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matlab 光谱信号小波去噪
在MATLAB中进行光谱信号的小波去噪，可以按照以下步骤进行：
1. 导入光谱信号数据。
2. 选择小波基函数，并确定分解的层数。
通常根据分析信号的要求来选择最优的小波基，即最优基。
在MATLAB 的小波工具箱中，可以通过besttree函数进行最优基的选择。
3. 对光谱信号进行小波分解。
选择一种小波包基并确定所需分解的层次，然后对信号进行小波包分解。
4. 对小波分解的系数进行阈值处理。
对每一个小波分解的系数，选择一个恰当的阈值对小波包分解后的系数进行阈值量化处理。
5. 对处理后的系数进行小波重构。
得到去噪后的光谱信号。
需要注意的是，阈值的选择和处理对于去噪效果有着重要影响。
常见的阈值处理方式有软阈值和硬阈值，具体选择哪种方式需要根据实际应用场景和需求来决定。
基于MATLAB 的小波去噪方法研究谢建林,杜 娟,袁小平(中国矿业大学信电学院,江苏徐州221008)[摘 要] 通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱,对一个含噪信号进行阈值去噪,通过实例验证理论的实际效果,证实了理论的可靠性。
[关键词] MATLAB;小波变换;阈值去噪[中图分类号] TP802+.6 [文献标识码] B [文章编号] 167229943(2004)022*******1 小波阈值化去噪原理普通信号去噪工作原理是利用噪声和信号在频域上分布的不同进行的。
在传统的基于付氏变换的信号去噪方法中,总是使得信号和噪声的频带重叠部分尽可能较小,这样在频域通过时不变滤波,就将信号和噪声区分开。
但如果两者重叠区域很大时,就无法实现去噪的效果了[1,2]。
将含白色高斯噪声的信号进行小波变换,由小波变换的特性可知,高斯噪声的小波变换仍然是高斯分布的,它均匀分布在频率尺度空间的各部分,而信号由于其带限性,它的小波系数仅仅集中在频率尺度空间上的有限部分。
1.1 阈值化在小波域上,噪声的能量分布在所有的小波系数上,而信号的能量分布在一小部分的小波系数上,所以把小波系数分成两类:第一类是重要的、规则的小波系数;第二类是非重要的或者受噪声干扰较大的小波系数。
给定一个阈值δ,所有绝对值小于某个阈值δ的小波系数被看成“噪声”,它们的值用零代替;而超过阈值的小波系数的数值用阈值δ缩减后再重新取值。
根据信号小波分界的这个特点,对信号的小波系数设置一个阈值,大于它的认为属于第二类系数,可以简单保留或进行后续操作;而小于阈值的则去掉。
这样达到了降低噪声的目的,同时保留了大部分信号的小波系数,因此可以较好的保持信号细节。
“软阈值化”和“硬阈值化”是对超过阈值δ的小波系数进行缩减的两种主要方法,如图1、2所示。
横坐标代表信号原始小波系数,纵坐标代表阈值化后小波系数[1]。
图1表示的是“软阈值化”,用数学式表示为:W δ=sgn (W )(|W |2δ),|W |≥δ0, |W |<δ图2表示的是“硬阈值化”,用数学式表示为:W δ=W , |W |≥δ0, |W |<δ112 阈值δ的选取阈值化处理的关键问题是选择合适的阈值δ。
基于小波图像去噪的MATLAB 实现一、 论文背景数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。
在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。
然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。
如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。
根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。
通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。
小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。
本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
二、 课题原理1.小波基本原理在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。
一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波 来生成：())(1,ab x a x b a -ψ=ψ （1） 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。
