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傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用

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标签: 小波变换

小波变换

信号去噪

信号去噪

傅里叶变换

傅里叶变换

  对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号,采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号,在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层,利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理,最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明,对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象,使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。   Abstract:   For  high  frequency  signals  mixed  with  high  frequency  noise,  using  wavelet  to  de-noise  can  avoid  the  useful  signal  impairment  caused  by  Fourier  transform.  For  a  fixed  frequency  noise  signal,  using  Fourier  transform  and  low  filter  to  reject  the  noise.  For  a  mixed  high  frequency  noise  signal,  it  is  more  effective  to  use  orthogonal  wavelet  function  sym4  to  de-noise.  It  firstly  decomposite  the  signal  to  the  fourth  floor,and  select  the  appropriate  number  for  soft  threshold  by  minimax  criteria.  Finally,  it  use  the  threshold  number  to  select  effective  wavelet  coefficients  for  reconstructing  the  de-noised  signal.  Experimental  results  show  that  such  a  noisy  signal  can  lost  some  useful  info  by  Fourier  de-noising,  and  by  using  the  minimax  principle  to  select  wavelet  threshold  can  effectively  keep  some  of  the  useful  signal,  especially  the  high-frequency  part.

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评论

Ann-Li
谢谢您的分享!
2018-04-19 15:40:29
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