應用小波變換檢測噪聲中的信號畢業(yè)論文-文庫吧資料
2025-06-25 02:25本頁面
【正文】 5:442～453 9 秦前清．實用小波分析．西安：西安電子科技大學出版社，1993:17～40西南交通大學學報JOURNAL OF SOUTHWEST JIAOTONG UNIVERSITY1999年 第34卷 第4期將小波變換應用于Gauss噪聲下信號的檢測，給出了不同分辨率下的似然比，說明用這種多分辯似然比可以在適當?shù)目臻g得到更好的檢測結果。但得到的結果還是令人滿意的，重構的信噪比約為14 dB。圖7是重構后的信號(曲線1)與原信號(曲線3)的比較，它比在26分辨率下檢測結果(曲線2)有更好的邊緣特性。這種多分辯的似然比檢測原理可以在有色噪聲情形下得到應用?？梢钥吹?，經小波變換后信號從高頻噪聲中逐漸分離，在25，26分辨率下得到波形與只有噪聲時有顯著差異，在此空間保留了待檢測信號的大部分能量，而噪聲能量減少很快，這也在似然比L(rm)中得到體現(xiàn)。圖3 完全重構后的信號 圖4 接收到的信號 為比較，圖5和圖6給出了接收信號在25，26分辨率下的逼近及小波表示。但在V6空間得到的對數(shù)似然比分別為4 ，2 ?！B，在［0,127］，［0,255］與［129,255］應用公式（11），都較小?！ 《x信噪比為(13)其中s*(n)為檢測到的信號?？紤]到信號頻帶較噪聲窄的多，則在適當分辨下的逼近也將與只有噪聲時有較大差異，信號緩變部分(低頻成分）在較低的分辨下仍可保留較大的能量，在適當分辨率下，檢測問題另一表述為 (9)如考慮零均值方差為σ0的高斯白噪聲,在不同的Vm空間似然比定義為(10)對數(shù)似然比(11)于是有如下判別準則(12)其中：η是檢測門限值；σ2m與噪聲能量有關,對高斯白噪聲情形,σ2m＝2mσ20,式(10)方括號中分母較分子變化快得多,因此,實際得到的是多分辯的似然比檢測。w(t)為噪聲。圖1 信號的多分辯逼近 圖2 信號的小波表示 考慮如下的二元檢測問題H1: r(t)=s(t)+w(t)H0: r(t)=w(t)其中：r(t)代表接收信號?？梢郧宄乜吹捷^精微的細節(jié)即高頻成分被逐漸濾去，這些高頻成分由圖2所示的小波給出。2 信
范文總結相關推薦
鄂ICP備17016276號-1