基于MATLAB的信号去噪研究
利用Matlab进行图像去噪和图像增强
利用Matlab进行图像去噪和图像增强随着数字图像处理技术的不断发展和成熟，图像去噪和图像增强在各个领域都有广泛的应用。
而在数字图像处理的工具中，Matlab凭借其强大的功能和易于使用的特点，成为了许多研究者和工程师首选的软件之一。
本文将介绍如何利用Matlab进行图像去噪和图像增强的方法和技巧。
一、图像去噪图像去噪是指通过一系列算法和技术，将图像中的噪声信号去除或减弱，提高图像的质量和清晰度。
Matlab提供了多种去噪方法，其中最常用的方法之一是利用小波变换进行去噪。
1. 小波变换去噪小波变换是一种多尺度分析方法，能够对信号进行时频分析，通过将信号分解到不同的尺度上，实现对图像的去噪。
在Matlab中，可以使用"dwt"函数进行小波变换，将图像分解为低频和高频子带，然后通过对高频子带进行阈值处理，将噪声信号滤除。
最后通过逆小波变换将去噪后的图像重构出来。
这种方法能够有效抑制高频噪声，保留图像的细节信息。
2. 均值滤波去噪均值滤波是一种基于平均值的线性滤波方法，通过计算像素周围邻域内像素的平均值，替代原始像素的值来去除噪声。
在Matlab中，可以使用"imfilter"函数进行均值滤波，通过设置适当的滤波模板大小和滤波器系数，实现对图像的去噪。
二、图像增强图像增强是指通过一系列算法和技术，改善图像的质量、增强图像的细节和对比度，使图像更容易被观察和理解。
Matlab提供了多种图像增强方法，以下将介绍其中的两种常用方法。
1. 直方图均衡化直方图均衡化是一种通过对图像像素值的分布进行调整，增强图像对比度的方法。
在Matlab中，可以使用"histeq"函数进行直方图均衡化处理。
该函数能够将图像的像素值分布拉伸到整个灰度级范围内，提高图像的动态范围和对比度。
2. 锐化增强锐化增强是一种通过增强图像边缘和细节来改善图像质量的方法。
在Matlab中，可以使用"imsharpen"函数进行图像的锐化增强处理。
matlab小波变换信号去噪
matlab小波变换信号去噪Matlab是一款非常强大的数据分析工具，其中小波变换可以应用于信号去噪的领域。
下面将详细介绍基于Matlab小波变换的信号去噪方法。
1、小波变换简介小波变换是时频分析的一种方法，它将信号分解成尺度与时间两个维度，能够保持信号的局部特征，适用于非平稳信号的分析。
小波变换的本质是将信号从时域转换到时频域，得到更加精细的频域信息，可以方便的对信号进行滤波、去噪等处理。
2、小波去噪方法小波去噪是指通过小波分析方法将噪声与信号分离并且去除的过程。
小波去噪的基本步骤是通过小波分解将信号分解成多尺度信号，然后对每一个分解系数进行阈值处理，去除一部分小于阈值的噪声信号，最后将处理后的分解系数合成原始信号。
3、基于Matlab的小波变换信号去噪实现在Matlab中，可以使用wavemenu命令进行小波变换，使用wthresh命令对小波分解系数进行阈值处理，利用waverec命令将阈值处理后的小波分解系数合成原始信号。
下面给出基于Matlab实现小波变换信号去噪的步骤：（1）读取信号，并可视化观测信号波形。
（2）通过wavedec命令将信号进行小波分解得到多个尺度系数，展示出小波分解系数。
（3）通过绘制小波系数分布直方图或者小波系数二维展示图，估计信号的噪声强度。
（4）根据阈值处理法对小波系数进行阈值处理，获得非噪声系数和噪声系数。
（5）通过waverec命令将非噪声系数合成原始信号。
（6）可视化效果，比较去噪前后信号的波形。
针对每个步骤，需要熟悉各个工具箱的使用知识。
在实际应用中，还需要根据特定的数据处理需求进行合理的参数设置。
4、总结小波去噪是一种常见的信号处理方法，在Matlab中也可以方便地实现。
通过实现基于Matlab小波变换的信号去噪，可以更好地应对复杂信号处理的需求，提高数据分析的准确性和精度。
matlab小波变换信号去噪
MATLAB小波变换信号去噪引言小波变换是一种多尺度分析方法，广泛应用于信号处理领域。
由于小波变换具有良好的时频局部性质，可以将信号分解为不同频率和时间分辨率的成分，因此被广泛应用于信号去噪领域。
本文将介绍如何使用MATLAB进行小波变换信号去噪的方法。
MATLAB中的小波变换在MATLAB中，可以使用Wavelet Toolbox中的wavedec函数进行小波分解，使用wrcoef函数进行重构。
具体步骤如下：1.导入待处理的信号数据。
2.选择适当的小波基函数和分解层数。
3.使用wavedec函数对信号进行小波分解，得到分解系数。
4.根据阈值方法对分解系数进行去噪处理。
5.使用wrcoef函数对去噪后的分解系数进行重构，得到去噪后的信号。
6.分析去噪效果并进行评估。
下面将逐步详细介绍这些步骤。
选择小波基函数和分解层数小波基函数的选择在小波分析中非常重要，不同的小波基函数适用于不同类型的信号。
常用的小波基函数有Daubechies小波、Haar小波、db2小波等。
根据信号的特点和分析需求，选择合适的小波基函数是非常重要的。
在MATLAB中，可以使用wname函数查看支持的小波基函数。
可以通过比较不同小波基函数的性能指标来选择合适的小波基函数。
常见的性能指标包括频率局部化、时频局部化和误差能量。
选择分解层数时，需要根据信号的特点和噪声的程度来决定。
一般而言，分解层数越高，分解的细节系数越多，信号的时间分辨率越高，但运算量也会增加。
小波分解使用wavedec函数对信号进行小波分解。
