信号阈值去噪实例
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。
小波去噪 阈值处理
小波去噪阈值处理小波去噪是一种非常有效的信号处理方法，可以用于降低信号噪声对信号质量的影响，在很多应用场景中得到了广泛的应用，例如图像处理、语音处理、生物信号处理等。
而阈值处理是小波去噪过程中的一个关键环节，它决定了去除噪声的效果和保留信号细节的程度。
本文将详细介绍小波去噪和阈值处理的原理、方法和应用。
一、小波去噪原理小波去噪的基本原理是利用小波变换将信号分解成不同频率的子信号，然后通过对不同频率子信号进行阈值处理来去除噪声。
具体步骤如下：1. 将原始信号进行小波分解，得到多个尺度和频带的子信号。
2. 对每个子信号进行阈值处理，将小于某个阈值的系数置为0，大于阈值的系数保留。
3. 将处理后的子信号进行小波重构，得到去噪后的信号。
小波去噪的实现可以采用基于硬阈值或软阈值的方法。
硬阈值法：当小波系数绝对值小于阈值时，将其置为0。
软阈值法：当小波系数绝对值小于阈值时，将其置为0；当小波系数绝对值大于阈值时，用系数减去阈值的符号函数乘以阈值得到新的系数。
二、阈值确定方法阈值处理的成功与否取决于选择适当的阈值。
阈值的确定是小波去噪的核心问题之一，以下是几种比较常见的阈值确定方法：1. 固定阈值法：直接将固定的阈值应用到所有子带中。
缺点是不同信号质量和性质的信号适用的阈值不同，固定阈值法不灵活。
2. 聚类阈值法：将小波系数按大小排序，按固定的步长确定一定数量的阈值。
计算每个子带中小于阈值的系数的平均值和标准差，再将它们作为该子带的阈值参数。
缺点是对于每个信号，都需要多次试验选择最优的步长。
3. 利用样本特征值确定阈值：对于多种不同性质的样本，提取其中一定的特征值，如样本的均值或中值，并将其作为阈值对待。
缺点是对于不同的信号，需要多次测试阈值的灵敏度。
4. 神经网络法：利用神经网络的训练能力，让神经网络自己学习适合某种类型信号的阈值算法。
神经网络法带有较强的自适应性和实时性，但缺点是需要大量的样本数据和更高的计算复杂度。
间隔阈值的多元经验模态分解电磁信号去噪
间隔阈值的多元经验模态分解电磁信号去噪
随着现代工业智能化的逐步发展，电磁信号在工业领域中的重要性越来越显著。
然而，由于工业生产中存在各种噪声干扰，电磁信号常常受到干扰而难以准确获取。
为了处理这类问题，一种新型的信号处理方法——多元经验模态分解（MEMD）在近年来备受关注并应用于各种领域。
在这种方法中，间隔阈值法被广泛运用于信号去噪，能够有效地提高信号的精度。
所谓多元经验模态分解，是指将原始信号分解成若干个本征模函数，每个本征模函数的频率不同，能够有效地描述原始信号的局部特征。
而间隔阈值法作为MEMD中的一种信号去噪方法，能够过滤掉本征模函数中的噪声成分。
这种方法的实现方式是设置一个特定阈值，将小于该阈值的本征模函数视为噪声，然后将其去除。
由于该方法仅仅去除了低幅度的噪声信号，因此不会对信号的主要信息造成影响，能够有效地提高信号的噪声抑制效果。
综上所述，多元经验模态分解结合间隔阈值法是一种可行的电磁信号去噪方法，能够有效地提高信号的精度和抗干扰能力，具有广泛的应用前景。
小波阈值去噪的基本原理
小波阈值去噪的基本原理“哇，这声音也太吵了吧！”我嘟囔着。
旁边的小伙伴也跟着抱怨：“就是啊，这噪音真让人受不了。
”最近我们在做一个小实验，想把一段有很多噪音的音频变得清晰。
这时候，老师给我们介绍了一种神奇的方法——小波阈值去噪。
那小波阈值去噪到底是啥呢？咱就拿画画来打个比方吧。
一幅画如果被弄脏了，有很多乱七八糟的线条和斑点，就不好看了。
小波阈值去噪就像是一个神奇的橡皮擦，可以把那些不好看的线条和斑点擦掉，让画变得干净又漂亮。
它的结构呢，有一些关键部件。
就像一个小机器人，有脑袋、身体和手脚。
脑袋呢，就是那个分析声音的部分，它能把声音分成很多小块，就像把一个大蛋糕切成很多小块一样。
身体呢，就是那个决定哪些小块是噪音，哪些小块是有用的声音的部分。
手脚呢，就是把噪音去掉，把有用的声音留下来的部分。
它的主要技术和工作原理是这样的。
首先，它会把声音信号变成一种奇怪的样子，就像把一个苹果变成一个魔方一样。
然后，它会找到那些噪音的部分，就像在一堆糖果里找到坏掉的糖果一样。
接着，它会把噪音的部分变小或者去掉，就像把一个大胖子变成一个小瘦子一样。
最后，它会把处理好的声音信号变回原来的样子，就像把一个魔方变回一个苹果一样。
那小波阈值去噪在生活中有啥用呢？有一次，我和爸爸妈妈去公园玩。
公园里人很多，很热闹。
我们想拍一段视频，可是周围的声音太吵了，有小孩的哭声，有大人的说话声，还有风吹树叶的声音。
