小波分析与维纳滤波相结合的消噪方法研究

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小波分析的语音信号噪声消除方法

小波分析的语音信号噪声消除方法小波分析是一种有效的信号处理方法，可以用于噪声消除。

在语音信号处理中，噪声常常会影响语音信号的质量和可理解性，因此消除噪声对于语音信号的处理非常重要。

下面将介绍几种利用小波分析的语音信号噪声消除方法。

一、阈值方法阈值方法是一种简单而有效的噪声消除方法，它基于小波变换将语音信号分解为多个频带，然后通过设置阈值将各个频带的噪声成分消除。

1.1离散小波变换（DWT）首先，对语音信号进行离散小波变换（DWT），将信号分解为近似系数和细节系数。

近似系数包含信号的低频成分，而细节系数包含信号的高频成分和噪声。

1.2设置阈值对细节系数进行阈值处理，将细节系数中幅值低于设定阈值的部分置零。

这样可以将噪声成分消除，同时保留声音信号的特征。

1.3逆变换将处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。

1.4优化阈值选择为了提高去噪效果，可以通过优化阈值选择方法来确定最佳的阈值。

常见的选择方法有软阈值和硬阈值。

1.4.1软阈值软阈值将细节系数进行映射，对于小于阈值的细节系数，将其幅值缩小到零。

这样可以在抑制噪声的同时保留语音信号的细节。

1.4.2硬阈值硬阈值将细节系数进行二值化处理，对于小于阈值的细节系数，将其置零。

这样可以更彻底地消除噪声，但可能会损失一些语音信号的细节。

二、小波包变换小波包变换是对离散小波变换的改进和扩展，可以提供更好的频带分析。

在语音信号噪声消除中，小波包变换可以用于更精细的频带选择和噪声消除。

2.1小波包分解将语音信号进行小波包分解，得到多层的近似系数和细节系数。

2.2频带选择根据噪声和语音信号在不同频带上的能量分布特性，选择合适的频带对语音信号进行噪声消除。

2.3阈值处理对选定的频带进行阈值处理，将噪声成分消除。

2.4逆变换对处理后的系数进行逆变换，得到去噪后的语音信号。

三、小波域滤波小波域滤波是一种基于小波变换的滤波方法，通过选择合适的小波函数和滤波器来实现噪声消除。

一种改进的小波域维纳滤波的图像降噪算法研究

（３）
（＿ｑｉａ，－－－ｏ）
ｑｉ，Ｊ
（９）
也就足说运算结果仅由输入值决定，与位置（时间１是无
ａ＝ＥＥｘ２］／Ｅ［ｙ２］，Ｘａｙ（４）
的效果较好。随着小波理论的发展，其越来越多地被用于图像
处理，取得了一定效果。
２．图像的退化模型
图像降质过程的模型如图１所示，其表达式为¨ ３＿：
ｇ（ｘ，ｙ）ｈ（Ｘ，ｙ）ｆ（ｘ，ｙ）＋ｎ（ｘｙ）（１）
线性：Ｈ［ｋｌｆｌ（ｘ，ｙ）＋ｋ２ｆ２（ｘ，ｙ）］＝ｋＨ［ｆｌ（Ｘ，ｙ）】＋ｋ２Ｈ［ｆ２（Ｘ，ｙ）］（２）空间移不变：如果ｇ（ｘ，ｙ）＝Ｈ［ｆ（ｘ，ｙ）］，那么存在任意一个函数ｆ（ｘ，ｙ）￣ｌｌ常数ａ和ｂ，使得：
其中Ｅ【］表示变量的数学期望，为Ｘ的最优线性估计。考虑到ｈ和Ｘ互不相关，因此有：
Ｅ［ｘ］：Ｅ【ｙ２］一ｏ（５）
可以逐个求得Ｅ【，对于位于坐标（ｉ，Ｊ）处的Ｅ［ｙ２］，可利用及其邻值估计得到。为了不失去 ’ ‘ 般性的特征，利用个
若待处理图像表示为：Ｙ＝Ｘ＋Ｈ，其中：ｘ表示未加噪声的
图像或者未被污染的图像；Ｈ表示高斯噪声，其均值为０，方芹为ｏ。小波变换可得：ｙ＝ｘ＋ｈ，其中，ｙ＝ｗＹ，ｘ＝ｗｘ，ｈ＝ＷＨ，ｗ为小波变换的变换矩阵。通过小波变换的正交性我们可以知道，ｈ是均值等于０、方差是ｏ的高斯噪声，同时与Ｘ是丝不相关。因此维纳滤波可写成［４１：

一种基于小波变换与维纳滤波的电力通信消噪方法

数字信号处理课程论文论文题目：一种基于小波变换与维纳滤波的电力通信消噪方法姓名：班级：学号：一种基于小波变换与维纳滤波的电力通信消噪方法摘要：电力线作为信息媒介主要应用于负荷调度、远方监测、配电设备的监视和控制，f还可以用于长距离的电话通信和地区家庭电器的监视和控制。

电力网络中的干扰噪音，其频谱具有1/ 的特点和极强的自相关性，是影响电力线载波通信质量的重要因素之一。

小波分析是处理信号的重要工具，选择合适的小波分析可以将有色含噪信号进行白化处理，然后通过维纳滤波，能达到较好的消噪目的。

本文介绍了一种将小波分析与维纳滤波相结合的消噪方法，用于电力通信系统中噪声的消除，并通过计算、理论分析证明该方法具有较大的实用价值和较强的可行性。

关键词：电力通信; 消噪；维纳滤波;小波变换0引言电力线载波通信技术出现于20世纪20年代初,电力线作为信息媒介的应用主要有以下几种：负荷调度、远方监测、配电设备的监视和控制，它还可以用于长距离的电话通信和地区家庭电器的监视和控制[1]。