函数的输入参数包括待分解的信号、小波基函数名称和分解层数。
函数输出包括近似系数和细节系数。
[C, L] = wavedec(x, level, wname);其中，x是待分解的信号，level是分解层数，wname是小波基函数名称。
C是包含近似系数和细节系数的向量，L是分解的长度信息。
根据分解层数，可以将分解系数划分为不同频带的系数。
基于Matlab的小波去噪算法研究
ｍｅ ｈ ｄ， ｅ ｅ ａ ａｙ ｅ ｎ ｔ ｅ ｗ ｖ ｌｔｄ ｍａ ｎ ａ ｄ ｔ ｅ ｄ ｓ ｄ ａ ｔｇ ｆｔ ｄ ｔ ｎ ｒ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｏ ｓ ｇ ｍｅｈ ｄ ｗ ｒ ｔ ｏ ｗ ｒ ｎ ｌｚ ｄ ｉ ｈ ａ ｅｅ ｏ ｉ ， ｎ ｈ ｉａ ｖ ｎ ａ ｅ ｏ ａ ｉ ｏ ａ ｙ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｄ ｎ ｉ ｎ ｔｏ ｅ ｅ ｒ ｉ ｉ ｐ ｉ ｔ ｄ ｏ ｔ ａ ｄ ａ ｃ ｍｐ ｏ ｓ ｆｔｅ ｈ ｒ ｎ ｏ ｈ ｅ ｈ ｌ ｔｏ ｒｄ ｎ ｉｉ ｇｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ Ｔ ｅ ｒ ｄ ｒｓ ｎ ｌｉ ｏｎ ｅ ｕ ， ｎ ｏ ｒ ｍｉｅ ｏ ａ ｄ ａ ｄ ｓ ｆ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｍｅｈ ｄ ｆ ｅ ｏ ｓｎ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ． ｈ ａ ａ ｉ ａ ｓ ｈ ｔ ｏ ｇ
Ｋｅ ｒ ｓ ｗａ ｅｅ ｒ ｎ ｆｒ ； ｒ ｓ ｏ ｄ ｄ ｎ ｉｉ ｇ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｆ ｎ ｔ ｎ Ｍａ ｌｂ ｙ ｗｏ ｄ ： ｖ ｌ ｔ ａ ｓｏｍ ｔ ｅ ｈ ｌ ｅ ｏ ｓｎ ；ｈ ｅ ｈ ｌ ｕ ｃｉ ； ｔ ｔ ｈ ｏ ａ
Ｅ ＡＣ ０ ３ ；２ ０ Ｅ Ｃ：２ ０ ７ ２
ｂ ｏ ｇ ｔｉ ｔ ｈ ｏ ｅ ｓｏ ｎ ｏ ｍａ ｉｎ ｄ ｎ ｉｉ ｇ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ． ｅ ｒ ｓ ｔｂ ｓ ｄ ｏ ｔａ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｈ ｍｐ ｏ ｅ ｒ ｕ ｈ ｎ ｏ ｔ ｅ ｐｒｃ ｓ ｆｉ ｆｒ ｔ ｅ ｏｓｎ ｘ ｅ ｉ ｎ ｓ Ｔ ｅ ｕｌ ａ ｅ ｎ Ｍａ ｌｂ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｉ ｒ ｖ ｄ ｏ ｈ ｍｅ ｈ ｄ ｄ ｅ ｅｔ ｒｔ ａ ｈ ｒ ｄ ｔｏ ａ ｈ ｅ ｈ ｌ ｔ ｄ ｉ ｅ ｏｓｎ ． ｔ ｏ ｏ ｓ ｂ ｔｅ ｈ ｎ ｔ ｅ ｔａ ｉｉｎ ｌｔｒ ｓ ｏ ｄ ｍｅｈｏ ｎ ｄ ｎ ｉｉ ｇ
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文
基于MATLAB语音信号处理去噪毕业设计论文语音信号在实际应用中通常不可避免地受到噪音的干扰，这使得语音信号的处理变得困难。
因此，在语音信号处理领域，去噪技术一直是一个热门的研究方向。
本文将介绍一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
本文的主要内容分为以下几个部分。
首先，介绍语音信号处理的背景和意义。
在现实生活中，由于外界环境和设备的限制，语音信号往往会受到各种噪音的污染，如背景噪音、电磁干扰等。
因此，开发一种有效的语音信号处理去噪方法具有重要的实际意义。
其次，介绍基于MATLAB的语音信号处理去噪方法。
本文将采用小波降噪方法对语音信号进行去噪处理。
首先，对输入的语音信号进行小波变换，将信号转换到小波域。
然后，通过对小波系数进行阈值处理，将噪声系数置零，从而实现去噪效果。
最后，通过逆小波变换将信号转换回时域，并输出去噪后的语音信号。
接下来，介绍实验设计和结果分析。
本文将使用MATLAB软件进行实验设计，并选取一组含有不同噪声干扰的语音信号进行测试。
通过对不同噪声信号进行处理，比较不同参数设置下的去噪效果，评估提出方法的性能。
最后，总结全文并展望未来的研究方向。
通过本次研究，我们可以看到基于MATLAB的语音信号处理去噪方法在去除噪音方面具有较好的效果，并具有很大的应用潜力。
然而，该方法仍然有改进的空间。
未来的研究可以在算法优化、参数选择和应用场景等方面进行深入研究，进一步提高语音信号处理去噪的效果和性能。
总的来说，本文介绍了一种基于MATLAB的语音信号处理去噪方法的毕业设计论文。
通过对实验结果的分析和对未来研究方向的展望，本文为从事语音信号处理领域的研究人员提供了一定的参考和启示。
基于MATLAB的振动信号去噪研究
Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｙ ｒ ｓ Ｎｏ ｓ ； ｎ ｅ ｃ ｅ Ｆ ｌ ｒ Ｗ ａ ｅｅ ； ｒ ｓ ｏ ｄｖ ｕ ｔ ｏ ｉ Ｔｅ ｄ ｎ ｙ ｉ ｍ； ｉ ｅ ； ｅ ｔ ｔ ｖ ｌｔ Ｔｈ ｅｈ ｌ ａ ｅ ｍｅｈ ｄ ｌ
