小波去噪（DWT）

• 小波變換去噪優勢
• 方法

小波變換去噪優勢

（1）能夠很好的保留原有信號中所需的有用信號的峰值和突變部分，而用Fourior分析進行濾波時，由于有用信號集中在低頻部分，而噪聲集中在高頻部分，通過低通濾波不能很好的將所需信號的高頻部分和噪聲引起的高頻干擾進行有效的區分，若低通濾波太窄，則一部分所需信號被當做噪聲濾除，抹除其形態學信息，造成原始信號失真。即Fourior分析對信號去噪魯棒性差，小波變換可以很好的解決上述缺點
（2）小波變換具有良好的時頻局部化特性，通常線性表示為：

通過保留所需信號控制的小波系數，去除由噪聲控制的小波系數，利用逆變換重構信號，得到所需的去噪信號。

方法

（1）選擇一個小波基函數，對信號進行等間隔抽樣，得到信號對應的樣點序列c(k)；然后基于
樣點序列進行N級離散小波變換（DWT）,得到N級不同尺度的小波展開系數d(k)；對各級小波展開系數選擇相應的閾值以及閾值規則進行閾值化（thresholding）處理，得到閾值處理后的各級小波展開系數；根據閾值處理后的小波展開系數以及未處理的小波展開系數進行N級重構；得到去噪信號。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的离散小波变换（DWT）去噪的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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