对于信号传输来讲，电力线是一个非常大的噪声源。

所有的电器都是连接在配电线上的，它们都可能带有开关，这些开关在配电线上将引入很大的电压或电流的尖脉冲。

这种尖脉冲是由开关切断负荷产生的，且同步于50 Hz工频信号。

一般这些谐波比50 Hz基频幅度要小，但当配电线上传输信号时，这些谐波的影响将是非常重要的，特别当信号通过长线路呈很大衰减时，其影响就尤为突出。

由于电力线路的固有特点,如负荷情况复杂、噪声干扰强、信号衰减大、信道容量小等,要实现高质量的电力网络通信有相当大的困难。

必须设计有效的方法来消除电力噪音,保障电力通信的可靠性。

1电力噪音的统计分析电力线的各种干扰噪声主要来源于4个方面：可控硅(SCR)等电力电子器件产生的50Hz 的倍频谐波；由于负载和电网不同步而产生的具有平滑功率谱的干扰；开关电子设备产生的单脉冲噪声；其它类的干扰,如调频设备、大气的变化等。

小波域Wiener滤波器信号的去噪方法

小波域Wiener滤波器信号的去噪方法
李锵;滕建辅;李士心;肖志涛
【期刊名称】《天津大学学报》
【年(卷),期】2003(036)003
【摘要】提出采用小波域上的经验Wiener滤波器对信号进行去噪,得到优于小波阈值法的去噪效果. 引入平移不变小波,较好地抑制了信号中的伪吉伯斯震荡.结果表明,将小波域上的经验维纳滤波器与平移不变小波相结合进行去噪,所得到的效果是最佳的.
【总页数】4页(P334-337)
【作者】李锵;滕建辅;李士心;肖志涛
【作者单位】天津大学电子信息工程学院,天津,300072;天津大学电子信息工程学院,天津,300072;天津大学电气与自动化工程学院,天津,300072;天津大学电子信息工程学院,天津,300072
【正文语种】中文
【中图分类】TB535
【相关文献】
1.基于复小波域Wiener滤波的图像去噪方法 [J], 姜浩;陈浩光;郭瑞平
2.基于小波变换的小波域阈值地震信号去噪方法研究 [J], 杨光明
3.一种微机电系统陀螺信号基于小波域的Karhunen-Loeve变换去噪方法 [J], 曲国福;赵凡;刘贵忠;刘宏昭
4.小波域Wiener滤波器的设计 [J], 侯建华;熊承义;田晓梅
5.小波域上的图像降噪Wiener滤波器设计 [J], 涂丹;沈建军;封孝生;沈振康
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基于平稳小波的维纳滤波射线图像去噪算法研究

程见图ｌ。
处理后图像
线图像去噪过程中，能够取得很好的去噪效果。
维纳滤波最早由Ｗｉｅ提出，并应用于一维信ｅｒｎ
原始图像ｆ小波正变换Ｈ
维纳滤波一小波逆变换Ｈ
图１维纳滤波的去噪过程
维纳滤波是一种自适应最小均方误差滤波器。维纳滤波的方法是一种统计方法，它用的最优准则是基于图像和噪声各自的相关矩阵，它能根据图像的局部
基于平稳小波的维纳滤波射线图像信工程学院，山西太原中００５）３０１
摘要：维纳滤波的原理应用到基于平稳小波的Ｘ射线图像去噪过程，究了一种基于平稳小波的ｘ射线图将研
维纳滤波是求解最佳线性过滤器的一种方法。当信号与噪声同时作用于系统时，希望设计的滤波器性能使滤波器输出端以均方误差最小准则尽量复现输入信号，从而使输出噪声得到最大的抑制，称这种滤波器为最佳线性过滤器。维纳滤波是根据信号的自相关函数（或信号的功率谱）输出的观测值，在均方误差及最小的意义下，解出最佳滤波器的单位抽样响应，以此对输入信号作出最优估计。假定被加性噪声污染的图像某细节尺度上的小波
方差调整滤波器的输出，局部方差越大，滤波器的平
与（，互不相关、值为０方差为盯的高斯自噪－），ｔ均、

方向小波域的维纳滤波图像去噪算法

万方数据万方数据电光与控制第14卷平口=20时,两种算法去噪效果。

从图3和图4中可以看到,采用本文算法去噪效果明显,而且纹理保持得程好。

图1原围像图2含噪图像图3WFⅣ算法消噪后的圈像图4本文算法消噪后的图像3结论本文提出了一种新的基于Directionalet的维纳滤波去噪算法,该算法根据方向小波中的多方向框架理论,利用数字线段,将含噪图像进行多方向分割,形成一系列像素组合,并在这一系列的像素组合上实施一维小波变换,然后对一维小波变换后的高频子带系数进行维纳滤波。

最后将所有方向上的子图像取均值丽获得最终的消噪图像。

该算法不仅计算简单,而且消噪效果明显优于二维小波域维纳滤波算法。

方向小波是继轮廓小波””1之后的又一种新的小波域中的图像处理方法,它的滤波器设计是基于可分性的,因此其实现要比轮廓小波简单,而且效果相当,因此利用方向小波并结合其他的算法进行图像融合、边缘检钡!I等将是一个新的研究目标。

参考文献:[1】VE'LISAVLJEVIC V。

BEFERULL-LOZANO B,vETrERLI M,etu1.Direction]eta:anjsotroplc multi-directional represea-ration with separable filtering[J】.IEEE Tram.Oil ImageProc,2006,15(7:1916-1933.[2]DONOHO D L,JOINSTONE I M,KERKYACHARIAN G,et a1.Wavelet shrinkage:asymptopia[J].Biomehika,1994,81:425-455.[33VELISAVLIEVIC V,DRAC.(YgH P L。