０ 引言
波器使 用中起 到了越来越重要 的作用 。小波变换是信 号的
（ ｔ ｎ ｅ ａ ｏａ ｒ ｆ ｌ ｔ ｎｃ ｅｔ ｇＴ ｃ ｎ ｌｇ ，Ｎｏ ｔ ｉ ｒ ｔ ｏ Ｃ ｉａ ａ ｕ ｎ０ ０ ５ ） Ｎａ ｏ ａ Ｋ ｙＬ ｂ ｒ ｏ ｙｏ Ｅｅ ｒ ｉ ｔ ｉ ｅｈ ｏ ｙ ｉ ｌ ｔ ｃ ｏ ｓｎ ｏ ｒ Ｕｎｖ ｓｙ ｆ ｈｎ ，Ｔ ｉ ａ ３ ０ １ ｈ ｅ ｉ ｙ
往往容易受到噪声的干扰，使得信号中有用的特征信息也
常常淹没在噪声 中，从而给 信号的特 征提取带来很 大的困
有较高的使用价值 ［］ ２ｏ － ３
难，因此必须去除信号中叠加的噪声或干扰成分 Ⅲ 。
在振动信号分析 中，用软件实现数字滤波仅依赖于算 法结构 ，易于获得较理想的滤波性能 ，所 以软件滤波在滤
１ 消 除趋势项
２１ Ｄ ’年 ７旯 繁 ７期
电 子 灞 试
ＥＬＥｃＴＲ０ Ｎｌ ｃ Ｔ Ｅ￥ Ｔ
Ｊｕ１ ． ２ｏ＂ Ｎｏ７ ．
基于ＭＡ Ｌ Ｔ ＡＢ的振动信号去噪研究
吕晶晶 ，赵 晶亮 ，刘 国鹏
（ 中北大 学电子测试技 术国家重点实验室 ，太原００５ ） ３０１ 摘要 ：在信源定位或设备故障诊断 中 ， 通过数据采集器采样得到的振动信号数据 中往往叠加有噪声 ，使得其 中 有用 的特征信息也常常被淹没在 噪声之 中。为 了将数据尽可能真实地还原成 实际振动状况 ， 取真 实信号的特 提 征， 须对干扰信号进行去噪。文中首先对 实测振动信号消除了趋势项 ，并用切比雪夫带通滤波器和小波软 阈值 法对信号去噪 。仿真结果表明 ：小波软 阈值法去噪比切比雪夫滤波器去噪效果 明显 ，且保 留了原信号的细节特 征， 具有较高 的使用价值。 关键词 ：噪声 ； 势项 ； 趋 滤波器 ；小波 ；阈值法
数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理
数字信号处理课程设计报告--基于MATLAB的语音去噪处理《数字信号处理》课程设计报告基于MATLAB的语音去噪处理专业: 通信工程班级: 通信1101班组次: 第7组姓名及学号: 胡政权(2011013825) 姓名及学号: 潘爽(2011013836)第1页组员承担任务负责程序的编写，并检验程序是否错误，利用课余时间去图书馆或上网查阅课题相关资料，深入理解课题含义及设计要求，注意材料收集胡政权与整理，对课程设计要求进行最后审核。
负责课程设计实验MATLAB仿真对实验结果进行分析，上网查阅材料对实验发表自己看法同时对实验要求进行扩展。
对论文进行抒写，排版潘爽使实验课程设计更加完善。
指导教师评价意见第2页基于MATLAB的语音去噪处理1、设计目的(1)巩固所学的数字信号处理理论知识，理解信号的采集、处理、加噪、去噪过程; (2)综合运用专业及基础知识，解决实际工程技术问题的能力; (3)学习资料的收集与整理，学会撰写课程设计报告。
2、设计任务(1)语音信号的录制。
(2)在MATLAB平台上读入语音信号。
(3)绘制频谱图并回放原始语音信号。
(4)利用MATLAB编程加入一段正弦波噪音，设计滤波器去噪。
(5)利用MATLAB 编程加入一段随机噪音信号，设计FIR和IIR滤波器去噪，并分别绘制频谱图、回放语音信号。
(6)通过仿真后的图像以及对语音信号的回放，对比两种去噪方式的优缺点。
其大概流程框图可如下表示:(图2-1)图2-1 课程设计的流程第3页3、设计原理3.1 去噪原理3.1.1 采样定理在进行模拟/数字信号的转换过程中，当采样频率fs.max大于信号中，最高频率fmax的2倍时，即:fs.max>=2fmax,则采样之后的数字信号完整地保留了原始信号中的信息，一般实际应用中保证采样频率为信号最高频率的5,10倍;采样定理又称奈奎斯特定理。
1924年奈奎斯特(Nyquist)就推导出在理想低通信道的最高大码元传输速率的公式: 理想低通信道的最高大码元传输速率=2W*log2 N (其中W是理想低通信道的带宽,N是电平强度)为什么把采样频率设为8kHz?在数字通信中，根据采样定理, 最小采样频率为语音信号最高频率的2倍频带为F的连续信号 f(t)可用一系列离散的采样值f(t1),f(t1?Δt)，f(t1?2Δt)，...来表示,只要这些采样点的时间间隔Δt?1/2F，便可根据各采样值完全恢复原来的信号f(t)。
(完整版)基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪
*****************实践教学******************兰州理工大学计算机与通信学院2013年春季学期《信号处理》课程设计题目：基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪专业班级：姓名：学号：指导教师：成绩：摘要本次课程设计是基于MATLAB的FIR滤波器语音信号去噪，在设计过程中，首先录制一段不少于10秒的语音信号，并对录制的信号进行采样；其次使用MATLAB会出采样后的语音信号的时域波形和频谱图；然后在给原始的语音信号叠加上噪声，并绘出叠加噪前后的时域图及频谱图；再次设计FIR滤波器，针对语音信号的性质选取一种适合的窗函数设计滤波器进行滤波；最后对仿真结果进行分析。
设计出的滤波器可以满足要求。