这时候，要是有小波阈值去噪就好了。
它可以把那些不需要的声音去掉，只留下我们想要的声音，比如小鸟的叫声，或者我们的笑声。
还有一次，我在听音乐的时候，发现音乐里有很多杂音，听起来很不舒服。
要是有小波阈值去噪，就可以把那些杂音去掉，让音乐变得更加动听。
小波阈值去噪真的好厉害啊！它可以让我们的生活变得更加美好。
以后我也要好好学习，掌握更多的知识，让这个世界变得更加精彩。
MATLAB中地阈值获取和阈值去噪(超级有用)
1.阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm，下面对它们的用法进行简单的说明。
（1）ddencmp的调用格式有以下三种：（1）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)（2）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X)（3）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X)函数ddencmp用于获取信号在消噪或压缩过程中的默认阈值。
输入参数X为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'cmp'，'den'表示进行去噪，'cmp'表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp'，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。
返回值THR是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP表示保存低频信号；CRIT是熵名（只在选择小波包时使用）。
（2）函数thselect的调用格式如下：THR=thselect(X,TPTR);THR=thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的自适应阈值。
自适应阈值的选择规则包括以下四种：*TPTR='rigrsure'，自适应阈值选择使用Stein的无偏风险估计原理。
*TPTR='heursure'，使用启发式阈值选择。
*TPTR='sqtwolog'，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).*TPTR='minimaxi'，用极大极小原理选择阈值。
阈值选择规则基于模型 y = f(t) + e，e是高斯白噪声N(0,1)。
（3）函数wbmpen的调用格式如下：THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA);THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA)返回去噪的全局阈值THR。
基于小波分析的振动信号阈值去噪新方法
Ａ ｎ ｅ ｗ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｏ ｆ ｖ ｉ ｂ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ ｔ ｈ ｒ ｅ ｓ ｈｏ ｌ ｄ ｄ ｅ ｎ ｏ ｉ ｓ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｏ ｎ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ａ ｎ ａ ｌ ｙ ｓ ｉ ｓ
ｌ ３
文 章 编 号 ：２ ０ ９ ５ — ４ ９ ８ ０ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ５ — ０ ７ ８ ２ ． ０ ５
基 于 小 波 分 析 的振 动 信 号 阈 值 去 噪 新 方 法
段 玉 波 ，范 超 ，刘继 承
（ 东北 石 油 大 学 电气 信 息 工 程学 院 ，黑 龙 江 大 庆 １ ６ ３ ３ １ ８ ）
