对比，从而在理论上明确其性能特点的优越性。本文选定了小波阈值去噪方法。由此结合给定的信号应用matlab 进行处理，并通过对比处理结果为本文后面的处理工作选定合适的参数。从所做例子来看，小波阈值处理达到了很好的去噪效果。论文应用matlab 模拟微地震信号，结合小波阈值去噪方法对微地震信号进行了处理。在文中给出了信号的原始模拟信号，加噪信号及处理后的效果图，从图中可以看出，小波阈值去噪完成了模拟微地震信号的去噪处理。另外，对实际的微地震资料进行了试处理，达到了去噪的目的。 关键词：小波变换；去噪；微地震；分解；重构
ABSTRACT The wavelet transform attributables to the mathematical field of harmonic function areas, it’s a breakthrough progress, and in many areas of science and technology has been widely used. This study aims to explore wavelet transform theory, and the combination of professional study of seismic signal de-noising. Papers to wavelet transform at the core, first of all, on paper the purpose of thestudy, the significance and major research content, which leads to the wavelettransform theory, and its principles expounded in detail.This includes not only thecontinuous wavelet, wavelet, multire solution analysis methods include traditional Fourier transform contrast, in theory, clear the superiority of its performance characteristics. The paper selected through comparative study of wavelet de-noising threshold method.This combination of a given signal processing applications matlab,and by comparing the results of this paper to the back of the appropriate handling of the selected parameters. From doing example, wavelet thresholding to deal with a very good de-noising effect. Papers matlab simulated micro-seismic signal applications, wavelet de-noising threshold with this method micro-seismic signal processing. In this paper the original analog signal, the signal plus noise and the effects of treatment plans, as can be seen from Fig, wavelet de-noising threshold completed micro-seismic signal de-noising analog processing. Key words: wavelet；de-noising；micro-seismic；decompose；compose
基于小波分析的机械故障诊断
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基于matlab声音信号的滤波去噪处理