VETrERLI M Dkee.tional wavelet tTansforma and flames[C]//LEEE InternationalConference∞Image Pr。

基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究

适合探测语音中夹带的瞬态异常变化的信号．并能展示出其
成分，因此被誉为分析信号的显微镜。受此启发，本文综合
小波变换理论和维纳滤波算法，提出一种新的语音降噪算
法。该算法采用二进制小波变换对古噪语音作多尺度分解然后分别对不同尺度上的信号进行维纳滤波，最后反演小渡变换获得去噪后的语音信号本文还给出了仿真实验的语音样本、实验数据及实验结果
Ｔｈｓａｇｒｔｍａｏｎｙｉｃ￣ａｅｔｅｓｇａｏｓｔ，ｕｓｆｃｉｅｙｑｅｃｅｍｕｉｏｓｒｄｃｄｂｒｄｔｎｉｌｏｉｈｃｎｎｔｌｌｌｓｉｎｌｏｎｉｅｒｉｂｔｏｅｅｔｌｕｎｈｔｓｎｉｅｐｏｕｅｙｔａｉｏａｏ／ｈｔａｏｌａｖｈｃｉｌＷｉｎｒｆｔｒＦｎｌ，ｅｅｐｒｍｅｔｅｕｔｒｖｄ．ｉｈｓｏｅａｇｒｔｍｅｓｆｌｎｆｃｅｔｎｔｅｐｏｅｓｆｅｅｌ．ｉａｙｔｘｅｉｎｓｌｓｉｐｏｉｅｗｈｃｈｗｓｔｏｈｉｖｒｕｅｕｄｅｉｉｎｒｃｓｉｅｌｈｒｓｄｈｌｉｓｙａｉｈｏｗｈｔｏｓｄｃｎｆｏｓｅｃｉｎｉｒｕ０ｒｍｐｅｈｅｅｅ
算法短时傅立叶变换（ＴＴ）为基础，ｓ下ＳＦ而１Ｔ从本质上讲是一种分辨率的信导分析方法。对非平稳信号，当信号变化剧烈时，要求有较高的时间分辨率：当信号变化平缓时

蔡国林(遥感学报)小波_维纳组合滤波算法及其在InSAR干涉图去噪中的应用

100724619(2009)0120129208Journal of R em ote Sensing 遥感学报收稿日期:2007211205;修订日期:2008206202基金项目:“十一五”国家科技支撑计划子课题(编号:2006BAJ05A13)和国家自然科学基金项目(编号:40774004,40374003)第一作者简介:蔡国林(1978—　),男,安徽东至人。

西南交通大学测量工程系在读博士生。

主要从事I nS AR 理论及应用研究,发表论文4篇。

E 2mail:caiguolin@ 。

小波2维纳组合滤波算法及其在I nSAR 干涉图去噪中的应用蔡国林,李永树,刘国祥西南交通大学土木工程学院测量工程系,四川成都　610031摘　要:　为了提高InSA R 干涉图的滤波质量,在分析小波变换和维纳滤波各自优势的基础上,提出并构造了一种小波2维纳组合滤波器,实现了相应的滤波算法并开发了一套计算程序。

为验证该算法的功效,选取美国Phoenix 局部地区作为实验区域,使用ERS 21/2C 波段干涉图作为滤波原数据,以视觉效果、相位导数标准偏差、奇异点个数以及数字高程模型精度作为评价指标,并与其他两种典型滤波算法即小波软阈值法和G oldstein 法进行了比较,证实了小波2维纳组合滤波算法在干涉图去噪、保护边缘信息和精度等方面具有明显的优势。

关键词:　InSA R 干涉图,小波2维纳滤波,算法,评价中图分类号:　T N957.52 文献标识码:　A1　引　言星载合成孔径雷达干涉技术(synthetic apertureradar interfer ometry,简称I nS AR )已在地形制图与地表形变探测等方面表现出良好的应用前景,其数据处理与分析的焦点是干涉相位图。

然而,由于受传感器热噪声、时间失相关、几何失相关、影像配准误差等因素的影响,由覆盖同一地区的2幅S AR 影像直接生成的干涉图中常常存在大量的噪声即奇异点(residue ),这给相位解缠带来了很大的困难,并可能造成解缠失败(Ferretti et al .,1999;Bo,1999)。

小波变换下改进的维纳滤波在信号去噪的应用

小波变换下改进的维纳滤波在信号去噪的应用
小波变换下改进的维纳滤波在信号去噪的应用
吴振强;颜军;田祎;
【期刊名称】《科学技术创新》
【年(卷),期】2017(000)027
【摘要】信号去噪是信号处理中最为重要的问题之一。

由于小波变换具有时频局部化特点及能够灵活选择小波基,在信号去噪中得到了广泛应用。

维纳滤波是数字信号处理中滤波去噪研究的一个主要内容。

本文通过改进维纳滤波,并结合小波降噪的优点,提出了一种新的信号去噪的方法,实验证明该方法能够有效的实现信号去噪。

【总页数】2页(P.131-132)
【关键词】信噪比;维纳滤波;小波变换
【作者】吴振强;颜军;田祎;
【作者单位】商洛学院数学与计算机学院,陕西商洛72600;商洛学院数学与计算机学院,陕西商洛72600;商洛学院数学与计算机学院,陕西商洛72600;
【正文语种】英文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.小波变换下改进的维纳滤波在信号去噪的应用 [J], 吴振强; 颜军; 田祎
2.小波变换模极大去噪法在无线电引信信号处理中的应用 [J], 李月琴; 栗苹; 闫晓鹏; 陈慧敏
3.中值滤波和小波变换相结合在信号去噪声中的应用 [J], 卞继承
4.基于小波变换的核磁共振测井信号去噪算法设计 [J], 吴磊; 孔力; 程晶晶。

