小波阈值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法.针对加性高斯白噪声的情况, 提出一种自适应小波降噪算法, 用于语音信号的增强. 它能根据带噪信号的特点, 自适应选择小波变换的最优分解层数.实验结果表明, 该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果, 能有效提高算法的实用性能.

将相关性分析方法和阈值降噪方法相结合, 提出了一种基于蚁群算法的小波降噪双阈值优选方法. 首先根 据噪声的分布特点确定合理的寻优区间; 然后根据信号和噪声的小波系数自相关系数的不同特点确定优化目标函 数; 最后利用蚁群算法在寻优区间内搜索最优上下阈值. 仿真和压缩机振动故障检测的实际应用表明, 该方法能够选 择最优降噪阈值, 有效去除噪声.

针对传统的阈值函数方法和阈值选取方法存在的一些不足，在现有的研究成果基础上，本文采用了一种改进的阈值函数方法，既克服了硬阈值函数的缺点，又减小了软阈值函数的偏差。通过MATLAB仿真，得出用本文方法去噪后的信噪比均在37.326以上，高于硬阈值函数的37.164和软阈值函数的37.265；均方差均在5.680以下，低于硬阈值函数的5.787和软阈值函数的5.720，说明本文改进的阈值函数方法去噪效果优于软、硬阈值函数，适用于含噪信号的分析和处理。

利用小波分析,去除信号噪声.基于LABVIEW的程序,直接调用MATLAB

oad leleccum; index = 1:1024; x = leleccum(index); %产生噪声信号 init = 2055615866; randn('seed',init); nx = x + 18*randn(size(x)); %获取消噪的阈值 [thr,sorh,keepapp] = ddencmp('den','wv',nx); %对信号进行消噪

为了准确地提取出结构光测量中变形条纹的瞬时相位，需对变形条纹图像进行滤波。在OWT_SURE_LET小波去噪的基础上，用冗余小波代替正交小波，用DB8小波代替Sym8小波，利用一个六变量的收缩函数代替四变量的收缩函数，提出了一种改进的SWT_SURE_LET小波滤波算法，该算法速度快、稳健性强。峰值信噪比和相位均方根值提取精度两个指标表明，无论何种类型的变形条纹，无论变形条纹的载频怎么变化，改进算法都是有效的。和其他经典的及最新的去噪算法相比，改进后的算法具有最好的结果和稳健性。

将db小波设定不同的尺度，不同的db小波，处理构造的加噪信号，输出去噪前后的对比波形图，和信噪比，并将信噪比存储，可导出到excel中。

小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现,：对信号进行小波分解；小波分解高频系数的域值量化；信号重组。

摘要：本文分析了传统滤波器方法在处理非平稳信号时的缺点，研究了小波去噪的原理和方法，研究了利用LabVIEW 和Matlab混合编程的方法，将LabVIEW完美的图形编程技术和Matlab强大的的数学解算功能结合起来，实现了小波降噪的数学建模和信号图像显示。通过对振动冲击信号的滤波处理，表明了小波降噪方法在处理非平稳信号时的有效性。 　　0 引言 　　信号降噪是信号处理领域的经典问题之一。传统的降噪方法主要包括线性滤波方法和非线性滤波方法，滤波器在工作时对信号进行筛选，只让特定频段的信号通过。当信号中的有用成分和噪声成分各占不同频带，可以将噪声成分有效除去。但如果信号和噪声的频谱重叠，则经

六、小波函数的选择 小波变换不象傅里叶变换是由正弦函数唯一决定的，小波基可以有很多种，不同的小波适合不同的信号去噪，对于确定的信号，如果小波选择不当，去噪结果可能相差很远，还有可能丢失有用的信息。 面对各种小波，到底选择哪一种来处理心电信号才能满足医疗上的需要，必须经过大量的仿真研究结果来进行筛选 。 根据大量文献记录B样条函数适合心电去噪： 样条函数是一种非紧支撑正交的对称小波，有较高的光滑性，频率特性好，分频能力强，频带相干小的特性。