基于matlab声音信号的滤波去噪处理 摘要 滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分Matlab功能强大简单易学编程效率高深受广大科技工作者的欢迎特别是Matlab还具有信号分析工具箱不需具备很强的编程能力就可以很方便地进行信号分析处理和设计利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域频域分析和滤波通过理论推导得出相应结论再利用MATLAB作为编程工具进行计算机实现在设计实现的过程中使用窗函数法来设计FIR数字滤波器用巴特沃斯切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器并利用MATLAB作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器过程简单方便结果的各项性能指标均达到指定要求 目录 摘要 ABSTRACT 绪论 11研究的目的和意义 12国内外同行的研究状况 13本课题的研究内容和方法语音信号去噪方法的研究 21去噪的原理 22去噪的方法去噪和仿真的研究 31语音文件在MATLAB平台上的录入与打开 32 原始语音信号频谱分析及仿真 33 加噪语音信号频谱分析及仿真 34 去噪及仿真 35 结合去噪后的频谱图对比两种方式滤波的优缺点总结致谢 参考文献 1绪论 11研究的目的和意义 语音信号的采集与分析技术是一门涉及面很广的交叉科学它的应用和发展与语音学声音测量学电子测量技术以及数字信号处理等学科紧密联系语音是人类获取信息的重要来源和利用信息的重要手段在信号传输过程中由于实验条件或各种其他主观或客观条件的原因语音处理系统都不可避免地要受到各种噪声的干扰噪声不但降低了语音质量和语音的可懂度而且还将导致系统性能的急剧恶化严重时使整个系统无法正常工作 MATLAB是由美国mathworks公司发布的主要面对科学计算可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境它将数值分析矩阵计算科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中为科学研究工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言如CFortran的编辑模式代表了当今国际科学计算软件的先进水平其强大的数据处理能力可以极大程度上削弱噪声影响还原出真实的语音信号相符度在90以上 12 国内外同行研究现状 20世纪60年代中期形成的一系列数字信号处理的理论和算法如数字滤波器快速傅立叶变换FFT等是语音信号数字处理的理论和技术基础随着信息科学技术的
小波去噪代码
例1： load leleccum; index = 1:1024; x = leleccum(index); %产生噪声信号 init = 2055615866; randn('seed',init); nx = x + 18*randn(size(x)); %获取消噪的阈值 [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx); %对信号进行消噪 xd = wdencmp('gbl',nx,'db4',2,thr,sorh,keepapp); subplot(221); plot(x); title('原始信号'); subplot(222); plot(nx); title('含噪信号'); subplot(223); plot(xd); title('消噪后的信号'); 例2： 本例中，首先使用函数wnoisest获取噪声方差，然后使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用wdencmp实现信号消噪。 load leleccum; indx = 1:1024; x = leleccum(indx); %产生含噪信号 init = 2055615886; randn('seed',init); nx = x + 18*randn(size(x)); %使用小波函数'db6'对信号进行3层分解 [c,l] = wavedec(nx,3,'db6'); %估计尺度1的噪声标准差 sigma = wnoisest(c,l,1); alpha = 2; %获取消噪过程中的阈值 thr = wbmpen(c,l,sigma,alpha); keepapp = 1; %对信号进行消噪 xd = wdencmp('gbl',c,l,'db6',3,thr,'s',keepapp); subplot(221); plot(x); title('原始信号'); subplot(222); plot(nx);
基于小波分析的信号去噪技术