当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为：()()1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2） 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的内积：()dx ab x a x f f x W b a b a )(1)(,,,-ψ=ψ=⎰+∞∞- （3） 与时域函数对应，在频域上则有： ())(,ωωa e a x j b a ψ=ψ- （4）可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且()x b a ,ψ的窗口中心向|ω|增大方向移动。
基于小波变换的射线图像降噪及MATLAB 仿真作者：乔磊来源：《科技资讯》 2013年第6期乔磊(中北大学电子测试技术国家重点实验室山西太原 030051)摘要：针对射线图像噪声大、对比度低的特点，采用小波阈值法进行降噪处理。
通过利用MATLAB进行射线图像去噪仿真测试，结果表明，利用小波阈值法具有良好的降噪效果。
关键词：射线图像小波阈值阈值函数图像降噪中图分类号：TN911.73 文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2013)02(c)-0014-01随着小波理论的不断深入研究和日益广泛的应用，小波变换以其低熵性、多分辨率、去相关性及选基灵活性等优点，成为图像去噪领域的一个重要分支和主要研究方向。
目前常用的小波图像去噪方法有基于小波变换模极大值去噪法、基于小波变换的相关去噪法及非线性小波变换阈值去噪法。
而小波阈值法是一种实现简单且计算量小的方法，具有广泛的实用性。
1 小波变换应用于图像降噪的处理过程[1](1)对含噪图像进行二维小波分解，得到一组小波系数。
应选择合适的小波基和恰当的分解层次N，然后对待处理的图像进行N层小波分解计算。
(2)对分解后的小波系数进行阈值量化处理，得到估计小波系数，使得这两个系数的差值尽可能小。
(3)根据得到的小波系数进行小波重构，从而恢复出原始图像信号，得到去噪后的图像。
2 MATLAB仿真利用Matlab对一副的加有随机噪声的射线图像分别采用传统的硬、软阈值及改进的软阈值函数进行去噪对比实验，程序中采用sym4小波对含噪图像进行2层小波分解，并使用全局阈值来进行降噪处理，实验结果如下所示。
本文进一步采用了均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）作为图像降噪效果的衡量标准，如（表1）所示。
3 结果分析小波阈值降噪法可以使图像的噪声几乎完全得到抑制,并且可以很好得保留原始信号的特征，是一种易于实现且实用效果较好的降噪方法。
通过实验可以看出，针对于射线图像的特点来说，不同的算法对图像的噪声都有一定程度的抑制，但在使用同一种阈值门限时，软阈值法的降噪效果要优于硬阈值，而改进的软阈值函数更有效得降低了均方差,提高了信噪比，其去噪后的图像边缘比较清晰，细节保持的较好，解决了抑制噪声和保留图像细节的矛盾，达到了最佳的去噪效果。
完整版)小波变换图像去噪MATLAB实现本论文旨在研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
数字图像处理(Digital Image Processing。
DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。
DIP技术在医疗、艺术、军事、航天等图像处理领域都有着十分广泛的应用。
然而，图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。
如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。
因此，通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。
小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。
小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数Ψ(x)来构造，Ψ(x)称为母小波，或者叫做基本小波。
一组小波基函数，{Ψa,b(x)}，可以通过缩放和平移基本小波来生成。
当a=2j和b=ia的情况下，一维小波基函数序列定义为Ψi,j(x)=2-j2Ψ2-jx-1.函数f(x)以小波Ψ(x)为基的连续小波变换定义为函数f(x)和Ψa,b(x)的内积。
在频域上有Ψa,b(x)=ae-jωΨ(aω)。
因此，本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
当绝对值|a|减小时，小波函数在时域的宽度会减小，但在频域的宽度会增大，同时窗口中心会向|ω|增大的方向移动。
这说明连续小波的局部变化是不同的，高频时分辨率高，低频时分辨率低，这是小波变换相对于___变换的优势之一。