关键词: FIR滤波器；语音信号；MATLAB仿真目录一 FIR滤波器设计的基本原理 (1)1.1滤波器的相关介绍 (1)1.1.1数字滤波器的概念 (1)1.1.2 IIR和FIR滤波器 (1)1.2利用窗函数法设计FIR滤波器 (1)1.2.1窗函数法设计FIR滤波器的基本思想 (1)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的步骤 (2)1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求 (2)1.2.3常用窗函数的性质和特点 (3)1.2.4 语音处理中的采样原理 (3)二语音信号去噪实现框图 (5)三详细设计 (7)3.1 信号的采集 (7)3.2 语音信号的读入与打开 (7)3.3 语音信号的FFT变换 (8)3.4含噪信号的合成 (9)3.5 FIR滤波器的设计 (10)3.6 利用FIR滤波器滤波 (11)3.7 结果分析 (14)总结 (15)参考文献 (16)附录 (17)致谢 (21)一 FIR滤波器设计的基本原理1.1滤波器的相关介绍1.1.1数字滤波器的概念数字滤波器(Digital Filter，简称为DF)是指用来对输入信号进行滤波的硬件和软件。
所谓数字滤波器，是指输入、输出均为数字信号，通过一定运算关系改变输入信号所含频率成分的相对比例或者滤除某些频率成分的器件。
数字信号处理课程设计--基于 MATLAB 的语音去噪处理
数字信号处理课程设计课程名称数字信号处理基于MATLAB 的语音去噪处理题目名称专业班级13级通信工程本一学生姓名学号指导教师二○一五年十二月二十七日引言滤波器设计在数字信号处理中占有极其重要的地位，FIR数字滤波器和IIR滤波器是滤波器设计的重要组成部分。
利用MATLAB信号处理工具箱可以快速有效地设计各种数字滤波器。
课题基于MATLAB有噪音语音信号处理的设计与实现，综合运用数字信号处理的理论知识对加噪声语音信号进行时域、频域分析和滤波。
通过理论推导得出相应结论，再利用MATLAB 作为编程工具进行计算机实现。
在设计实现的过程中，使用窗函数法来设计FIR数字滤波器，用巴特沃斯、切比雪夫和双线性变法设计IIR数字滤波器，并利用MATLAB 作为辅助工具完成设计中的计算与图形的绘制。
通过对对所设计滤波器的仿真和频率特性分析，可知利用MATLAB信号处理工具箱可以有效快捷地设计FIR和IIR数字滤波器，过程简单方便，结果的各项性能指标均达到指定要求。
关键词数字滤波器 MATLAB 窗函数法巴特沃斯切比雪夫双线性变换目录1 绪论 (4)2 课程设计内容 (5)3 课程设计的具体实现 (5)3.1 语音信号的采集 (4)3.2 语音信号的时频分析 (4)3.3 语音信号加噪与频谱分析 (6)3.4 利用双线性变换法设计低通滤波器 (8)3.5 用滤波器对加噪语音信号进行滤波 (9)3.6 分析滤波前后语音信号波形及频谱的变化 (10)3.7回放语音信号 (10)3.8小结 (11)结论 ···········································································错误！未定义书签。
基于Matlab的小波分解、去噪与重构
《现代信号处理》大作业基于Matlab的小波分解、去噪与重构目录一作业内容及要求 (3)1.1 作业内容 (3)1.2 作业要求 (3)二系统原理 (3)2.1 小波变换原理 (3)2.2 阈值去噪原理 (3)三系统分析及设计 (5)3.1 图像分解 (5)3.2 高频去噪 (5)3.3 图像重构 (6)四程序编写 (7)4.1 main函数 (7)4.2 分解函数 (9)4.2.1 二维分解函数 (9)4.2.2 一维分解函数 (10)4.3 卷积函数 (10)4.4 采样函数 (11)4.4.1 下采样函数 (11)4.4.2 上采样函数 (11)4.5 重构函数 (12)4.5.1 二维重构函数 (12)4.5.2 一维重构函数 (13)五结果分析及检验 (14)5.1 结果分析 (14)5.2 结果检验 (16)六心得体会 (18)参考文献 (19)一作业内容及要求1.1 作业内容用小波对图像进行滤波分解、去噪，然后重构。
1.2 作业要求用小波对图像进行滤波分解、去噪，然后重构。
具体要求：(1) 被处理图像可选择：woman, wbarb, wgatlin, detfingr, tire.；(2) 可以选择db等正交小波、或双正交小波（或用几种小波）；(3) 用选用小波的分解滤波器通过定义的卷积函数conv_my( )对图像二维数组进行小波分解，并进行下采样，获取CA、CV、CD、CH等分解子图；(4) 对高频信号子图进行去噪处理，可以采用软阈值、硬阈值等方法；(5) 用选用小波的综合滤波器对去噪的子图进行图像重构。
二系统原理2.1 小波变换原理小波变换的一级分解过程是，先将信号与低通滤波器卷积再下采样可以得到低频部分的小波分解系数再将信号与高通滤波器卷积后下采样得到高频部分的小波分解系数；而多级分解则是对上一级分解得到的低频系数再进行小波分解，是一个递归过程。
二维小波分解重构可以用一系列的一维小波分解重构来实现。
基于Matlab的混凝土声发射信号小波阈值去噪效果研究
般 携 带信 息 的原 始 信号 在 频 阈或 小 波 阈 的能 量
数据 可 靠性 与 分析 精 度 。 是进 行 信 号去 噪 的 目的。