摘 要 ： 传 统 的 软 、硬 阈 值 去 噪 方 法 在 去 噪 前 后 小 波 系数 之 间 分 别 存 在 恒 定 偏 差 和 阈 值 函 数 不 连 续 等 缺 点 ，达 不 到 对 信 号 去 噪 的 理 想 效 果 。 针 对 软 、 硬 阈 值 函 数 的优 缺 点 ，提 出 了一 种 新 的 阈值 去 噪 函 数 。 在 Ｍａ ｔ ｌ ａ ｂ环 境 下 分 别 使 用 ３种 阂 值 函数 进 行 去 噪 实 验 ，对 比 由 ３种 方 法 得 到 的 信 噪 比 及 均 方 误 差 。 仿 真 结 果 表 明 ，该 函 数 不 但 具 有 很 好 的 连 续 性 ， 而 且 显 著 减 小 了软 、硬 闽 值 函 数 中估 计 小 波 系 数 与 真 实 小 波 系 数 间存 在 的 恒 定 偏 差 ， 证 卖 了新 阈 值 函 数 更 加 灵 活 ， 能 更 好 地 消 除 白噪 声 干 扰 。
matlab 小波阈值去噪 -回复
matlab 小波阈值去噪-回复Matlab小波阈值去噪是一种常用的信号处理技术，可以有效地去除信号中的噪声，提高信号的质量和可靠性。
本文将介绍小波阈值去噪的基本原理、步骤和实际应用。
第一部分：小波变换的基本原理小波分析是一种基于时间-频率局部化的信号分析方法。
它通过使用一组特定的基函数（即小波函数），将信号分解成不同频率和时间的组合，从而提供了更丰富的信号信息。
小波变换包括两个主要步骤：分解（Decomposition）和重建（Reconstruction）。
在分解阶段，信号被分解成一系列的低频和高频分量，每个分量对应不同尺度和频率的信息。
在重建阶段，通过合并这些分量，可以还原出原始信号。
第二部分：小波阈值去噪的基本原理小波阈值去噪是基于小波变换的一种方法，它的基本原理是对信号的小波系数进行阈值处理。
由于噪声通常具有较高的频率成分和较小的幅度，而信号则具有较低的频率成分和较大的幅度，因此可以通过设定一个合适的阈值，将小于该阈值的小波系数置为零，然后进行逆变换，以实现去噪的效果。
第三部分：小波阈值去噪的步骤小波阈值去噪的具体步骤如下：步骤一：选择合适的小波函数根据信号的特性，选择适合的小波函数。
常用的小波函数有Daubechies小波、Symlet小波和Haar小波等。
步骤二：进行小波分解将待处理的信号进行小波分解，得到各个尺度的小波系数。
步骤三：确定阈值根据经验或统计方法，确定一个适当的阈值。
常用的阈值选择方法有固定阈值和自适应阈值。
固定阈值方法中，常用的有绝对阈值和相对阈值。
绝对阈值方法认为小于某个固定阈值的小波系数都是噪声，可以直接置零。
相对阈值方法则是基于信号的统计特性，将小波系数除以标准差，并乘以一个系数作为阈值。
自适应阈值方法中，常用的有Soft Thresholding和Hard Thresholding。
Soft Thresholding将小于阈值的小波系数进行缩放；Hard Thresholding则是将小于阈值的小波系数直接置零。
阈值去噪改进算法及其仿真分析
阈值去噪改进算法及其仿真分析阈值去噪是一种常用的信号处理方法，可以通过设置一个固定的阈值来判断哪些信号是噪声，然后将其滤除。
然而，传统的阈值去噪方法存在一些问题，如过度去噪和信号细节丢失。
因此，本文将介绍一种改进的阈值去噪算法，并对其进行仿真分析。
改进的阈值去噪算法主要关注两个方面的问题：过度去噪和信号细节丢失。
对于过度去噪问题，传统的阈值去噪算法往往只考虑了信号与阈值的关系，而没有考虑信号自身的特性。
因此，改进算法引入了自适应阈值的概念，即根据信号的自身特性来调整阈值的大小。
具体而言，改进算法首先通过对信号进行小波变换，将信号分解成不同频率的分量，然后对每个分量进行阈值处理。
在传统的阈值去噪方法中，阈值通常是固定的，但改进算法通过对每个分量的动态范围进行估计，得到不同频率分量的自适应阈值。
对于信号细节丢失问题，传统的阈值去噪方法在滤除噪声的同时，也会滤除信号中的一些细节信息。
为了解决这个问题，改进算法引入了基于信号局部变化的阈值调整方法。
具体而言，改进算法中，对于信号中的每个样本点，将其与其相邻样本点进行比较，通过计算两个样本点之间的差异来判断是否去噪。
如果差异较大，则说明该点可能包含有用的细节信息，阈值可以适当放宽；如果差异较小，则说明该点可能是噪声，阈值可以适当缩小。
为了验证改进算法的性能，我们进行了仿真实验。
首先，我们选择了几种不同类型的信号作为输入，包括正弦信号、方波信号和脉冲信号。
然后，使用传统的阈值去噪方法和改进的阈值去噪方法对这些信号进行处理，并对处理后的信号进行比较。
仿真实验结果表明，改进的阈值去噪算法相比传统方法具有更好的性能。
通过引入自适应阈值和基于局部变化的阈值调整方法，改进算法能够更准确地去除噪声，同时保留信号中的细节信息。
特别是在处理包含细节信息的信号时，改进算法表现出更好的抑制噪声的能力，几乎不会对信号造成任何损失。
总结起来，改进的阈值去噪算法通过引入自适应阈值和基于局部变化的阈值调整方法，能够在去除噪声的同时保留信号中的细节信息。
一维信号小波阈值去噪