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

第３３卷第５期
２１ＯＯ年１月Ｏ
辽宁科技大学学报
ＪｕｎｌｏｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙＬａｎｎｏｒａｆＵｎｖｒｉｙｏｃｅｃｎｃｎｌｇｉｏｉｇ
Ｖ０ｌ３｜３ＮＯ．５０ｃ．，Ｏ１ｔ２０
收稿日期：０００ — ０２１ —８２。作者简介：洋（９４）女，宁鞍山人。胡１８一，辽
辽宁科技大学学报为软阈值函数（ｏｔｈｅｈｌｉｇ和硬阈值函数（ｒ—ｈｅｈｌｉｇ两种。Ｓｆｔｒｓｏｄｎ） — Ｈａｄｔｒｓｏｄｎ）
维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪，处理后的图像用维纳滤波法进对
行平滑处理。采用独立自适应阑值，其子带阈值进行确定，引入调节系数。仿真结果表明，提出的方法对并所在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、值滤波算法等方法。均
基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法
胡洋，张颖，成基，雪波熊陈
（宁科技大学电子与信息工程学院，宁鞍山１４５）辽辽１０１
摘要：针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题，提出一种基于小波收缩阈值法和
纵）是小波阈值化去噪的关键步骤。小波阈值收缩方法是通过一种非线性的图像去噪过程来消除噪声收缩在小波域的经验小波系数。

实验报告-基于局部自适应维纳滤波的小波去噪算法

实验一：小波局部自适应Wiener 滤波降噪算法的实现201828001027002 曾邱毓晨1.实验要求：使用matlab实现基于小波变换的局部自适应Wiener滤波去噪算法，并与其它算法进行比较2.实验原理：小波变换是一种非常适合各种去噪算法应用的技术。

其系数稀疏性，去相关性，多分辨率性等特点使得其往往能取得良好的去噪效果。

在针对小波去噪的相关统计量估计中，针对图像噪声方差的估计采用Donoho提出的局部平均去噪的算法为使小波域各系数等于其选定窗内领域系数的平均值软阈值法的表达式为Wiener滤波为线性意义下对含噪声信号的最小MSE估计，表达式为局部自适应Wiener滤波为考虑到小波子带内系数间具有的局部相关性对Winener 滤波的改进，表达式为3.实验过程本实验分别选择高斯白噪声和与正弦信号调制过的高斯白噪声对图片进行加噪，比较各种滤波算法的观感，MSE以及PSNR。

选用的小波为sym8小波，分解层数为5，各局部算法采用的窗长均为5。

各去噪算法运行结果如下：测试图片与添加平稳高斯白噪声结果高斯白噪声下各滤波算法效果对比测试图片与添加调制过的非平稳噪声结果非平稳噪声下各滤波算法效果对比局部均值去噪Universal软阈值去噪局部Wiener去噪全局Wiener去噪平稳噪声下的MSE106.297.195.295.6平稳噪声下的MSE27.928.328.328.3非平稳噪声下的MSE62.256.852.771.5非平稳噪声下的MSE30.230.630.929.6 4.数据分析与结论可以看到，各去噪算法均能对噪声产生有效抑制噪声，降低MSE并改善PSNR。