小 波变 换作 为 一种 信 号处 理 工具 ．由于其 优 良的 去噪效 果 。 受 到了研 究人 员 的关 注 与重视 。小波 阈 值 去 噪法 是 小 波去 噪 中一 种 常 用 的 去 噪 方 法 。 其 中阈值 函数 的选 取是 整个 算法 的关键 ［ ２ 】 。本文 主要
丢失信 号 中的有用 成分 ， 但是 只去 除 了少 量 噪声 。
３ ． ３ ． ２ ‘ ｓ ｑ ｔ ｗ ｏ ｌ ｏ ｎ ｇ ’ 对 数 长 度 阈值 选 择
接影 响 到 了声 发射信 号处 理结 果 的精度 ［ １ 】 。因此 去 除 混凝 土类 材 料声 发 射信 号 中的噪 声信 号 ．提高
号 进行 分解 ， 得 到 信 号在 不 同 频带 上 的小 波 系数 ． 然 后对 噪声 所 在 频 带 的 小 波 系数 进 行 阈值 修 正 。
（ 河 海大 学大 禹学院 ，江 苏 南京 ２ １ ０ ０ ９ ８ ）
［ 摘 要 ］在 对 混凝 土 类材 料 进 行 损 伤 声 发 射 检 测 过 程 中 ，仪 器 收 集 的 信 号 通 常 包含 噪 声 信 号 ，影 响 声发 射 分 析 的 精 度 。本 文基 于 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ小 波 分 析 ，阐 述 一 些 主 要 的 阙 值 选 取 方 案 ，对 不 同 阑值 选 择 方 案 的 去 噪 效 果进 行 分
（ ２ ） 作用 阈值过 程 ： 对 分解 得 到 的各 层 系 数选 择一 个 阈值 ， 并 对 细节 系数作 用软 阈值处 理 ：
（ ３ ） 重建 过 程 ： 去 噪处 理后 的系 数通 过 小 波重
MATLAB中的信号去噪与信号恢复技巧
MATLAB中的信号去噪与信号恢复技巧导言：在现代科学和工程领域中，信号处理是一个重要的研究方向。
在这个由噪声干扰的世界中，如何准确地提取所需信号或恢复被噪声淹没的数据成为了一个关键问题。
而MATLAB作为一种高效强大的数值计算和数据可视化工具，为信号的去噪和恢复提供了丰富的技术支持。
本文将介绍MATLAB中常用的信号去噪与恢复技巧，以期帮助读者更好地掌握这一领域的知识。
一、信号去噪技巧1. 加性高斯白噪声的处理在很多实际应用中，信号受到加性高斯白噪声的干扰。
对于这类情况，常见的去噪方法是滤波器。
MATLAB中提供了一系列滤波器函数，如低通滤波器、中值滤波器、均值滤波器等。
通过选取适当的滤波器类型和参数，可以有效地去除噪声，同时保留信号的重要特征。
2. 基于小波变换的去噪方法小波变换是一种有效的信号分析工具，能够将信号分解成不同的频率成分。
基于小波变换的去噪方法利用信号在小波域中的稀疏性，通过滤除相应的小波系数来去除噪声。
MATLAB中提供了丰富的小波函数，例如dwt、idwt等，可以方便地实现小波去噪算法。
3. 自适应滤波方法自适应滤波是一种根据信号自身特性进行滤波的方法。
MATLAB中的自适应滤波函数提供了最小均方误差(Least Mean Square, LMS)和最小二乘(Least Square, LS)等算法，能够根据给定的信号模型自动调整滤波器参数以适应不同的信号特点。
二、信号恢复技巧1. 插值方法在信号采样过程中，可能会出现采样率不足或部分样本丢失的情况。
插值方法能够通过已知的样本数据推测未知的样本值，从而恢复完整的信号。
MATLAB中提供了许多插值函数，如线性插值、三次样条插值等，可以根据实际需要选择合适的插值方法进行信号恢复。
2. 基于稀疏表示的信号恢复方法稀疏表示是指将信号表示为尽可能少的非零系数线性组合的形式。
通过选择合适的稀疏表示字典和优化算法，可以从部分观测数据中恢复出原始信号。
基于MATLAB的地震动信号小波降噪
小波在给地震动信号降噪的过程 中有两个关键
点： 其一 ， 是如何 选择 阈值 ； 其二 ， 如何利 用 阈值 量 是
化 小波 系数 。一般有 以下 两种 方法 ：
第 ｌ 期 ５
李
舒等 ： 基于 Ｍ Ｔ Ａ Ａ Ｌ Ｂ的地震动信号小波降噪
的正交 小波 基 。１８ ９９年 ，． ａａ 与 Ｙ Ｍｅｅ 合 作 Ｓ Ｍ ｌｔ ｌ ． ｙｒ
（） ２ 小波分解高频系数 的阈值量化 ： 对分解得 到的各层 细节 （ 频 ） 高 系数 选 择一 个 阈 值 ， 为 细节 并 系数作用软阈值量化处理。 （） ３ 地震 波 的重 建过 程 ： 据 小 波 分解 的底 层 根
于小波理论 ， 以实际记 录的迁安波为例 ， 利用数学软件 ＭＡ Ｌ Ｂ进行 编程 ， 低地震波高频 噪声 干扰 和简化地震波 ＴＡ 降
有效特征 向量 ， 对降噪效果进行 了分析。其结果 表明 ， 用小波 可以实现对地震 动信号的降噪 ， 并 利 且信 号保持 了应
有 的 相 似性 和光 滑 性 。
建立 了构 造 小波 基 的通用 方 法——多 尺度 分 析
Ｍ Ａ Ｍ ｌ Ｒ ｓ ｕ ｏ ｎｌ ｉ ， 提出 了著名 的 Ｒ （ ｕ ｅ ｌｉ Ａ ａ ｓ ）并 ｉ ｔ ｏ ｔｎ ｙｓ Ｍｌｔ ａａ快速算法， ｌ 使小波变换成 为了重要的实用工
具 一 。
１ １ １ 小 波 的 定 义 ． ．
“
Ｖ Ｕ
（ ）
式 中， ａ为尺度参数 ， 为平移参数 ， Ｌ 分 ｂ Ｌ和 别为平 方可积 空间 Ｌ和绝 对可积 空 间 。小 波 ３
（） ｔ与信 号 ， ｔ的 内积 ｔ， ． ｔ） 小波 系数 ： （） ） ） 为 （
基于MATLAB的语音信号去噪（完整版）
基于MATLAB的语音信号去噪基于MATLAB的语音信号去噪h(n)= hd(n)(n)( 1-2 )(4)验算技术指标是否满足要求。