一维信号小波阈值去噪1、小波阈值处理基本理论所谓阈值去噪简而言之就是对信号进行分解，然后对分解后的系数进行阈值处理，最后重构得到去噪信号。
该算法其主要理论依据是：小波变换具有很强的去数据相关性，它能够使信号的能量在小波域集中在一些大的小波系数中;而噪声的能量却分布于整个小波域内。
因此，经小波分解后，信号的小波系数幅值要大于噪声的系数幅值。
可以认为，幅值比较大的小波系数一般以信号为主，而幅值比较小的系数在很大程度上是噪声。
于是，采用阈值的办法可以把信号系数保留，而使大部分噪声系数减小至零。
小波阈值收缩法去噪的具体处理过程为：将含噪信号在各尺度上进行小波分解，设定一个阈值，幅值低于该阈值的小波系数置为0，高于该阈值的小波系数或者完全保留，或者做相应的收缩（shrinkage）处理。
最后将处理后获得的小波系数用逆小波变换进行重构，得到去噪后的信号。
2、阈值函数的选取小波分解阈值去噪中，阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数不同处理策略，是阈值去噪中关键的一步。
设w表示小波系数，T为给定阈值，sign（*）为符号函数，常见的阈值函数有：硬阈值函数：（小波系数的绝对值低于阈值的置零，高于的保留不变）软阈值函数：（小波系数的绝对值低于阈值的置零，高于的系数shrinkage处理）式（3-8）和式（3-9）用图像表示即为：值得注意的是：1）硬阈值函数在阈值点是不连续的，在下图中已经用黑线标出。
不连续会带来振铃，伪吉布斯效应等。
2）软阈值函数，原系数和分解得到的小波系数总存在着恒定的偏差，这将影响重构的精度同时这两种函数不能表达出分解后系数的能量分布，半阈值函数是一种简单而经典的改进方案。
见下图：选取的阈值最好刚好大于噪声的最大水平，可以证明的是噪声的最大限度以非常高的概率。
小波阈值去噪及MATLAB仿真
摘要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。
本文设计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：小波变换；去噪；阈值-I-AbstractWavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analysis.Wavelet analysis has played a particularly impor-tant role in denoising,due to the fact that it has the property of time- frequency analysis. 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.In this paper,the method of Wavelet Analysis is analyzed.and the method of threshold denoising is a good method of easy realization and effective to reduce the noise.Keywords：Wavelet analysis；denoising；threshold-II-目录摘要 (I)Abstract ........................................................................................................................ I I第1章绪论 (1)1.1 研究背景和意义 (1)1.2 国内外研究历史和现状 (2)1.3 本文研究内容 (4)第2章小波变换的基本理论 (5)2.1 傅立叶变换 (5)2.2 加窗傅立叶变换 (6)2.3 小波变换 (7)2.3.1 连续小波变换 (8)2.3.2 离散小波变换 (9)2.4 多分辨分析 (12)本章小结 (13)第3章经典噪声类型及去噪方法 (14)3.1 经典噪声类型 (14)3.2 常用滤波器 (17)3.2.1 线性滤波器 (18)3.2.2 均值滤波器 (18)3.2.3 顺序统计滤波器 (19)3.2.4 其他滤波器 (19)3.3 经典去噪方法 (20)3.4 Matlab工具 (21)3.4.1 Matlab 发展历程 (21)3.4.2 Matlab 简介 (21)本章小结 (22)第四章小波阈值去噪及MATLAB仿真 (23)4.1 小波阈值去噪概述 (23)4.1.1 小波阈值去噪方法 (24)4.1.2 图像质量评价标准 (24)4.2 基于MATLAB的小波去噪函数简介 (25)4.3小波去噪对比试验 (27)本章小结 (34)结论 (35)-III-致谢 (36)附录1 译文 (38)附录2 英文参考资料 (39)-IV-第1章绪论1.1 研究背景和意义随着计算机技术的飞速发展，数字图像处理技术获得了飞速的发展。