其中Wiener滤波在保持边缘以及抑制吉布斯效应上有特别明显的优势。

对于非平稳噪声，局部自适应Wiener发挥了其充分利用局部相关性的优势，产生了最优的滤波效果。

基于小波域阈值滤波和维纳滤波技术的图像降噪电路设计与实现的开题报告

基于小波域阈值滤波和维纳滤波技术的图像降噪电路设计与实现的开题报告一、研究背景与意义随着数字图像处理技术的发展，图像降噪一直为人们所关注。

在实际应用中，由于受到传感器、通信传输、储存等因素的影响，图像中常常存在各种噪声，这些噪声对于图像质量和信息提取都具有很大的影响。

因此，研究如何有效地去除这些噪声，提高图像质量和信息提取的准确性，是非常有必要的。

在图像降噪方法中，小波域阈值滤波和维纳滤波技术都是常用的方法。

小波域阈值滤波通过将小波变换提取出来的图像频域信息进行阈值处理，摒弃掉低幅度系数，过滤掉噪声，从而实现图像降噪。

而维纳滤波则是通过补偿退化模型对图像进行滤波，能够很好地处理信号和噪声的比例关系，对于信号和噪声比较接近的情况下效果尤佳。

因此，本课题旨在基于小波域阈值滤波和维纳滤波技术，设计一种实用的图像降噪电路，并评估其性能和实现难度。

该电路可以应用于数字相机、手机等消费电子产品中，具有较为广泛的应用前景。

二、研究内容及方法本课题主要研究内容包括：1.基于小波域阈值滤波和维纳滤波技术，设计图像降噪电路的算法和流程，并通过MATLAB等软件工具进行仿真和分析。

2.设计图像降噪电路的硬件结构，涉及到FPGA、DSP、AD/DA转换器等电路元件的选择和连接。

3.编写电路控制程序，完成图像采集、图像传输、图像处理等功能，并将其应用于数字相机、手机等消费电子产品中，测试该降噪电路的实际效果。

为了实现以上研究内容，本课题将采取如下的研究方法：1.通过文献调研和实验分析，深入了解小波域阈值滤波和维纳滤波技术的理论基础、算法流程、优缺点等相关知识。

2.利用MATLAB等软件工具，对设计的图像降噪电路进行仿真和分析，得出算法的评价指标，如信噪比、均方差等。

3.基于FPGA、DSP、AD/DA转换器等电路元件的特点，确定电路的硬件结构和通信接口设计，实现图像采集、传输、处理等功能。

4.进行实验验证，通过数字相机、手机取得噪声图像和净图像，测试所设计的降噪电路的实际效果，比较其降噪性能和其他现有技术的优劣。

基于维纳–小波分析的语音去噪新方法

基于维纳–小波分析的语音去噪新方法郑永敏;鲍鸿;张晶【摘要】小波分析具备多分辨性、低熵性和灵活选择基底的特性, 是目前较常用的语音去噪技术之一. 但是由于在小波分析去噪中需要设定合适的阈值消除含有噪声信号的小波系数, 这会过滤部分有用的语音信号, 降低去噪后的语音质量. 为了解决这个问题, 提出了一种将维纳滤波和小波分析进行结合的去噪新方法. 该方法根据维纳滤波具备最小均方误差的特点, 可以先过滤掉大部分噪声信号, 再进行小波分析二次去噪. 仿真实验结果表明, 该新方法较小波分析去噪在信噪比和整体质量方面得到较大提升.%Denoising in wavelet analysis sets the threshold to eliminate the wavelet coefficients of the noise, which filters some useful speech signals and reduces voice quality. In order to resolve the problem, a new speech denoising method based on Wiener filter and wavelet analysis is proposed. According to the characteristic of the least mean square error of the Wiener filter, the method filters out most of the noise signal, and then denoises it by the wavelet analysis. Experiments is carried out in simulation, and the results reveal that the method is more improved than wavelet analysis in terms of signal-to-noise ratio (SNR) and speech quality.【期刊名称】《广东工业大学学报》【年(卷),期】2017(034)005【总页数】4页(P52-55)【关键词】维纳滤波;小波分析;阈值函数;去噪【作者】郑永敏;鲍鸿;张晶【作者单位】广东工业大学自动化学院, 广东广州 510006;广东工业大学自动化学院, 广东广州 510006;广东外语外贸大学信息科学技术学院, 广东广州 510420【正文语种】中文【中图分类】TN912.35Abstract:Denoising in wavelet analysis sets the threshold to eliminate the wavelet coefficients of the noise, which filters some useful speech signals and reduces voice quality. In order to resolve the problem, a new speech denoising method based on Wiener filter and wavelet analysis is proposed. According to the characteristic of the least mean square error of the Wiener filter, the method filters out most of the noise signal, and then denoises it by the wavelet analysis. Experiments is carried out in simulation, and the results reveal that the method is more improved than wavelet analysis in terms of signal-to-noise ratio (SNR) and speech quality.Key words:Wiener filtering; wavelet analysis; threshold function; denoising 小波分析是由外国学者MEYER Y、MALLAT S及DAUBECHIES I等人自1986年以来的研究而快速发展的一门新学科[1]，目前广泛运用在图像信号去噪、语音信号去噪、数字水印技术和机械故障检测等领域. 小波分析在频域分析和时域分析两方面都拥有较好的局部化功能，能够在不同尺度分辨率上进行信号分解，尤其是针对噪声语音这种短时平稳信号进行分解. 目前使用小波分析法进行语音去噪最为广泛，但是小波分解对噪声语音信号进行处理时，需要将信号分解成高频系数和低频系数两部分，有用信号主要保存在低频系数中，噪声信号和少量的有用信号保存在高频系数中，为保证过滤噪声信号，通常设定阈值较大，这也过滤掉部分有用信号，导致去噪后的语音质量较差，甚至出现失真. 为了防止去噪过程中有用信号的丢失，本文将采用维纳滤波法对噪声信号进行初步去噪，再用小波分析方法，对带噪语音进行第二次去噪.维纳(Wiener)滤波是用来解决从噪声语音中提取有用信号的一种滤波方法[2]. 设带噪语音为其中s(n)为纯语音信号，d(n)为噪声信号. 维纳滤波方法要设计一个数字滤波器h(n)，当输入信号为y(n)时，滤波器的输出S(n)为维纳滤波器的输入输出关系框图可用图1表示.根据维纳滤波最小均方误差原则[3]，通过设计传递函数h(n)使得语音信号s(n)和输出信号S(n)的均方误差最小. 当均方误差取到最小值时，可以最大程度地消除噪声信号d(n)，因此维纳滤波器被称为最佳线性过滤器.小波分解与重构的基本原理[4]：(1) 首先选取恰当的小波基和分解次数对带噪语音信号Y进行分解，获得该带噪语音信号的低频系数a1和高频系数b1；在第二次分解中，将低频系数a1分解成低频系数a2和高频系数b2；在第三次分解中，继续对低频系数a2进行分解，以此类推，进行N次的分解，N是分解层数. (2)根据选定的阈值函数和阈值规则对分解得到的高频系数进行阈值化，得到阈里表示阈值化的高频系数. (3) 将阈值化的高频系数和最后一次分解得到的低频系数aN进行小波重构[5]，就可以得到去噪后的新语音信号Y1，此在小波分析中，软阈值和硬阈值是最常用的两类阈值函数[6]. 在软阈值函数的定义中，对大于设定阈值的小波系数，软阈值函数采取向小波系数幅度值减少的方向共同收缩一个单位阈值的方法，对其他系数的值全置零，因此软阈值处理相对比较平滑[7].硬阈值函数的优点是能够将语音信号中的一些突变信号保留下来，伴随的缺点产生新的间断点[8]，这会导致去噪后的结果出现较大的方差误差. 因此，本文对噪声语音选用软阈值函数进行去噪处理.在去噪过程中如何对阈值进行量化尤为重要，由于噪声是一种随机信号，其信号的方差是未知的，实际去噪过程中必须对阈值进行估计[9]. 若选择的阈值过小，阈值化后会残留多余的噪声信息；相反，则会滤掉部分有用信号分量，利用小波重构后的语音信号会产生一定的失真. 阈值规则一般有如下4种阈值[10-11]：固定阈值(sqtwolog)、硬SURE阈值(rigrsure)、启发式阈值(heursure)和极大极小阈值(minimaxi). 4种阈值规则各有优缺点，其中rigrsure阈值规则比较保守，当有极少部分高频信息处于噪声范围内时，能够提取出微小的有用信号，而其他三种阈值规则的缺点是会把这种弱小的有用信号当做噪声信号过滤掉，因此本文选取硬SURE阈值规则来处理噪声信号.在单独使用小波分析法进行噪声语音信号去噪过程中，为保证过滤噪声信号，通常需要设定较大的阈值[12]，而同时这也过滤掉部分有用信号，导致出现部分有用信号丢失的情况，甚至去噪后的语音语音会出现失真的现象.维纳滤波的最大特点是具备最小均方误差，在对噪声信号的处理中，通过数字滤波器h(n)能够使输入信号和输出信号两者的均方误差值达到最小，利用维纳滤波这种特点，将维纳滤波法和小波分析法相结合进行去噪能够很好地弥补单独使用小波分析进行去噪产生语音失真的缺点. 维纳–小波分析法的流程图如图2所示，具体步骤如下.(1) 对噪声语音信号进行维纳滤波去噪，除去绝大部分的无用信号，此时噪声语音信号大幅减少；实验结果如图3所示.(2) 选择恰当的小波基和分解次数对已经进行维纳滤波的语音信号进行小波分解[13]，分解成低频系数和高频系数两部分. 参考文献[14]可知，sym6小波基具备较好的对称性和正则性，对强噪声和弱噪声的去噪都有比较好的效果；选取的层数最好不超过3层，过高会导致边缘信息的丢失，因此本实验采用sym6小波基和分解层数为3层进行去噪处理.(3) 采用rigrsure阈值规则对分解后的高频系数阈值化，保留大于设定阈值的信号，小于设定阈值的信号则过滤[15].(4) 采用小波重构对低频系数和阈值处理后的高频系数进行重构，就可以得到去噪后的语音信号.在MATLAB中用小波分析方法和维纳-小波分析方法进行仿真比较，对一段纯净语音bluesky信号，内容为“蓝天，白云”，分别叠加了5 dB、0 dB和-5dB信噪比的白噪声，以对比两种方法的效果，图4为叠加不同信噪比的白噪声语音波形图.实验一，使用MATLAB对叠加了5 dB、0 dB和-5 dB信噪比的白噪声语音信号采用小波分析去噪，去噪效果如图5所示. 实验二，在MATLAB中调用WienerScalart96m_2函数对叠加了不同信噪比的噪声语音信号进行经维纳滤波去噪，对所得到的信号进行小波分析去噪，得到的去噪效果如图6所示. 在这里，用信噪比(Signal Noise Ratio, SNR)这个信号评价指标来评价两种方法的效果[16]，用SNRin表示输入的信噪比.从图5和图6可以看出，小波分析法去噪后的语音波形图丢失了部分有用信号，而维纳–小波分析法将大部分噪声信号过滤掉，得到的语音信号质量也明显较好.两种去噪方法的去噪后语音信噪比如表1所示，维纳–小波分析去噪法在对叠加不同信噪比的白噪声语音信号进行去噪的情况下，信噪比增大，去噪效果比小波分析去噪法更好.本文根据小波分析法在语音去噪中遇到的问题进行了研究与分析，提出了维纳–小波分析去噪法，将维纳滤波法和小波分析法相结合进行去噪. 本文从信噪比方面进行对比实验，实验分析表明，维纳–小波分析去噪法比小波分析去噪法具有更好的去噪效果，不仅能够大幅减少噪声信号，保留原有有用语音信号，同时能够提高去噪后语音的信噪比和改善语音质量.【相关文献】[ 1 ]Mallat S. 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基于紫外图像的小波域内维纳滤波降噪方法

