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  小波变换在信号处理中的应用一小波变换应用于噪声抑制：利用Mallet算法对输入信号f(t)进行小波分解，再根据对信号和噪声的先验知识分离信号和噪声。提过滤波形成新的小波分量，最后重建信号。信号与噪声被小波变换分离：Donoho 去噪方法：不同阀值选取算法的去噪结果：研究重点：信号与噪声在小波变换域上的特征。小波基的选择。阈值的选取方法。二小波变换应用于信号检测：瞬时信号检测问题。在噪声中检测短时，

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  摘 要随着信息时代的快速发展人们对数字图像的质量要求越来越高但是数字图像在采集和传输过程中图像经常受到各种噪声影响所以要对图像进行处理随着小波理论的不断完善小波在图像降噪中也得到了广泛的应用因此图像降噪具有很强的理论意义和应用价值小波域降噪是根据信号和噪声在小波变换下表现的方式不同构造出相应的规则把噪声产生的系数减小以至完全滤除同时最大限度的保留有效信号本文主要研究基于小波变换在图像降噪

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  单击此处编辑母版标题样式单击此处编辑母版文本样式第二级第三级第四级第五级小波分析在心电信号去噪中的应用2006.9.25主要内容心电信号的噪声特点小波分析与传统信号处理方法的比较小波去噪的基本原理小波去噪的基本步骤小波去噪中的阈值函数和阈值的选取小波去噪中小波函数的选择去噪效果的评价程序说明总结心电信号(ECG)是典型的强噪声的非平稳的随机信号正常心电信号的频率范围在0.01 Hz-100Hz之间

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  实验二 《随机信号分析》应用在白噪声测试中１．实验目的⑴ 了解白噪声信号的特性包括均值（数学期望）方差相关函数频谱及功率谱密度等⑵ 掌握白噪声信号的分析方法⒉ 实验原理所谓白噪声是指它的概率统计特性服从某种分布而它的功率谱密度又是均匀的确切的说白噪声只是一种理想化的模型因为实际的噪声功率谱密度不可能具有无限宽的带宽否则它的平均功率将是无限大是物理上不可实现的然而白噪声在数学处理上比较方便所以它在