1]1.2.2窗函数法设计FIR滤波器的要求在使用窗函数法设计FIR滤波器时要满足以下两个条件:(1)窗谱主瓣尽可能地窄,以获得较陡的过渡带;(2)尽量减少窗谱的最大旁瓣的相对幅度,也就是使能量尽量集中于主瓣,减小峰肩和纹波,进而增加阻带的衰减。
在实际工程中常用的窗函数有五种,即矩形窗(Retangular)、三角窗(Triangular)、汉宁窗(Hanning)、汉明窗(Haing)及凯塞窗(Kaiser)。
.2.3常用窗函数的性质和特点(1)矩形窗矩形窗属于时间变量的零次幂窗。
矩形窗使用最多,习惯上不加窗就是使信号通过了矩形窗。
这种窗的优点是主瓣比较集中,缺点是旁瓣较高,并有负旁瓣,导致变换中带进了高频干扰和泄露漏,甚至出现负谱现象。
(2)三角形窗三角形窗又称费杰窗,是幂窗的一次文形式。
与矩形窗比较,主瓣宽约等于矩形窗的两倍,但旁瓣小,而且无负旁瓣。
(3)汉宁窗汉宁窗又称升余弦窗,汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和。
汉宁窗优于矩形窗,但汉宁窗主瓣加宽,相当于分析带宽加宽,频率分辨力下降。
(4)哈明窗哈明窗与汉宁窗都是余弦窗,只是加权系数不同,哈明窗加权的系数能使旁瓣达到更小,所以哈明窗又称为改进的升余弦窗。
它的能量更加集中在主瓣中主瓣的能量约占99.96%第一主瓣的峰值比主瓣小dB,但主瓣宽度和汉宁窗相同仍为8*π/N,哈明窗与汉宁窗都是很有用的窗函数。
(5)凯塞窗以上几种窗函数是各以一定主瓣加宽为代价,来换取某种程度的旁瓣抑制,窗函数的主瓣宽度和旁瓣峰值衰耗是矛盾的,一项指标的提高总是以另一项指标的下降为代价,窗口选择实际上是对两项指标作权衡。
而两项指标是跳变的,于是有人提出可调整窗,适当修改参数,可在这两项指标间作连续的选择。
常用的可调整窗是凯塞(Kaiser)窗。
基于MATLAB的频谱分析与信号去噪
基于MATLAB的频谱分析与信号去噪频谱分析和信号去噪是数字信号处理中的两个重要方面。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分，而信号去噪则可以提高信号的质量和可靠性。
MATLAB是一款功能强大的工具，可以用于频谱分析和信号去噪的研究和实现。
频谱分析是将信号在频域上进行分析的过程。
频谱分析可以帮助我们了解信号的频率成分和能量分布情况。
在MATLAB中，频谱分析常用的方法包括傅里叶变换、小波变换和自相关分析等。
傅里叶变换是频谱分析中最常用的方法之一、MATLAB中的fft函数可以实现快速傅里叶变换，该函数可以计算离散信号的频谱。
通过对信号的频谱进行可视化，我们可以直观地了解信号的频率成分。
在MATLAB中，我们可以使用plot函数和stem函数将信号的频谱进行绘制。
小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号在时域和频域上进行局部分析。
MATLAB中的cwt和wavedec函数可以实现小波变换。
小波变换可以帮助我们定位信号中的非平稳特征，并了解不同尺度上的频率成分。
自相关分析可以用于估计信号中的周期性成分。
在MATLAB中，可以使用xcorr函数进行自相关分析。
通过自相关分析，我们可以判断信号中是否存在周期性成分，并估计出信号的周期。
信号去噪是数字信号处理中一个重要的应用领域。
信号去噪旨在减少信号中的噪声成分，提高信号的质量和可靠性。
在MATLAB中，信号去噪常用的方法包括滤波法、小波阈值法和奇异值分解法等。
滤波法是信号去噪中最常用的方法之一、MATLAB中的filter函数可以用于设计和实现不同类型的滤波器。
通过选择合适的滤波器类型和参数，可以将信号中的噪声成分去除。
小波阈值法是一种基于小波变换的信号去噪方法。
MATLAB中的wdenoise函数可以实现小波阈值法。
小波阈值法通过对信号小波系数进行阈值处理，将小于一些阈值的小波系数置为零，从而去除信号中的噪声成分。
奇异值分解法是一种基于矩阵分解的信号去噪方法。
基于Matlab的数字图像处理降噪方法
subplot(2,3,5);imshow(Y);
.
16
用到的相关函数
小波分解：sym4()函数；wavedec2()函数 小波重构:提取细节wrcoef2()函数。
2020/5/18
.
17
此课件下载可自行编辑修改，此课件供参考！ 部分内容来源于网络，如有侵权请与我联系删除！
I = rgb2gray(I);subplot(2,3,1); imshow(I); title('原始图像'); J=imnoise(I,'salt & pepper',0.2);%加入椒盐噪声，密度为0.2
subplot(2,3,2); imshow(J); title('加入椒盐噪声之后的图像'); %采用MATLAB中的函数filter2对受噪声干扰的图像进行均值滤波 K1=filter2(fspecial('average',9),J)/255; %模板尺寸为9
2020/5/18
.
8
实验结果
.
9
基于离散余弦变换的图像去燥
我们一般认为图像的噪声在离散余弦变换结果中处 在其高频部分，而高频部分的幅值一般很小，利用这一 性质，就可以实现去噪。变换—去除高频噪声—反变换。 然而，这样同时会失去图像的部分细节。只能对图像进 行“粗糙”去噪,保留图像平滑部分与主要信息，对于 细节要求高的不适用。我们来看一下实验结果
2020/5/18
.
10
实验结果
.