基于紫外图像的小波域内维纳滤波降噪方法为了检测电气产品的安全状态，采用紫外成像检测技术对电气产品的放电状态进行研究。

紫外图像在采集的时候难免会受到各种各样的干扰和噪声，大的紫外光斑周围有很多微小的白色光斑，这些光斑会对紫外图像特征量的提取产生严重的影响，需要通过预处理来滤除这些干扰。

一般来说，图像噪声的来源有以下三方面：一为光电、电磁转换过程中引入的噪声；二为电气产品本身存在的强电磁脉冲的干扰；三为自然起伏性噪声。

这些噪声导致紫外图像不能符合后续的存储和处理要求。

此时就需要对其进行预处理来消除干扰和噪声的影响，从而抑制与实际信号无关的杂波，提高对后续图像的处理能力和精确度。

标签：图像预处理；方法；精确度Abstract：In order to detect the safe state of electrical products，the discharge state of electrical products is studied by ultraviolet （UV）imaging technology. UV images will inevitably be subjected to a variety of interference and noise，large ultraviolet spots around a lot of small white spots，which have a serious impact on the extraction of ultraviolet image features. These disturbances need to be filtered out by pre-processing. Generally speaking，the source of image noise has the following three aspects：the first is the noise introduced in the process of photoelectric and electromagnetic conversion；the second is the interference of the strong electromagnetic pulse existing in the electrical product itself；the third is the natural undulating noise. These noises do not meet the requirements of subsequent storage and processing. At this time，it is necessary to pre-process it to eliminate the interference and noise，so as to suppress the clutter independent of the actual signal，and improve the processing ability and accuracy of the subsequent image.Keywords：image preprocessing；method；accuracy1 几种图像预处理的方法通常的，图像的预处理分为图像的复原和图像的增强，图像增强突出了图像的细节变化，但同时也放大了图像的噪声干扰，图像的复原降低了噪声干扰的同时也弱化了图像的细节变化[1]。

