小波去噪方法分析与Matlab仿真_中华文本库
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５６ ３） 再把处理过的小波系数进行小波变换来重构信号。 软阀值的处理步骤如下： １） 含噪信号进行小波分解， 选择合适的小波， 确定小波的分 解 层 次 Ｍ， 并 对 信 号 进 行 二 进 离 散 小 波 分 解 。 可 选 用 Ｄａｕｂ ｉｃｈｉｅ ４ 小波， 可通过正确设计的 ＱＦＭ（ 正交镜像滤波器） 来实现。 ２） 对信号分解后的各级系数进行适当处理： 对第 １ 到第 Ｍ 层的小波系数， 选择一个软阈值， 对每一级的小波系数进行阈值 量化处理。 ３） 信号的重构： 对量化处理后的各级小波系数进行信号的 小波重构。 Ｍａｔｌａｂ 中获取阈值的函数有： ｄ ｅｎｃｍｐ 、 ｅｌｅｃｔ、 ｍ－ ｄ ｔｈｓ ｗｂ ｐ ｅｎ、 ｃｂ ｍ。Ｍａｔｌａｂ 中实现信号阈值去噪的函数有： ｅｎ、 ｗｄ ｗｄ ｗｄ ｅｎｃｍｐ 、 ｗｔｈｒｅｓ ｈ、 ｗｔｈｃｏｅｆ、 ｔｈｃｏｅｆ、 ｄ ｅｎｃｍｐ 。 ｗｐ ｗｐ ３ Ｍａｔｌａｂ 中信号去噪实例实现与分析 下面对信号 ｌｅｌｅｃｃｕｍ 进行实例分析， 信号长度（ 即采样点 数） Ｎ＝１０２４， 含噪信号是由于原始信号 ｌｅｌｅｃｃｕｍ 叠加白噪声组 成的。通过 ｍａｔｌａｂ 进行去噪仿真。下面分别是基于小波分解与 图 、 图 的仿 重构法去噪（ １） 硬阈值去噪（ ２） 软阈值去噪（ ３） 图 、 真图。
小波去噪方法分析与 Ｍａｔｌａｂ 仿真
软阈值去噪
于阈值的点保持不变； 而软阈值去噪， 即把信号的绝对值与指定 的阈值进行比较， 小于或等于阈值的点变为 ０； 大于阈值的点变 为该点值与阈值的差。 一般来说， 硬阈值比软阈值处理后的信号 要粗糙一些。 ４ 结束语 小波变换是一种信号的时频分析方法，它具有多分辨率分 析的特点，很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示 其成分， 有效区分信号中的突变部分和噪声。 因此利用小波变换 能有效的对信号进行消噪的同时提取含噪信号。用传统的傅立 叶变换分析， 显得无能为力， 因为傅立叶分析是将信号完全在频 率域中进行分析，它不能给出信号在某个时间点的变化情况， 使得信号在时间轴上的任何一个突变，都会影响信号的整个频 谱。 通过实例证明： 基于小波变换的消噪方法是一种提取有用信 号、 展示噪声和突变信号的优越方法， 具有广阔的实用价值。 参考文献
［ 陈武凡．小波分析及其在图像处理中的应用［ ．北京： １］ Ｍ］ 科学出版社， ２００２
小波分解与重构法去噪
［ 胡昌华， ２］ 李国华， 刘涛．基于 Ｍａ ｔｌａ ｂ 的系统分析与设计—— —小波分析 ［ ．西安： Ｍ］ 西安电子科技大学出版社， ２００４ ［ 程正兴．小波分析算法与应用［ ．西安： ３］ Ｍ］ 西安电子科技大学出版社， １９９８ ［ 冉启文， ４］ 谭立英．小波分析与傅立叶变换及其应用［ ．北京： Ｍ］ 国防工 业出版社， ２００２ ［ 孙延奎．小波分析及其应用［ ．北京： ５］ Ｍ］ 机械工业出版社， ２００５ ［ 收稿日期： ２００７．１２．３］
硬阈值去噪
从三种去噪的防真结果可以看出：利用小波分解与重构法 去噪， 会将高频系数强制置 ０ 后通过重构信号， 会损失信号的部 分细节， 若为图象去噪会使其变得模糊， 而小波阈值去噪的方法 相比小波分解与重构法而言效果较好。 但硬阈值去噪。 把信号的 绝对值与指定的阈值进行比较， 小于或等于阈值的点变为零； 大
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MATLAB语言与控制系统仿真--第四章 控制系统的分析方法
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内容提示：本书基于MATLAB 5.2版，提供了使用MATLAB的实践性指导。MATLAB已成为适合多学科、多种工作平台的功能强大、界面友好、语言自然并且开放性强的大型优秀应用软件，同时也已成为国内外高等院校高等数学、数值分析、数字信号处理、自动控制理论以及工程应用等课程的基本教学工具。本书按逻辑编排，自始至终用实例描述；内容完整且每章相对独立；是一本简明的MATLAB参考书，既适用于初学者，也适用于高级MATLAB用户。对MATLAB与FORTRAN、C等语言结合的描述更是所有MATLAB书籍中少有的一大特色。 本书适合作为理工科高等院校研究生、本科生教学用书，也可作为广大科研工程技术人员的自学用书。
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《MATLAB Simulink与控制系统仿真(第3版)》的课件第5章时域分析法
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