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文檔簡介

近代數(shù)字信號處理

(AdvancedDigitalSignalProcessing)電子信息工程學院信號與圖像處理研究室信號時頻分析問題的提出短時傅里葉變換小波展開與小波變換小波變換與多分辨分析小波變換與濾波器組基于小波的信號處理及應用基于小波的信號處理及應用基于小波的信號處理的特性基于小波的信號去噪基于小波的信號壓縮基于小波的信號處理及應用

信號壓縮基于小波的信號處理框圖

信號去噪

基于小波的信號處理具有許多特性1.在信號的DWT中，許多實際信號的展開系數(shù)大多集中在較少的系數(shù)上，為數(shù)據(jù)處理創(chuàng)造了有利條件,小波基被稱為無條件基(unconditionalbasis)，這也是小波分析在信號去噪、壓縮及檢測等方面非常有效的重要原因。基于小波的信號處理及應用2.信號的小波展開具有良好的時頻描述，因而可以更有效地分離出信號中不同特性的分量。在基于小波變換的信號處理中，可以根據(jù)有用信號與無用信號的展開系數(shù)的幅值(amplitude)來分離信號的不同分量。有用分量對應的少數(shù)展開系數(shù)的幅值必然較大，而無用分量對應的多數(shù)展開系數(shù)的幅值必然較小。

基于小波的信號處理具有許多特性基于小波的信號處理及應用3.小波基具有非唯一性，可以實現(xiàn)對于不同特性的信號采用不同的小波基，從而可以使得信號小波展開系數(shù)更加稀疏，信號中的各分量分離得更好，信號去噪、壓縮和檢測等的效率和精度就會更高。

基于小波的信號處理具有許多特性基于小波的信號處理及應用4.離散小波變換直接將連續(xù)信號變換為離散序列，變換過程無需復雜的微分或積分，只是簡單的序列乘加運算，非常適合數(shù)字運算，且存在快速的分解算法。同樣，離散小波反變換也非常適合數(shù)字運算，存在快速的重構(gòu)算法。

基于小波的信號處理具有許多特性基于小波的信號處理及應用

基于小波的信號去噪

x(t)為有用信號，e(t)為高斯白噪聲信號，其分布為m(0,1)，s為噪聲信號的標準方差。

含有加性噪聲的信號s(t)的數(shù)學模型一般為

對信號s(t)進行去噪處理的目的就

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