小波维纳滤波振动去噪

小波维纳滤波振动去噪小波维纳滤波振动去噪小波维纳滤波是一种常用于振动信号去噪的方法。

下面将逐步介绍小波维纳滤波的思路和步骤。

第一步：理解小波维纳滤波的原理。

小波维纳滤波是基于小波变换的信号去噪方法。

小波变换能将信号分解为不同频率的分量，而维纳滤波是一种常用的降噪方法。

小波维纳滤波结合了这两种方法，通过对信号进行小波变换，然后对每个小波分量进行维纳滤波来实现去噪的目的。

第二步：对信号进行小波分解。

首先，选择适当的小波基函数和分解层数。

小波基函数可以理解为一种形状特定的函数，常用的有Haar、Daubechies、Symlets等。

分解层数决定了信号被分解成多少个不同频率的分量，一般情况下，分解层数越多，去噪效果越好。

然后，将原始信号分解为不同频率的小波分量，得到小波系数。

第三步：对每个小波分量进行维纳滤波。

维纳滤波通过对每个小波分量的小波系数进行处理，得到去噪后的小波系数。

维纳滤波的目标是通过最小化信号与噪声的功率谱密度，来实现信号的去噪。

可以使用公式进行计算，计算过程较为复杂，可以借助计算机软件进行实现。

第四步：重构去噪后的信号。

将去噪后的小波系数进行反变换，得到去噪后的信号。

反变换会将小波分量合并，得到一个经过去噪处理的信号。

第五步：评估去噪效果。

通过对比去噪后的信号与原始信号，评估去噪效果的好坏。

可以计算信噪比（SNR）来衡量去噪效果，SNR越大，说明去噪效果越好。

通过以上步骤，可以使用小波维纳滤波方法对振动信号进行去噪处理。

需要注意的是，选择合适的小波基函数和分解层数非常重要，不同的信号可能需要不同的选择。

同时，维纳滤波的计算过程较为复杂，需要借助计算机进行实现。

在实际应用中，还需要根据具体情况对参数进行调整，并进行多次实验以获得较好的去噪效果。

小波域Wiener滤波器信号的去噪方法

2 θ ^ ( i) + σ ∞ | y ( i ) | > τ 2 式中 :θ ^ = 0 | y ( i ) | ≤τ 硬阈值去噪滤波器的误差主要来源于小波系数 | y ( i ) | ≤τ的部分 , 从上式可知这部分小波系数都被置 0 ( 虽其真实值接近于 0 但并不为 0) , 从图 2 可知这将产生较大的误差 . 因此 , 小波硬阈值法的去噪特
4 096. 在 Wiener 滤波器中 ,两个小波 W 1 和 W 2 分别取 Haar 小波和 Daubechies 小波 . 多次仿真实验得出 , 阈
值取为方差的 3 倍时 ,均方误差最小 . 仿真发现用经验 Wiener 滤波器滤波处理后的小波系数能够较好地逼近纯净信号的小波系数 ,其中估计值θ ^ ( i ) 为零的数目比硬阈值法有明显减少 ,结果如图 4 所示 ( 横坐标为纯净信号小波系数 ,纵坐标为 Wiener 滤波器处理后的小波系数) . 硬阈值去噪和 Wiener 滤波器去噪仿真结果如图 5 所示 ,可见后者优于前者 .
设一个一维信号 f ( i ) , 若 f k 为信号在 k 点的离散
Ξ 收稿日期 :2002210208. 基金项目 : 天津大学 “985” 基金资助项目 ( X30205) . ) ,男 ,博士研究生 . 作者简介 : 李锵 (1974 —
2003 年 5 月李锵等 : 小波域 Wiener 滤波器信号的去噪方法
N
) = Eopt (θ
θ=
y ( i)
N
Emis (θ,θ ^) =
i =1
∑ [θ2 ( i )
2 θ ( i) 2 2
+σ ] ・ 2
2
2 2
2 θ ^ ( i)

一种联合小波阈值和维纳滤波的探地雷达信号去噪方法

研究与探讨392018年第7期*通信作者收稿日期：2018-05-30一种联合小波阈值和维纳滤波的探地雷达信号去噪方法A Joint Wavelet Threshold and Wiener Filtering De-Noising Method forGround Penetrating Radar Signal探地雷达接收天线在接收目标回波时，不可避免地会受到噪声的干扰，而传统的小波阈值去噪方法不能对回波信号的低频小波系数去噪。