基于小波分析的信号去噪技术 [摘要] 介绍了小波变换的基本思想和优点及多分辨率分析的过程, 并在MA TLAB 下利用小波变换工具箱, 编写程序实现信号去噪处理。充分显示了小波变换在处理非平稳信号中的优势。 [关键词] 小波变换 信号去噪 模极大值 李普西兹指数 在通信及计算机过程控制系统中，对信号进行实时采样是很重要的环节。但由于信号在激励、传输和检测过程中，可能不同程度地受到随机噪声的污染，特别在小信号采集和测量中，噪声干扰显得尤其严重。因此，如何消除实际信号中的噪声，从混有噪声的信号中提取有用信息一直是信息学科研究的焦点之一。傅里叶变换是一种经典方法，适用于诸多场合。但由于傅里叶变换是一种全局变换，无法表述信号的时域局部性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。为了更有效地处理非平稳信号，人们提出了小波变换这种新的信号分析理论。小波变换是一种信号的时频分析，它具有多分辨率的特点，可以方便地从混有强噪声的信号中提取原始信号，被誉为分析信号的显微镜。本文主要讨论应用小波变换的理论，利用Matlab 软件在计算机上实现了信号的噪声消除，从混有噪声的实际信号中提取了原始信号，具有非常实用的意义。 1.小波变换与多分辨率分析 设ψ是定义在(-,+)∞∞上能量有限的函数，Ψ构成平方可积信号空间，记为Ψ∈L2(R)，则生成函数族{ ab ψ }： 1/2()||()ab t b t a a --ψ=ψ ,0b a -∞<<+∞> （1） Ψ(t)称为小波函数，()ab t ψ由Ψ(t)伸缩和平移生成，为小波基函数。a 为伸缩因子，b 为平移因子。对任一信号()f i ∈L2(R)的连续小波变换可定义为信号与小波基函数的内积： 1/ 2 (();,),||()ab R t b WT f t a b f a dt a --=<ψ>=ψ? （2）
开关电源产生噪声的原因与解决方案
开关电源产生噪声的原因与解决方案 从数据中心的服务器到电信设备和工业系统，开关模式电源（SMPS）用于各种应用，因为它具有高效率，功率密度和低成本的快速瞬态响应等优点。 此外，为了通过更严格的新监管标准，电源产生的EMI必须保持低于以往的水平。 实际上，这些电源的开关频率会产生许多不同类型的噪声。之前有人认为它们是由开关频率引起的高频噪声的开关噪声开关转换，开关转换后振铃，以及在一个系统中运行的多个开关稳压器引起的拍频。 这里我们将研究开关稳压器和DC/DC转换器产生的这些不同类型的噪声，并讨论解决方案，包括滤波技术，以减少和最小化开关SMPS电源中的噪声。 SMPS噪声 根据Dostal，主要噪声类型是由开关频率产生的开关噪声供应。他说，通常，对于非隔离式DC/DC转换器，此噪声的频带在500 kHz和3 MHz之间。 但是，由于它取决于开关频率，因此可以使用低通滤波器轻松控制和滤除。开关噪声会产生输出纹波电压，如图1所示。可以使用无源LC低通滤波器或有源低通滤波器轻松滤除。 图1：由开关稳压器的开关频率引起的输出纹波电压（顶部）。使用LC滤波器的衰减纹波电压显示在底部。 然而，在我们进入滤波器设计之前，让我们更详细地检查输出纹波电压。 如公式1所示，开关稳压器的输出纹波电压可以通过电感电流纹波精确计算，电感电流纹波基于电感的实际电感值，开关转换器的输入和输出电压，开关频率（fSW）和输出电容（COUT））包括其等效串联电阻（ESR）和等效串联电感（ESL）。 根据ADI的开关转换器数据手册，在电感选择方面存在一些折衷。例如，小电感器以较大的电感器电流纹波为代价提供更好的瞬态响应，而大电感器以较慢的瞬态响应能力为代
基于小波变换的图像处理.
基于小波变换的数字图像处理 摘要：本文先介绍了小波分析的基本理论，为图像处理模型的构建奠定了基础，在此基础上提出了小波分析在图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等图像处理方面的应用,最后在MATLAB环境下进行仿真，验证了小波变化在图像处理方面的优势。 关键词：小波分析；图像压缩；图像去噪；图像融合；图像增强 引言 数字图像处理是利用计算机对科学研究和生产中出现的数字化可视化图像 信息进行处理，作为信息技术的一个重要领域受到了高度广泛的重视。数字化图像处理的今天，人们为图像建立数学模型并对图像特征给出各种描述，设计算子，优化处理等。迄今为止，研究数字图像处理应用中数学问题的理论越来越多，包括概率统计、调和分析、线性系统和偏微分方程等。 小波分析，作为一种新的数学分析工具，是泛函分析、傅立叶分析、样条分析、调和分析以及数值分析理论的完美结合，所以小波分析具有良好性质和实际应用背景，被广泛应用于计算机视觉、图像处理以及目标检测等领域，并在理论和方法上取得了重大进展，小波分析在图像处理及其相关领域所发挥的作用也越来越大。在传统的傅立叶分析中，信号完全是在频域展开的，不包含任何时频的信息，其丢弃的时域信息可能对某些应用同样非常重要，所以人们对傅立叶分析进行了推广，提出了很多能表征时域和频域信息的信号分析方法，如短时傅立叶变换，Gabor变换，时频分析，小波变换等。但短时傅立叶分析只能在一个分辨率上进行，所以对很多应用来说不够精确，存在很大的缺陷。而小波分析则克服了短时傅立叶变换在单分辨率上的缺陷，在时域和频域都有表征信号局部信息的能力，时间窗和频率窗都可以根据信号的具体形态动态调整。 本文介绍了小波变换的基本理论，并介绍了一些常用的小波函数，然后研究了小波分析在图像处理中的应用，包括图像压缩，图像去噪，图像融合，图像增强等,本文重点在图像去噪，最后用Matlab进行了仿真[1]。
