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
2021-12-07 17:43:05
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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。
2021-11-19 16:41:20
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提出了一种基于小波降噪与改进的符号内频域平均(ISFA)联合的相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统信道估计方法。该方法利用最小二乘(LS)方法进行信道估计，并对估计后的结果进行小波去噪处理，最后采用Kaiser窗函数改进ISFA 算法对小波处理结果进行ISFA，完成联合去噪。仿真结果表明，该方法可以有效地提高信道估计精度。当光信噪比(OSNR)为17 dB时，该算法的误码性能(BER)比ISFA 算法的误码性能提高将近一个量级。
2021-11-17 22:31:05
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mat lab 小波 去噪
load sinsin
colormap(pink(64))
image(X)
axis('square')
init=231434;
randn('seed',init);
x=X+18*randn(size(X));
image(x)
axis('square')
2021-11-15 20:16:32
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七、小波去噪效果评价
式中yi表示标准原始信号, xi 表示经处理后的估计信号。其中，SNR越大越好, MSE 越小越好。
2021-11-12 15:23:46
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用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。 用小波处理一维信号matlab实验，包括小波分解，阈值选择等。
2021-11-11 20:10:17
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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。
2021-11-02 16:32:35
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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。
2021-10-20 11:53:07
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