总的来说，小波变换具有更好的时频窗口特性。
噪声是指妨碍人或相关传感器理解或分析图像信息的各种因素。
噪声通常是不可预测的随机信号。
由于噪声在图像输入、采集、处理和输出的各个环节中都会影响，特别是在输入和采集中，噪声会影响整个图像处理过程，因此抑制噪声已成为图像处理中非常重要的一步。
小波变换图像去噪方法MATLAB实现本文的主要工作是：（1）对各种传统的图像去噪方法用MATLAB实现，并进行对比，总结各种方法的优缺点。
（2）阐述小波变换的发展历程、思想、概念和基于小波变换图像去噪的基本方法。
（3）研究小波分解层数、小波基的选择对图像去噪结果的影响。
（4）用MATLAB编程实现基于小波变换的图像去噪，并计算处理后图像的SNR和MSE。
关键词：图像去噪;小波变换;小波基;分解层数小波阈值去噪的原理从数学角度看小波去噪问题的实质是寻找最佳映射，即寻找从实际信号空间到小波函数空间的最佳映射，从而将原始信号和噪声信号分开，得到原始信号的最佳恢复。
从信号学的角来看，小波去噪实质是一个信号滤波问题，它可以看成是特征提取和低通滤波功能的综合，它既具有传统低通滤波器的功能，还能在去噪后保留信号的特征，其等效框图如下所示：图 3.2 小波去噪等效框小波阈值去噪的步骤如下：（1）根据信号特点和消噪要求选择合适的基小波和分解层数，对含有的噪声信号f(k)作小波变换，得到一组小波系数w j,k 。
图像经过采样后得到一系列的矩阵，然后将图像转换到小波域，此时的图像可以分为一个低通分量LL 和三个高通分量（HL ，LH ，ＨＨ），三个高通分量中一个为高通分量部分，剩下两个为次高频部分。
分解过程如下所示：图3.3 图像分解过程f(t)为一维信号，对其进行N 点采样后的离散信号为f(n)，N 取0,1,2,...,N-1 ,其小波变换为： Wf (j,k )=2−j 2∑f (n )φ(2−j N−1n=0n −k) (11)其中Wf(j,k)为小波系数，简记为w j,k 。
小波系数可以分为两类：第一类 小波系数仅仅由噪声经过小波变换得到的；第二类 小波系数由信号经过小波变换的来，其中包含有噪声变换的结果。
(2)对w j,k进行阈值处理后得到估计的小波系数ŵj,k,使得‖ŵj,k−u j,k‖尽可能的小。
基于⼩波变换的信号降噪研究及matlab仿真程序基于⼩波变换的信号降噪研究及matlab 仿真程序 2 ⼩波分析基本理论设Ψ(t)∈L 2( R) ( L 2( R) 表⽰平⽅可积的实数空间，即能量有限的信号空间) ，其傅⽴叶变换为Ψ(t)。
当Ψ(t)满⾜条件[4,7]：2()R t dw w C ψψ=<∞? （1）时，我们称Ψ(t)为⼀个基本⼩波或母⼩波，将母⼩波函数Ψ(t)经伸缩和平移后，就可以得到⼀个⼩波序列：,()()a b t b t aψ-= ,,0a b R a ∈≠ （2）其中a 为伸缩因⼦，b 为平移因⼦。
对于任意的函数f(t)∈L 2( R)的连续⼩波变换为：,(,),()()f a b R t b W a b f f t dt aψψ-=<>=（3）其逆变换为： 211()(,)()f R R t b f t W a b dadb C a aψψ+-=?? （4）⼩波变换的时频窗是可以由伸缩因⼦a 和平移因⼦b 来调节的，平移因⼦b,可以改变窗⼝在相平⾯时间轴上的位置，⽽伸缩因⼦b 的⼤⼩不仅能影响窗⼝在频率轴上的位置,还能改变窗⼝的形状。
⼩波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的，在低频时，⼩波变换的时间分辨率较低，频率分辨率较⾼：在⾼频时，⼩波变换的时间分辨率较⾼，⽽频率分辨率较低。
使⽤⼩波变换处理信号时，⾸先选取适当的⼩波函数对信号进⾏分解，其次对分解出的参数进⾏阈值处理，选取合适的阈值进⾏分析，最后利⽤处理后的参数进⾏逆⼩波变换，对信号进⾏重构。
3 ⼩波降噪的原理和⽅法3.1 ⼩波降噪原理从信号学的⾓度看 ,⼩波去噪是⼀个信号滤波的问题。
尽管在很⼤程度上⼩波去噪可以看成是低通滤波 ,但由于在去噪后 ,还能成功地保留信号特征 ,所以在这⼀点上⼜优于传统的低通滤波器。
由此可见 ,⼩波去噪实际上是特征提取和低通滤波的综合 ,其流程框图如图所⽰[6]：⼩波分析的重要应⽤之⼀就是⽤于信号消噪 ,⼀个含噪的⼀维信号模型可表⽰为如下形式：(k)()()S f k e k ε=+* k=0.1…….n-1其中 ,f( k)为有⽤信号,s(k)为含噪声信号,e(k)为噪声,ε为噪声系数的标准偏差。
摘要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时—频分析，借助时—频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。
利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。
小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。