基于小波变换的语音信号去噪(详细)
测试信号处理作业 题目：基于小波变换的语音信号去噪 年级：级 班级：仪器科学与技术 学号： 姓名： 日期：2015年6月
基于小波变换的语音信号去噪 对于信号去噪方法的研究是信号处理领域一个永恒的话题。经典的信号去噪方法，如时域、频域、加窗傅立叶变换、维纳分布等各有其局限性，因此限制了它们的应用范围。小波变换是八十年代末发展起来的一种新时-频分析方法，它在时-频两域都具有良好的局部化特性；并且在信号去噪领域获得了广泛的应用。 目前已经提出的小波去噪方法主要有三种：模极大值去噪、空域相关滤波去噪以及小波阈值去噪法。阈值法具有计算量小、去噪效果好的特点，取得了广泛的应用。然而在阈值法中，阈值的选取直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选取过小，那么一部分噪声小波系数将不能被置零，从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息；如果阈值选的偏大，则会将一部分有用信号去掉，使得去噪后的信号丢失信息。 1、语音信号特性 由于语音的生成过程与发音器宫的运动过程密切相关，而且人类发音系统在产生不同语音时的生理结构并不相同，因此使得产生的语音信号是一种非平稳的随机过程(信号)。但由于人类发生器官变化速度具有一定的限度而且远小于语音信号的变化速度，可以认为人的声带、声道等特征在一定的时间内(10- 30ms)基本不变，因此假定语音信号是短时平稳的，即语音信号的某些物理特性和频谱特性在10-30ms的时间段内近似是不变的，具有相对的稳定性，这样可以运用分析平稳随机过程的方法来分析和处理语音信号。在语音增强中就是利用了语音信号短时谱的平稳性。 语音信号基本上可以分为清音和浊音两大类。清音和浊音在特性上有明显的区别，清音没有明显的时域和频域特性，看上去类似于白噪声，并具有较弱的振幅；而浊音在时域上有明显的周期性和较强的振幅，其能量大部分集中在低频段内，而且在频谱上表现出共振峰结构。在语音增强中可以利用浊音所具有的明显的周期性来区别和抑制非语音噪声，而清音由于类似于白噪声的特性，使其与宽带平稳噪声很难区分。 由于语音信号是一种非平稳、非遍历的随机过程，因此长时间时域统计特性对语音信号没有多大的意义，而短时谱的统计特性对语音信号和语音增强有着十分重要的作用。语音信号短时谱幅度统计特性的时变性，使得语音信号的分析帧在趋于无穷大时，根据中心极限定理，其短时谱的统计特性服从高斯(Gauss)分布，而在实际应用时只能在有限帧长下进行处理，因此，在有限帧时这种高斯分布的统计特性是一种近似的描述，这样就可以作为分析宽带噪声污染的带噪语音信号增强应用时的前提和假设。
基于小波变换的去噪方法
文章编号：1006-7043（2000）04-0021-03 基于小波变换的去噪方法 林克正 李殿璞 （哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001） 摘 要：分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点，提出了基于小波变换的去噪方法，且将该去噪算法 用算子加以描述，给出了具体实例.小波变换硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验，表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的.!