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文檔簡介

小波變換在信號處理中的應用一.小波變換應用于噪聲抑制：利用Mallet算法對輸入信號f(t)進行小波分解，再根據對信號和噪聲的先驗知識分離信號和噪聲。提過濾波形成新的小波分量，最后重建信號。濾波小波分解重建信號信號與噪聲被小波變換分離：Donoho 去噪方法：不同閥值選取算法的去噪結果：研究重點：信號與噪聲在小波變換域上的特征。小波基的選擇。閾值的選取方法。二.小波變換應用于信號檢測：瞬時信號檢測問題。 在噪聲中檢測短時，非平穩，波形和到達時間未知的信號。小波變換應用于信號分析 （信號的奇異性分析） 若f(t)在某處間斷或某階導數不連續，則稱f(t)在此點有奇異性。 Fouier變換可以分析函數的整體的奇異性，但不能推斷奇異點的空間（時間）分布情況。定義：注：定理：定理：奇異性分析的方法：光滑函數。例如，可取為高斯函數或B_樣條函數。關于f(x)的高階奇異性的檢測：定義：定理：注：定理的實際應用是反過來的。即：信號輸入M階消失矩的小波變換局部極值檢測其他應用：模最大值重建問題。圖像邊緣提取。語音信號處理。 （語音清，濁音分割，基音周期檢測）地震波分析。醫學細胞分析基于小波變換的復合取大法： SAR圖像數據光學圖像數據歸一化歸一化小波變換小波變換兩組小波變換系數中選大，輸

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