本文设计了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。
关键词：小波变换；去噪；阈值-I-AbstractWavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analysis.Wavelet analysis has played a particularly impor-tant role in denoising,due to the fact that it has the property of time- frequency analysis. Using wavelet methods in de-noising, is an important aspect in the application of wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory.In this paper,the method of Wavelet Analysis is analyzed.and the method of threshold denoising is a good method of easy realization and effective to reduce the noise.Keywords：Wavelet analysis；denoising；threshold-II-目录摘要 (I)Abstract ........................................................................................................................ I I第1章绪论 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究历史和现状 (2)1.3 本文研究内容 (4)第2章小波变换的基本理论 (5)2.1 傅立叶变换 (5)2.2 加窗傅立叶变换 (6)2.3 小波变换 (7)2.3.1 连续小波变换 (8)2.3.2 离散小波变换 (9)2.4 多分辨分析 (12)本章小结 (13)第3章经典噪声类型及去噪方法 (14)3.1 经典噪声类型 (14)3.2 常用滤波器 (17)3.2.1 线性滤波器 (18)3.2.2 均值滤波器 (18)3.2.3 顺序统计滤波器 (19)3.2.4 其他滤波器 (19)3.3 经典去噪方法 (20)3.4 Matlab工具 (21)3.4.1 Matlab 发展历程 (21)3.4.2 Matlab 简介 (21)本章小结 (22)第四章小波阈值去噪及MATLAB仿真 (23)4.1 小波阈值去噪概述 (23)4.1.1 小波阈值去噪方法 (24)4.1.2 图像质量评价标准 (24)4.2 基于MATLAB的小波去噪函数简介 (25)4.3小波去噪对比试验 (27)本章小结 (34)结论 (35)-III-致谢 (36)附录1 译文 (38)附录2 英文参考资料 (39)-IV-第1章绪论1.1 研究背景和意义随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术获得了飞速的发展。
改进的小波阈值去噪方法及其在MATLAB中的仿真
李树钰
【期刊名称】《噪声与振动控制》
【年(卷),期】2010(030)002
【摘要】对比分析各种小波去噪方法,在此基础上构造一个新的阈值函数,并对阈值的选取做了一定的改进利用MATLAB软件进行信号降噪仿真实验,结果证明改进后的方法优于传统方法,取得较好的去噪效果.
【总页数】4页(P121-124)
【作者】李树钰
【作者单位】西安石油大学,机械工程学院,西安,710065
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.72
【相关文献】
1.基于Matlab的小波阈值图像去噪方法研究 [J], 林东升
2.改进的小波阈值去噪方法在外汇市场中的应用 [J], 柳建芳;陈龙;李辰
3.一种改进小波阈值函数的图像去噪方法研究 [J], 周峡; 徐善顶
4.基于EMD和改进小波阈值的地震信号去噪方法 [J], 巨鑫;郑小鹏;武科含;周健;商冬明;徐静霞
5.基于VMD与改进小波阈值的地震信号去噪方法研究 [J], 乔云;李琼;钱浩东;宋鑫因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
小波阈值去噪matlab程序小波阈值去噪是一种常用的信号处理方法，可以在Matlab中使用Wavelet Toolbox来实现。
下面是一个简单的小波阈值去噪的Matlab程序示例：matlab.% 生成含有噪声的信号。