关 键 词：小波变换；去噪；奇异性检测；多尺度分析 中图分类号：TN911.7 文献标识码：A Denoising Method Based on Wavelet Transform Lin Ke-zheng Li Dian-pu （Automation Coiiege ，Harbin Engineering University ，Harbin 150001，China ） Abstract ：This paper anaiyzes the different characteristics of noise and signai under waveiet transform and proposes the denoising method based on waveiet transform.The denoising aigorithm based on waveiet transform are described with some operators.Some exampies are demonstrated.The performance of denoising with hard and soft threshoid method based on waveiet transform are compared in computer simuiation.The simuiation shows that the denoising method based on waveiet transform is very effective. Key words ：waveiet transform ；denoising ；singuiarity detection ；muitiresoiution anaiysis 提取掩没在噪声中的信号是信号处理的一项重要课题.实际的信号总是含有噪声的，当待检测信号的输入信噪比很低，各种噪声幅值大、分布广，而干扰信号又与真实信号比较接近时，用传统的时域或频域滤波往往不能取得预期效果.D.L.Donoho 提出的非线性小波方法从噪声中提取信号 效果最明显［2-5］ ，并且在概念上也有别于其它方 法，其主要思想有局部极大值阈值法、全局单一阈 值法［3］和局部SURE 多阈值法［4］ .在此基础上，本文首先分析了信号和噪声在小波变换下的不同特 性，据此可有效地从噪声信号检出有用的信号，用算子的形式对基于小波变换的去噪方法进行了统一的描述，并提出了一种可浮动的自适应阈值选取方法. 1 小波分析基础 1.1 信号的小波变换 ［1］ 设母波函数是!（t ），伸缩和平移因子分别为a 和6，小波基函数!a ，6（t ） 定义为!a ， 6（t ）=1! a !（t -6 a ）（1）式中，6"R ，a "R -｛0｝. 函数f （t ）" 2 （R ） 的小波变换W a ，6（f ）定义为 W a ，6（f ）=
小波分析在心电信号去噪中的应用程序
%应用db5作为小波函数进行3层分解 %利用无偏似然估计阈值 %对100.dat from MIT-BIH-DB的单导联数据进行去噪处理clear;clc load('D:/matlab/matlab7.2/work/M.mat'); E=M(:,2); E=E'; n=size(E); s=E(1:2000); %小波分解 [C L]=wavedec(E,3,'db5'); % 从c中提取尺度3下的近似小波系数 cA3=appcoef(C,L,'db5',3); %从信号c中提取尺度1,2,3下的细节小波系数 cD1=detcoef(C,L,1); cD2=detcoef(C,L,2); cD3=detcoef(C,L,3); %使用stein的无偏似然估计原理进行选择各层的阈值 %cD1,cD2,cD3为各层小波系数， %'rigrsure’为无偏似然估计阈值类型 thr1=thselect(cD1,'rigrsure'); thr2=thselect(cD2,'rigrsure'); thr3=thselect(cD3,'rigrsure'); %各层的阈值 TR=[thr1,thr2,thr3]; %'s'为软阈值;'h'硬阈值。 SORH='s'; %---------去噪---------------- %XC为去噪后信号 %[CXC,LXC]为的小波分解结构 %PERF0和PERF2是恢复和压缩的范数百分比。 %'lvd'为允许设置各层的阈值, %'gbl'为固定阈值。 %3为阈值的长度 [XC,CXC,LXC,PERF0,PERF2]=wdencmp('lvd',E, ...'db5',3,TR,SORH); %---------去噪效果衡量（SNR越大效果越好, %MSE越小越好）------------------------ %选取信号的长度。 N=n(2); x=E; y=XC; F=0; M=0; for ii=1:N m(ii)=(x(ii)-y(ii))^2; t(ii)=y(ii)^2; f(ii)=t(ii)/m(ii); F=F+f(ii);
如何降低电源纹波噪声的分析与应用
