基于labview的多功能濾波器設(shè)計(jì)(編輯修改稿)
2024-07-24 17:37 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 的小波基我列舉了6種供選擇，所以使用了6個(gè)Matlab腳本節(jié)點(diǎn)，在圖12中只能看到一個(gè)，在Case結(jié)構(gòu)的每一幀中有一個(gè)。在公式節(jié)點(diǎn)的流程圖上單擊鼠標(biāo)右鍵添加輸入s和n,同理添加輸出xd,下表為它們的控件類型、數(shù)據(jù)類型和功能。最需要注意的就是數(shù)據(jù)類型，如果數(shù)據(jù)類型不對，會(huì)出現(xiàn)錯(cuò)誤，“運(yùn)行”的箭頭是斷開的，雙擊斷開的箭頭會(huì)彈出錯(cuò)誤提示，可以按錯(cuò)誤提示來改正，才能運(yùn)行。表1 Matlab腳本節(jié)點(diǎn)的輸入，輸出名稱控件類型數(shù)據(jù)類型功能輸入波形(s)1－D Array of Real輸入波形輸出波形(xd)Waveform Graph1－D Array of Real輸出波形分解層數(shù)(n)Digital ControlReal顯示小波去噪的分解層數(shù)基小波選擇Menu Ring顯示小波消噪使用的基小波 （3）小波去噪的相關(guān)知識(shí)。小波分析屬于時(shí)頻分析的一種。傳統(tǒng)的信號(hào)分析時(shí)建立在傅立葉變換的基礎(chǔ)之上的，由于傅立葉分析使用的是一種全局的變換，要么完全在時(shí)域，要么完全在頻域，因此無法表述信號(hào)的時(shí)頻局域性質(zhì)，而這種性質(zhì)恰恰是非平穩(wěn)信號(hào)最根本和最關(guān)鍵的性質(zhì)。與標(biāo)準(zhǔn)傅立葉變換相比，小波分析中所用到的小波函數(shù)具有不唯一性，即小波函數(shù)具有多樣性[19]。但小波分析在工程應(yīng)用中，一個(gè)十分重要的問題是最優(yōu)小波基的選擇問題，這是因?yàn)橛貌煌男〔ɑ治鐾粋€(gè)問題會(huì)產(chǎn)生不同的結(jié)果。常用的小波函數(shù)介紹：Daubechies(dbN)函數(shù)的小波函數(shù)和尺度函數(shù)的有效長度為2N1,小波函數(shù)消失矩階數(shù)為N。dbN大多數(shù)不具有對稱性；對于有些小波函數(shù)，不對稱性是非常明顯的。正則性隨著序號(hào)N的增加而增加。該函數(shù)具有正交性。Daubechies系中的小波基記為dbN,N為序號(hào)，且1，2…，10。coiflet(coifN)函數(shù)也是由Daubechies構(gòu)造的一個(gè)小波函數(shù)，它具有coifN(1,2,3,4,5)這一系列。Coiflet具有比dbN更好的對稱性。從支撐長度的角度看，coifN具有和db3N及sym3N相同的長度；從消失矩的數(shù)目來看，coifN具有和db2N及sym2N相同的消失矩?cái)?shù)目。Symlets(symN)小波系是由Daubechies提出的近似對稱的小波函數(shù)，它是對db函數(shù)的一種改進(jìn)。Symlets函數(shù)系常常表示為symN(N＝2，3，…8)的形式。小波分析的應(yīng)用很多，本設(shè)計(jì)中是用于信號(hào)消噪處理。運(yùn)用小波分析進(jìn)行一維信號(hào)消噪處理是小波分析的一個(gè)重要應(yīng)用之一，下面將其消噪的基本原理作一個(gè)簡要的說明。一個(gè)含噪聲的一維信號(hào)的模型可以表示成如下的形式：其中，f(i)為真實(shí)信號(hào)，e(i)為噪聲，s(i)為含噪聲的信號(hào)。 s(i)=f(i) + e(i),i=0,…,n1 （12）在這里，我們以一個(gè)最簡單的噪聲模型加以說明，即認(rèn)為e(i)為高斯白噪聲，噪聲級(jí)為1。在實(shí)際的工程中，有用信號(hào)通常表現(xiàn)為低頻信號(hào)或是一些比較平穩(wěn)的信號(hào)，而噪聲信號(hào)則通常表現(xiàn)為高頻信號(hào)。所以消噪過程可以按如下方法進(jìn)行處理：首先對信號(hào)進(jìn)行小波分解（如進(jìn)行三層分解，分解過程如圖17所示），則噪聲部分通常包含在cD1, cD2, cD3中，因而，可以以門限閾值等形式對小波系數(shù)進(jìn)行處理，然后對信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)即可以大道消噪的目的。對信號(hào)s(i)消噪的目的就是要抑制信號(hào)中的噪聲部分，從而在s(i)中恢復(fù)出真實(shí)信號(hào)f(i)。圖17 小波三層分解圖一般來說，一維信號(hào)的消噪過程可以分為三個(gè)步驟進(jìn)行：（1）一維信號(hào)的小波分解。選擇一個(gè)小波并確定一個(gè)小波分解的層數(shù)N，然后對信號(hào)s進(jìn)行N層小波分解。（2）小波分解高頻系數(shù)的閾值量化。對第1到第N層的每一層高頻系數(shù)，選擇一個(gè)閾值進(jìn)行軟閾值量化處理。（3）一維小波的重構(gòu)。根據(jù)小波分解的第N層的低頻系數(shù)和經(jīng)過量化處理后的第1層到第N層的高頻系數(shù)，進(jìn)行一維信號(hào)的小波重構(gòu)。在這三個(gè)步驟中，最關(guān)鍵的就是如何選擇閾值和如何進(jìn)行閾值的量化，從某種程度上說，它直接關(guān)系到信號(hào)消噪的質(zhì)量。下面介紹一下函數(shù)wden。功能：用小波進(jìn)行一維信號(hào)的自動(dòng)消噪格式：（1）[XD,CXD,LXD]=wden(X,TPTR,SORH,SCAL,N,‘wname’) （2）[XD,CXD,LXD]=wden(C,L,TPTR,SORH, SCAL,N,‘wname’)說明：wden是一個(gè)利用小波對一維信號(hào)進(jìn)行自動(dòng)消噪的函數(shù)。其中，X為原始信號(hào)，TPTR為閾值選擇規(guī)則。TPTR＝‘rigrsure’時(shí)，采用史坦的無偏似然估計(jì)原理。TPTR＝‘heursure’時(shí)，是啟發(fā)式閾值選擇。
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