t = 0:0.001:1;y = sin(2pi100t) + randn(size(t));% 进行小波阈值去噪。
wname = 'db4'; % 选择小波基函数。
level = 5; % 选择分解的层数。
noisySignal = wdenoise(y, 'DenoisingMethod','UniversalThreshold', 'ThresholdRule', 'Soft', 'Wavelet', wname, 'Level', level);% 绘制结果。
figure.subplot(2,1,1)。
plot(t,y)。
title('含噪声信号')。
subplot(2,1,2)。
plot(t,noisySignal)。
title('去噪后信号')。
在这个示例中，首先生成了一个含有噪声的信号，然后使用`wdenoise`函数进行小波阈值去噪。
在`wdenoise`函数中，我们选择了小波基函数为db4，分解的层数为5，DenoisingMethod为UniversalThreshold，ThresholdRule为Soft。
最后绘制了含噪声信号和去噪后的信号。
需要注意的是，小波阈值去噪的具体参数选择和调整需要根据实际情况进行，上述示例仅供参考。
希望这个简单的示例可以帮助你开始在Matlab中实现小波阈值去噪。
小波阈值图像降噪及MATLAB仿真图像信号在生成和传输过程中常常因受到各种噪声的干扰和影响而使图像降质，这对后续图像的处理(如分割、压缩和图像理解等)将产生不利影响。
为了抑制噪声，改善图像质量，便于更高层次的处理，必须对图像进行降噪预处理。
小波降噪的方法有多种，如利用小波分解与重构的方法滤波降噪、利用小波变换模极大值的方法去噪、利用信号小波变换后空域相关性进行信噪分离、非线性小波阈值方法去噪、平移不变量小波降噪法，以及多小波降噪等等。
归结起来主要有三类:模极大值检测法、阈值降噪法和屏蔽(相关)降噪法。
其中最常用的就是阈值法去噪，其基本思想就是利用图像小波分解后，各个子带图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的降噪目的。
而且，小波变换本身是一种线形变换，因而对于类似于高斯噪声的效果较好。
线性运算往往还会造成边缘模糊，小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效去除噪声并保留有用信息等方面较之传统的降噪具有明显的优势，且在降噪的同时实现了图像一定程度的压缩和边缘特征的提取。
所以小波降噪具有无可比拟的优越性。
小波降噪主要优点有：低熵性，小波系数的稀疏分布，使得图象变换后的熵降低；多分辨率，由于采用了多分辨率的方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳特征，如边缘、尖峰、断点等；去相关性，因为小波变换可以对信号进行去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波频域比时域更利于降噪；选基灵活性，由于小波变换可以灵活选择变换基，从而对不同应用场合、不同的研究对象，可以选用不同的小波函数，以获得最佳的效果。
一、阈值去噪法简述1992年，斯坦福大学的Donoho D L和Johnstone教授提出一种具有良好的统计优化特性的降噪方法，称作“Wavelet Shrinkage”（即阈值收缩法）。
该方法的主要思想是：基于图像和噪声在经小波变换后具有不同的统计特性：图像本身的能量对应着幅值较大的小波系数,主要集中在高频（LL）；噪声能量则对应着幅值较小的小波系数，并分散在小波变换后的所有系数中。
小波去噪是信号处理中常用的一种方法，在MATLAB中也有相应的函数可以实现小波去噪。
下面我们将介绍MATLAB中对1维数据进行小波去噪的具体过程。
1. 准备原始数据我们需要准备一维的原始数据，可以是来自传感器采集的数据，也可以是从文件中读取的数据。
在MATLAB中，可以使用load函数或者从其它数据源导入数据。
2. 选择小波基和分解层数在进行小波去噪之前，需要选择适合的小波基和分解层数。
MATLAB 中提供了丰富的小波基选择，包括Daubechies小波、Symlet小波、Coiflet小波等。
根据信号的特点和需要去除的噪声类型，选择合适的小波基和分解层数。
3. 进行小波分解使用MATLAB中的wavedec函数对原始数据进行小波分解。
该函数的调用形式为[C, L] = wavedec(X, N, wname)，其中X为原始数据，N为分解层数，wname为小波基名称。
函数返回小波系数C和长度向量L。
4. 去除小波系数中的噪声根据小波分解得到的小波系数，可以利用MATLAB中的过滤函数对小波系数进行去噪。
常用的去噪方法包括阈值去噪、软硬阈值去噪等。
这些方法可以有效地去除信号中的噪声成分，得到干净的信号。
5. 重构信号经过去噪处理后，可以使用MATLAB中的waverec函数对去噪后的小波系数进行重构，得到去噪后的信号。