如何降低电源纹波噪声的分析与应用 一、什么叫纹波？ 纹波(ripple)的定义是指在直流电压或电流中,叠加在直流稳定量上的交流分量； 它主要有以下害处： 1、容易在用电器上产生谐波，而谐波会产生更多的危害； 2、降低了电源的效率； 3、较强的纹波会造成浪涌电压或电流的产生，导致烧毁用电器； 4、会干扰数字电路的逻辑关系，影响其正常工作； 5、会带来噪音干扰，使图像设备、音响设备不能正常工作。 二、纹波的表示方法 可以用有效值或峰值来表示，或者用绝对量、相对量来表示； 例如：一个电源工作在稳压状态,其输出为12V5A，测得纹波的有效值为10mV，这10mV就是纹波的绝对量，而相对量即纹波系数=纹波电压/输出电压 =10mv/12V=0.12 %； 三、纹波的测试方法 以20M示波器带宽为限制标准，电压设为PK-PK(也有测有效值的)，去除示波器控头上的夹子与地线(因为这个本身的夹子与地线会形成环路，像一个天线接收杂讯，引入一些不必要的杂讯)，使用接地环（不使用接地环也可以，不过要考虑其产生的误差），在探头上并联一个10UF电解电容与一个0.1UF瓷片电容，用示波器的探针直接进行测试；如果示波器探头不是直接接触输出点，应该用双绞线，或者50Ω同轴电缆方式测量。 四、开关电源纹波的主要分类 开关电源输出纹波主要来源于五个方面：输入低频纹波、高频纹波、寄生参数引起的共模纹波噪声、功率器件开关过程中产生的超高频谐振噪声和闭环调节控制引起的纹波噪声 1、低频纹波是与输出电路的滤波电容容量相关。电容的容量不可能无限制地增加，导致输出低频纹波的残留。交流纹波经DC/DC变换器衰减后，在开关
基于小波变换的边缘检测技术(完整)
第一章图像边缘的定义 引言 在实际的图像处理问题中，图像的边缘作为图像的一种基本特征，被经常用于到较高层次的特征描述，图像识别。图像分割，图像增强以及图像压缩等的图像处理和分析中，从而可以对图像进行进一步的分析和理解。 由于信号的奇异点或突变点往往表现为相邻像素点处的灰度值发生了剧烈的变化，我们可以通过相邻像素灰度分布的梯度来反映这种变化。根据这一特点，人们提出了多种边缘检测算子：Roberts算子Prewitt算子Laplace算子等。 经典的边缘检测方法是构造出像素灰度级阶跃变化敏感的微分算子。这些算子毫无例外地对噪声较为敏感。由于原始图像往往含有噪声、而边缘和噪声在空间域表现为灰度有大的起落，在频域则反映为同是主频分量，这就给真正的边缘检测到来困难。于是发展了多尺度分析的边缘检测方法。小波分析与多尺度分析有着密切的联系，而且在小波变换这一统一理论框架下，可以更深刻地研究多尺度分析的边缘检测方法，Mallat S提出了一小波变换多尺度分析为基础的局部极大模方法进行边缘检测。 小波变换有良好的时频局部转化及多尺度分析能力，因此比其他的边缘检测方法更实用和准确。小波边缘检测算子的基本思想是取小波函数作为平滑函数的一阶导数或二阶导数。利用信号的小波变换的模值在信号突变点处取局部极大值或过零点的性质来提取信号的边缘点。常用的小波算子有Marr 算子Canny算子和Mallat算子等。
§1.1信号边缘特征 人类的视觉研究表明，信号知觉不是信号各部分简单的相加，而是各部分有机组成的。人类的信号识别（这里讨论二维信号即图像）具有以下几个特点：边缘与纹理背景的对比鲜明时,图像知觉比较稳定；图像在空间上比较接近的部分容易形成一个整体；在一个按一定顺序组成的图像中，如果有新的成份加入，则这些新的成份容易被看作是原来图像的继续；在视觉的初级阶段，视觉系统首先会把图像边缘与纹理背景分离出来，然后才能知觉到图像的细节，辨认出图像的轮廓，也就是说，首先识别的是图像的大轮廓；知觉的过程中并不只是被动地接受外界刺激，同时也主动地认识外界事物，复杂图像的识别需要人的先验知识作指导；图像的空间位置、方向角度影响知觉的效果。从以上这几点，可以总结出待识别的图像边缘点应具有下列特征即要素：具有较强的灰度突变，也就是与背景的对比度鲜明；边缘点之间可以形成有意义的线形关系，即相邻边缘点之间存在一种有序性；具有方向特征；在图像中的空间相对位置；边缘的类型，即边缘是脉冲型、阶跃型、斜坡型、屋脊型中哪一种。 §1.2图像边缘的定义 边缘检测是图像处理中的重要内容。而边缘是图像中最基本的特征，也是指周围像素灰度有变化的那些像素的集合。主要表现为图像局部特征的不连续性，也就是通常说的信号发生奇异变化的地方。奇异信号沿边缘走向的灰度变化剧烈，通常分为阶跃边缘和屋顶边缘两种类型。阶跃边缘在阶跃的两边的灰度值有明显的变化；屋顶边缘则位于灰度增加与减少的交界处。我们可以利用灰度的导数来刻画边缘点的变化，分别求阶跃边缘和屋顶边缘的一阶，二阶导数。如图可见，对于边缘点A，阶跃边缘的一阶导数在A点到最大值，二阶导数在A点过零点；屋顶边缘的一阶导数在A点过零点，二阶导数在A点有最大值。