11
基于小波变换的图像去噪
本次实验使用Matlab提供的用于图像去噪函数：wrcoef2 其语法格式为： X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)。其中， X=wrcoef2(‘type’,C,S,’wname’)返回基于小波分解结构 ［Ｃ，Ｓ］的小波重构图像Ｘ。参数“type”等于a表示重构 近似系数；等于h表示重构水平细节系数；等于v表示重构垂 直细节系数，等于d表示重构对角细节系数。
matlab 光谱小波去噪
光谱小波去噪是指利用小波变换对光谱信号进行去噪处理，以提高信号的质量和可读性。
Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的工具和函数来进行光谱小波去噪处理。
本文将详细介绍光谱小波去噪的原理与方法，并结合Matlab的实际操作来演示该过程。
一、光谱小波去噪的原理光谱信号是通过测量目标物体的反射、散射或发射光的波长分布来描述物质的性质。
然而，由于各种噪声的干扰，光谱信号往往存在着不同程度的随机波动和干扰，影响了信号的准确性和可靠性。
光谱信号的去噪处理变得十分重要。
小波变换是一种时频分析的方法，能够将信号分解成不同尺度和频率的小波系数，从而更好地揭示信号的时频特性。
光谱小波去噪正是基于小波变换的理论，利用小波分析和重构信号，实现对光谱信号的有效去噪。
二、光谱小波去噪的方法1. 数据准备在进行光谱小波去噪之前，首先需要准备好光谱信号的数据。
通常情况下，光谱信号通过光谱仪或其他光谱测量设备获取，可以是吸收光谱、荧光光谱、拉曼光谱等不同类型的光谱数据。
在Matlab中，可以通过导入数据的方式将光谱信号加载到工作空间中，以便进行下一步的处理。
2. 小波变换利用Matlab提供的小波工具箱，可以很方便地对光谱信号进行小波变换。
小波变换将光谱信号分解成不同频率和尺度的小波系数，利用这些系数可以更好地理解和处理光谱信号中的信息。
在Matlab中，可以使用“wavedec”函数进行小波分解，得到各级小波系数和近似系数。
3. 去噪处理在得到小波系数之后，可以通过滤波的方式对小波系数进行去噪处理。
常用的去噪方法包括阈值去噪、软硬阈值去噪等。
阈值去噪是指按照一定的规则，将小于某个阈值的小波系数置零，从而实现去除噪声的目的。
而软硬阈值去噪则是在阈值去噪的基础上引入了软硬阈值的概念，更加灵活和精细地控制去噪效果。
4. 信号重构经过去噪处理的小波系数需要进行信号重构，以得到去噪后的光谱信号。
在Matlab中，可以利用“waverec”函数将去噪后的小波系数重构成信号，并进一步进行可视化展示和分析。
MATLAB中的信号噪声分析与处理方法
MATLAB中的信号噪声分析与处理方法一、引言信号噪声是在实际工程应用中普遍存在的问题，噪声会对信号的质量和准确性产生不良影响。
因此，对信号噪声进行分析和处理是非常重要的。
MATLAB作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的信号处理工具和算法，可以方便地进行信号噪声分析与处理。
本文将介绍一些常用的MATLAB工具和方法，帮助读者更好地处理信号噪声。
二、信号噪声分析在进行信号噪声分析之前，首先需要了解噪声的特性和类型。
常见的噪声类型有白噪声、高斯噪声、脉冲噪声等。
其中，白噪声是一种功率谱密度恒定的噪声，常用于模拟信号分析。
高斯噪声则符合正态分布特性，常用于数字信号处理。
脉冲噪声则表现为突然出现的噪声干扰。
对于信号噪声的分析，可以使用MATLAB中的频谱分析工具来实现。
例如，可以利用MATLAB中的fft函数对信号进行频谱分析，得到信号的功率谱密度。
通过观察功率谱密度图，可以清楚地看到信号的频域特性和噪声的功率分布情况。
此外，MATLAB还提供了丰富的统计工具，可以计算信号的均值、方差等统计参数，帮助进一步分析信号的噪声特性。
三、信号噪声处理1. 滤波方法滤波是一种常用的信号噪声处理方法，其目的是通过选择合适的滤波器对信号进行处理，抑制或消除噪声。
在MATLAB中，可以利用fir1、butter等函数来设计和应用滤波器。
滤波器可以分为低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器和带阻滤波器等不同类型。
根据信号噪声的特点和需求，选择合适的滤波器类型是十分重要的。
例如，如果信号中的噪声主要集中在高频段，可以选择高通滤波器进行去噪处理。
2. 去噪算法除了滤波方法外，还有其他一些去噪算法可以应用于信号噪声处理。
例如，小波去噪算法是一种常用的信号去噪方法。
该算法通过对信号进行小波分解，并利用小波系数的特性进行噪声抑制。
MATLAB提供了丰富的小波变换函数和去噪函数，可以方便地进行信号去噪处理。
另外，独立分量分析（ICA）是一种基于统计的信号盲源分离方法，也可以用于信号噪声的降维和去噪。
matlab小波阈值去噪
matlab小波阈值去噪
一、MATLAB小波阈值去噪
如今，MATLAB小波阈值去噪技术成为信号去噪研究中的一个热点。
事实上，MATLAB小波阈值去噪技术是一种近几年新兴的信号处理技术，它能有效地去除信号中的噪声。
本文首先介绍了MATLAB小波阈值去噪的基本原理，然后详细阐述了MATLAB小波阈值去噪的处理方法，最后结合实例对MATLAB小波阈值去噪进行了分析，并给出了实际应用中的一些技术指导意见。
1.MATLAB小波阈值去噪的基本原理
MATLAB小波阈值去噪是一种基于小波变换的去噪技术，它首先将原始信号进行小波变换，得到的结果是一组小波系数，通过比较这组小波系数和预定义的阈值，然后将比阈值小的系数置为零，最后将小波变换结果反向变换，就可以得到满足某种条件的去噪结果。
2.MATLAB小波阈值去噪的处理方法
(1)时域噪声提取
MATLAB小波阈值去噪的处理方法主要包括时域噪声提取、小波变换和小波阈值处理三个步骤。
其中，时域噪声提取是一个非常重要的步骤，主要是计算每个原始信号的均值和标准差，然后根据这些数据来进行时域噪声提取。
(2)小波变换
小波变换是MATLAB小波阈值去噪处理方法的核心步骤，这一步主要是进行小波变换，通过选择合适的小波分解级数，将原始信号分
解成不同尺度的小波子空间，然后比较这些子空间中每个小波系数的幅度大小，以确定哪些小波系数是噪声。
(3)小波阈值处理
小波阈值处理是小波变换步骤的重要结果，主要是比较不同小波系数的幅度和阈值，确定哪些系数应当被置零，从而有效地去除噪声。
之后，再将变换后的小波系数反向变换，从而得到去噪后的信号。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
江西理工大学应用科学学院毕业设计基于MATLAB的信号去噪研究摘要随着现代计算机技术的研究和发展，人们对波形去噪技术的要求越来越高。
为了满足此要求，语音识别技术应运而生。
这在过去的几十年中，波形去噪发展得很快，在很多方面都有很大的进展。
但是要将小波去噪真正运用于实际，还有许多问题需要解决，主要为外界去噪问题和去噪精度问题。
本论文对小波分别进行了时域分析、频域分析和波形分析，分析了去噪语音信号预处理问题。
预处理过程包括数字化去噪信号小波去噪。
文中介绍了小波分析的基本理论，小波阈值去噪法的主要思想，比较了不同阈值规则情况下不同阈值不同小波函数的去噪结果。
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MA TLAB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。