该函数的调用形式为X = waverec(C, L, wname)，其中C为去噪后的小波系数，L为长度向量，wname为小波基名称。
6. 可视化和分析可以利用MATLAB中丰富的绘图函数对去噪前后的信号进行可视化比较，以及对去噪效果进行分析。
通过比较原始信号和去噪后的信号，可以直观地了解去噪效果，并进行进一步的分析和处理。
通过以上步骤，我们可以在MATLAB中对一维数据进行小波去噪处理，去除信号中的噪声成分，得到干净的信号。
小波去噪是一种简单而有效的信号处理方法，在实际应用中具有广泛的应用前景。
小波阈值图像去噪算法及MATLAB仿真实验作者：刘钰马艳丽刘艳霞来源：《数字技术与应用》2010年第06期摘要:本文研究了小波阈值图像的去噪方法,并与其它图像去噪方法进行了比较。
对lena图像进行MATLAB仿真实验,得到了主观效果图和客观效果的PSNR。
研究发现,小波阈值图像去噪无论主观效果还是客观效果都优于其他图像去噪方法。
关键词:小波阈值去噪Wavelet Thresholding Algorithm of Image Denoising and MATLAB Simulation Experiments Liu Yu11,2Ma Yanli11Liu Yanxia11(1. College of Information Science and Project ,Hebei North University,Zhangjiakou075000;2. College of Electron Information Project,Tianjin University,Tianjin300072)Abstract:In this paper,research on wavelet thresholding algorithm of image denoising and compare with orther algorithms of image denoising.Then Lena on MATLAB simulation experiment images, receive the image of subjective effect and the PSNR of objective effect. Research found that waveletthresholding for image denoising effect regardless of the subjective or objective effect are superior to other algorithms of image denoising.Key words:wavelet;threshold;denoising1 引言近年来,小波图像去噪方法已成为去噪的一个重要分支和主要研究方向,具有“数字显微镜”之称的小波变换在时频域具有多分辨率的特性,可同时进行时频域的局部分析和灵活地对信号局部奇异特征进行提取以及时变滤波[1]。
基于MATLAB的小波变换信号去噪仿真发布时间：2021-06-22T16:15:00.617Z 来源：《教学与研究》2021年第55卷2月第6期作者：马潇涵[导读] 本论文主要讲解了用MATLAB仿真的办法来给小波变换去除信号噪声马潇涵沈阳师范大学摘要本论文主要讲解了用MATLAB仿真的办法来给小波变换去除信号噪声，并介绍了相应的基本原理和方法。
我们通过研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制并去除影响正常信号的噪声，再通过利用MATLAB软件来编制相应的程序来实现小波变换的正弦信号噪声抑制和对非平稳信号的噪声的去除进行仿真分析。
根据MATLAB的仿真显示出：我们用MATLAB进行仿真的小波变换去除噪声的效果比用传统的方法来进行变换的效果要好很多，凸显出本次课题有很高的研究性。
关键词：小波变换，信号消噪，Matlab的仿真，程序分析，抑制噪声一、课题背景及目的1.1课题背景随着世界技术的革新，人们开始不断的发展新的科学技术，在信息通信和计算机过程控制系统等一些信号领域中，对数据信号进行即时采样是必不可少的也是至关重要的环节之一。
但由于数据信号在激励、传输和检测过程中，会不可避免的在不同程度地受到一些环境等不可控的因素的噪声的污染，尤其是在小信号收集和测量过程中，受到噪声干扰的不可控因素更加多。
因此，如何消除现实中数据信号中的噪声，从夹杂有噪声的信号中提取有用信息并保证信号完整的传输，这成为了信息学科研究领域的重点课题之一。
1.2课题目的众所周知，傅里叶变换是一种典型的变换方法，适用于许多复杂的场合。
但傅里叶变换的不足之处是，它是一种全局变换，无法表述信号的时域中的局部的一些性质，而恰好这种性质是非平稳信号最根本和关键的。
为了提高处理非平稳信号的效率，科研人员们提出小波变换这种的新一代的信号理论分析。
经研究发现，小波变换是一种信号的时频分析，他的优点有：多种分辨率，方便地从混有强噪声的信号中提取原始信号。
