小波變換的原理及matlab仿真程序(編輯修改稿)
2025-08-26 00:56 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 以看出利用db10和sym8小波降噪后的信號基本上恢復(fù)了原始信號，去噪效果明顯。但是濾波后的信號與原始信號也有不同，從圖中可以很直觀地看到采用閾值消噪后信號特征值較少無法準(zhǔn)確還原原始信號 這是由于為降噪過程中所用的分析小波和細(xì)節(jié)系數(shù)的閾值不恰當(dāng)所致，如需要更好的恢復(fù)信號，還可以采用其它種類小波對其進行分析，通過選取不同的閾值，分析結(jié)果，得到一個合適的閾值。從圖2和圖3中看出，在經(jīng)過用db10對信號進行5層分解，然后分別對分解的第5層到第1層的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)進行重構(gòu)?？梢缘贸銎渲饕ê瘮?shù)和高頻噪聲函數(shù)的圖形，其中小分波分解的細(xì)節(jié)信號是有白噪聲分解得到的，而正弦信號可以在圖2中的近似信號a5得到。因為在這一層的影響已經(jīng)可以忽略了，所以獲得的信號就是初始信號的波形，從而把淹沒在噪聲中的有用信號有效地分離出來。5 總結(jié)小波變換對平穩(wěn)信號的去噪聲，要比傳統(tǒng)的濾波去噪聲得到的效果好．用小波變換進行信號降噪處理， 既降低了噪聲同時又提高了信噪比，這說明小波降噪方法是切實可行的方案， 但是由于小波函數(shù)很多，采用不同的小波進行分解， 得到的結(jié)果可能相差很大， 而變換前并不能預(yù)知哪一種小波降噪效果更好，需反復(fù)試驗比較才能得到良好的效果，這也是小波變換的困難之處之一。另外信號降噪過程中閥值的選取是十分重要的。本文利用兩個小波( sym8 ，db 10 )以及將信號中的信噪分離開來，更加直觀可行，通過分別進行信號降噪處理對所得結(jié)果與原始信號進行比較可以得出Sym8小波以及默認(rèn)閾值處理后的重構(gòu)信號與原始信號最為接近，與分離的結(jié)果相同。 小波分析是一種信號的視頻分析方法,它具有多分辨率分析的特點 ,很適合探測正常信號中夾帶的瞬態(tài)反?，F(xiàn)象并展示其成分,有效區(qū)分信號中的突變部分和噪聲。通過MATLAB編制程序進行給定信號的噪聲抑制和非平穩(wěn)信號的噪聲消除實驗表明:基于小波分析的消噪方法是一種提取有用信號、展示噪聲和突變信號的優(yōu)越方法 ,具有廣闊的實用價值。在這個越來月信息化的社會中，基于小波分析的應(yīng)用前景必將越來越廣泛。N=10。t=1:10。f=sin(*t).*exp(*t)+20*sin(*t).*e
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