因此提出了一种联合小波阈值和维纳滤波的探地雷达信号去噪方法。

该方法在小波阈值去噪的基础上，对回波信号的低频小波系数进行维纳滤波，并和小波阈值处理后的高频小波系数一起重构得到去噪信号。

仿真结果表明，所提的联合去噪方法与传统的小波阈值去噪方法相比，在信噪比、均方根误差和相关系数指标上有明显改善，取得了更好的去噪效果。

探地雷达；小波阈值去噪；维纳滤波；联合去噪When target echo signal is received by the antenna of ground penetrating radar (GPR), it is inevitably interfered by noise. Traditional wavelet threshold de-noising method cannot perform de-noise for the low-frequency wavelet coefficient of echo signal. In view of this, a joint wavelet threshold and Wiener filtering de-noising method is proposed. On the basis of wavelet threshold de-noising, Wiener ﬁ ltering is performed for low-frequency wavelet coefﬁ cient of echo signal. Combined with the low-frequency wavelet coefﬁ cient processed by wavelet threshold, the de-noised signal can be reconstructed and obtained. Simulation results demonstrate that, compared with the traditional wavelet threshold de-noising method, the proposed method has the notable improvements in signal-to-noise ratio (SNR), root mean square error (RMSE) and correlation coefﬁ cient (CC), and then achieves better de-noising effect.ground penetrating radar; wavelet threshold de-noising; Wiener ﬁ ltering; joint de-nosing（1.大连海事大学信息科学技术学院，辽宁大连 116026；2.大连理工大学信息与通信工程学院，辽宁大连 116024）(1. Communication Technology Research Center, Dalian Maritime University, Dalian 116026, China;2. School of Information and Communication Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116024, China)【摘要】【关键词】张梦殊1，那振宇1，梁道轩1，熊木地1*，刘鑫2ZHANG Mengshu 1, NA Zhenyu 1, LIANG Daoxuan 1, XIONG Mudi 1, LIU Xin 2[Abstract][Key words]doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2018.07.008 中图分类号：TN911.4 文献标志码：A 文章编号：1006-1010(2018)07-0039-06引用格式：张梦殊,那振宇,梁道轩,等. 一种联合小波阈值和维纳滤波的探地雷达信号去噪方法[J]. 移动通信, 2018,42(7): 39-44.1 引言探地雷达是一种具有探测速度快、实时成像特点的无损探测仪器，被广泛应用在考古学[1]、地下能源勘研究与探讨402018年第7期探[2-3]、道路桥梁质量检测[4]、公共安全与军事探测[5]等领域。

一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法

一种结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法汪祖辉;孙刘杰;邵雪;姜中敏【期刊名称】《包装工程》【年(卷),期】2016(37)13【摘要】目的为了有效消除噪声图像中的椒盐噪声、高斯噪声甚至混合噪声,结合维纳滤波的优势和小波分解各分量的特点,提出一种新的图像去噪算法。

方法该算法先将含噪声图像进行小波变换,分离出1个低频分量和3个中高频分量,然后对低频分量进行自适应维纳滤波,对3个中高频分量用Canny算子提取边缘,最后将处理后的4个分量进行重构得到去噪后的图像。

结果仿真结果表明,该算法对扫描仪引入的常见噪声均表现出较好的去噪效果,PSNR值均大于20 d B。

尤其是对于高斯噪声和混合噪声,新算法去噪后的PSNR结果高于维纳滤波、软阈值小波滤波和文献[9]算法1~8 d B,效果较好。

结论结合小波变换和维纳滤波的图像去噪算法,能够较好去除噪声图像的多种类型噪声,是一种较为优秀的去噪算法。

【总页数】6页(P173-178)【关键词】小波变换;维纳滤波;Canny算子;图像去噪【作者】汪祖辉;孙刘杰;邵雪;姜中敏【作者单位】上海理工大学【正文语种】中文【中图分类】TS805.4【相关文献】1.一种新的小波域维纳滤波图像去噪算法 [J], 刘红亮;陈维义;许中胜2.一种改进的核维纳滤波器图像去噪算法研究 [J], 尹方平;苏静3.一种加窗的双重局部维纳滤波图像去噪算法——基于SWT和DTCWT [J], 李宁;水鹏朗4.一种复小波域维纳滤波结合偏微分方程图像去噪方法 [J], 张曈5.基于BEMD二次分解与维纳滤波相结合的图像去噪算法 [J], 侯欣雨;谢兰迟;黄艳明;晏于文;许磊;汪磊;黎智辉因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

小波分析的语音信号噪声消除方法

基于小波分析的语音信号噪声消除方法及MATLAB 实现一、实验内容噪声污染是我们生产、生活中普遍存在的问题。

在某些环境中，噪声的影响给人们的生活和工作带来了极大不便，尤其在语音信号处理中，噪声甚至使人们正常的生活和工作无法进行。

因此，消除噪声干扰具有极为重要的研究意义和广泛的应用前景。

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时- 频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。

利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。

小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。

本文简述了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。

实验内容包括：（1）分别利用软阈值法和硬阈值法对含噪信号进行去噪，并进行效果对比。

（2）分别使用FFT 和小波分析方法对含噪信号进行去噪处理，并进行效果对比。

二、实验原理1. 小波去噪原理分析1.1. 小波去噪原理叠加性高斯白噪声是最常见的噪声模型，受到叠加性高斯白噪声“污染”的观测信号可以表示为：i i i y f z σ=+ 1,...,,i n = (1.1) 其中y i 为含噪信号，i f 为“纯净”采样信号，z i 为独立同分布的高斯白噪声~(0,1)iid i z N ，σ为噪声水平，信号长度为n. 为了从含噪信号y i 中还原出真实信号i f ，可以利用信号和噪声在小波变换下的不同的特性，通过对小波分解系数进行处理来达到信号和噪声分离的目的。

在实际工程应用中，有用信号通常表现为低频信号或是一些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号，所以我们可以先对含噪信号进行小波分解（如进行三层分解）：321312211CD CD CD CA CD CD CA CD CA S +++=++=+= (1.2)图1 三层小波分解示意图其中i cA 为分解的近似部分，为i cD 分解的细节部分，321,,i =,则噪声部分通常包含在1cD ，2cD ，3cD 中，用门限阈值对小波系数进行处理，重构信号即可达到去噪的目的。