关键词：小波变化；滤波；去噪杨燕：基于MA TLAB的信号去噪研究The Study of De-noising Based on the MATLABSignalAbstractWith the development of modern computer technology, the demands on man-machine communication technologies has increased greatly. V oice-recognition technology appeared on the scene in order to satisfy this requirement. This technology which can recognition humanity's voice accuracy and execute command will be widely used and of important research value.In the past decades of years , voice-recognition technology had made a great improvement in many areas(such as Time ranging from long-Match, establish recognition model, running time, etc). The recognition rate of voice-recognition system has reached a very high standard, especially in a quiet environment. However, the practical applications of calculus voice-recognition system existed many problem which mainly focus on de-noising and accurately-recogniting. In this paper, a voice-recognition system of non-specific people with isolated word in noisy environments is proposed. The research which based on the theoretical of Speech signal, meet a practical applications require of voice-recognition system.The wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes the wavelet analysis very suitable for the time - frequency analysis. With the time - frequency‟s local analysis characteristics, the wavelet analysis theory has become an important tool in the signal de-noising. Using wavelet methods in de-noising, is an important aspect in the application of wavelet analysis. The key of wavelet de-noising is how to choose a threshold and how to use thresholds to deal with wavelet coefficients. It confirms the reliability of the theory through the wavelet threshold de-noising principle, the use of the wavelet toolbox in MATLAB, carrying on threshold de-noising for a signal with noise and actual results of the example confirmation theory. This paper has summarized several methods about the wavelet de-noising, in which the threshold de-noising is a simple, effective method of wavelet de-noising.Key Word:Wavelet change；Filtering；Denoisin江西理工大学应用科学学院毕业设计目录前言 (1)第一章绪论 (2)1.1研究背景和意义 (2)1.2我国去噪技术的发展历史和研究现状 (2)1.3小波分析发展状况 (3)1.3.1小波分析发展史 (3)1.3.2小波去噪的研究状况 (4)第二章运用的工具简介及文章总体规划 (5)2.1MATLAB中小波变换工具箱简介 (5)2.2论文工作简单概要 (5)第三章小波去噪分析的基本理论 (6)3.1从傅立叶变换到小波变换 (6)3.1.1 傅里叶变换 (6)3.1.2 短时傅里叶变换 (7)3.1.3小波变换 (7)3.2连续小波变换 (8)3.2.1一维连续小波变换 (8)3.2.2高维连续小波变换 (9)3.3离散小波变换 (10)3.4小波包分析 (11)3.4.1小波包的定义 (12)杨燕：基于MA TLAB的信号去噪研究3.4.2小波包的性质 (13)3.4.3小波包的空间分解 (14)3.4.4小波包算法 (15)3.5小波去噪原理分析 (16)3.6小波去噪阈值的初步选取与量化 (17)3.6.1 软阈值和硬阈值 (17)3.6.2阈值的几种形式 (17)3.6.3阀值的选取 (18)第四章小波去噪的具体实现 (19)4.1小波消噪的MATLAB实现 (19)4.2小波去噪函数集合 (19)4.3小波去噪验证仿真 (20)4.4阈值去噪 (23)4.4.1阈值去噪法步骤 (23)4.4.2三种阈值去噪形式 (24)4.4.3应用于不同信号的小波去噪图形显示 (25)4.5改进方法 (27)4.6小波去噪的阈值法小结 (27)第五章总结与展望 (29)致谢 (30)参考文献 (31)江西理工大学应用科学学院学院毕业论文（设计）前言小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的，I.Daubechies[1]的《小波十讲》对小波的普及起了重要的推动作用。
现在，它已经在科技信息产业领域取得了令人瞩目的成就。
小波分析的应用领域十分广泛[2][3][4]。
在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。
在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。
在图象处理方面的图象压缩、分类、识别与诊断，去污等。
在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高分辨率等。
在实际的计算机控制系统中，采样信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染，使得由辨识采样信号得到的系统模型存在偏差而妨碍了系统控制精度的提高。
通信信号去噪工作原理是利用噪声和信号在频域上分布的不同来进行的。
在传统的基于傅氏变换的信号去噪方法中，总是使得信号和噪声的频带重叠部分尽可能小，这样在频域通过时不变滤波，就将信号和噪声区分开。
但如果两者重叠区域很大时，就无法实现去噪的效果了。
Donoho和Johnstone[5]提出的小波收缩去噪算法对去除叠加性高斯白噪声非常有效。
由小波变换的特性可知，高斯噪声的小波变换仍然是高斯分布的，它均匀分布在频率尺度空间的各部分，而信号由于其带限性，它的小波系数仅仅集中在频率尺度空间上的有限部分。
如何从这些受噪声干扰的信号中估计得到“纯净”的信号是建立系统高精度模型和实现高性能控制的关键。
滤波器去噪是实际应用最广泛的一种方法，但时常在滤除噪声的同时导致了有用信号的失真，它是从纯频域的角度来分析应该消除哪些频率范围内的噪声。
1995年Donoho 和Johnstone提出了小波收缩去噪的技术，他们研究的是在叠加性高斯白噪声环境下检测出真实信号的情况，利用正交小波变换和高斯随机变量的性质对信号的小波分解系数做阈值量化，无失真的还原出真实信号。
本文对Donoho -Johnstone的去噪方法做了总结推广，研究了在高斯白噪声情况下选择小波变换的去噪效果，并公式化了实际数据中的几种更复杂的噪声模型；并对Donoho -Johnstone的小波去噪方法在MATLAB环境下做了较为详尽的研究，验证了小波去噪的可靠性并对比了傅里叶去噪和小波去噪的效果。
杨燕：基于MA TLAB的信号去噪研究第一章绪论1.1 研究背景和意义第一级标题用3号黑体，第二级用4号黑体，三级用小四号黑体.公式序号也要用TIMES NEW ROMAN字体噪声是语言的声学表现，是人类交流信息最自然、最有效、最方便的基本手段，也是人类进行思维的一种依托[1]。