小波阈值去噪matlab程序
小波阈值去噪matlab程序小波阈值去噪是一种常用的信号处理方法，可以在Matlab中使用Wavelet Toolbox来实现。
下面是一个简单的小波阈值去噪的Matlab程序示例：matlab.% 生成含有噪声的信号。
t = 0:0.001:1;y = sin(2pi100t) + randn(size(t));% 进行小波阈值去噪。
wname = 'db4'; % 选择小波基函数。
level = 5; % 选择分解的层数。
noisySignal = wdenoise(y, 'DenoisingMethod','UniversalThreshold', 'ThresholdRule', 'Soft', 'Wavelet', wname, 'Level', level);% 绘制结果。
figure.subplot(2,1,1)。
plot(t,y)。
title('含噪声信号')。
subplot(2,1,2)。
plot(t,noisySignal)。
title('去噪后信号')。
在这个示例中，首先生成了一个含有噪声的信号，然后使用`wdenoise`函数进行小波阈值去噪。
在`wdenoise`函数中，我们选择了小波基函数为db4，分解的层数为5，DenoisingMethod为UniversalThreshold，ThresholdRule为Soft。
最后绘制了含噪声信号和去噪后的信号。
需要注意的是，小波阈值去噪的具体参数选择和调整需要根据实际情况进行，上述示例仅供参考。
希望这个简单的示例可以帮助你开始在Matlab中实现小波阈值去噪。
小波阈值去噪在手持心电图机ECG信号中的应用
图１ 利用传 统滤波 后的Ｅ Ｇ Ｃ 信号
“
０ 引言
Ｅ Ｇ 号是 心 脏活 动 的记 录 ，可 以根 据 它 了解 心律 和 心肌 Ｃ 信 病 变 的状 况 ，从 而 可 以诊 断 心血 管 疾病 。 但 心 电信 号 较微 弱 ， 并 含 有很 强 的背景 噪 声 。若 采用 传 统 的硬件 滤 波 方法 ，不仅 增 加 费用 ，在 滤 掉噪 声 的 同时会 损 失部 分 有用 信号 频 率 分量 ，而 这部 分 频率 分量 往 往是 Ｅ Ｇ 号 中 的快 速 变化部 分 ，它们 对某 Ｃ 信 些疾病 的诊 断是至 关重要 的。
１ Ｅ Ｇ信号和 硬件滤 波方 法缺点 ．Ｃ
常规 心 电信 号 为毫 伏级 ，频 带范 围 是００ ～１ ０ ｚ ５ Ｈ 。其 噪 ０ 声 主要 有３ ：工频 干扰 ，基 线漂移 ：测 量 电极接触 不 良、呼 吸 类 等 引起 的低频 干扰 ；肌 电干 扰 ：人体 运 动 、肌 肉 收缩 引 起的 ， 频 率在 ５ ０ ０ ｚ 间 ，肌 电信 号 对Ｅ Ｇ 号 来说 是 一种 高 频 ～２ ０ Ｈ 之 Ｃ 信 干 扰。 而 手持 心 电图机 信 号 更弱 ，噪声 强一 些 ，本 文 的设 计原 则 是在 保证 Ｅ Ｇ 号 不失 真 的情 况 下 ，采用 简 单可 靠 的放 大 电 Ｃ 信 路 。而 滤波 和 陷波 用软 件来 实 现 ，采 用小 波 分析 方 法对 Ｅ Ｇ Ｃ 信 号 进行 滤波 ，既可 降低成本 ，并 且滤波 效果好 。
生产过程中的小波阈值信号去噪方法
Ｍ ｅ ｈｏ ｏ ａ ｅｅ ｒ ｓ ｏ ｄ Ｓ ｇ ａ ｎ ｉｉ ｇ ｉ ｎｄ ｔ ｉｌＰｒ ｃ ｓ ｔ ｄ ｆ ｒ Ｗ ｖ ｌｔＴｈ ｅ ｈ ｌ ｉ ｎ ｌＤｅ ｏ ｓｎ ｎ Ｉ ｕｓｒａ ｏ ｅ ｓ
带有噪声 、 随机干扰 ， 噪声 和 干扰 的水平将 直接 影 响到 主元 模型 的准确性 。所 以， 了得到 正确 的过程 数据 ， 先应 对 为 首
第２卷 第 期 ９ ２
文章编号 ：０６— ３ ８ ２ １ ） ２—０ ２ ０ １０ ９ ４ （ ０２ ０ ２ ５— ４来自计算机
仿
真
２１年２ ０ ２ 月
生产 过 程 中 的 小 波 阈 值 信 号 去 噪 方 法
刘子 召 ， 陈劲 杰 ， 步才 ， 刘 刘振 华
（ 机械工程学 院， 上海 ２０ ９ ） ０ ０ ３
势必也会给重构信号带来不可避免 的误 差。基于此 ， 结合硬
１ 引 言
在工业 生产 过程 中 ，实 际得 到的 现场 数据 不可 避 免地
阈值和软 阈值方法 各 自的特点 ， 出 了几 种改进 的方案 ， 提 它 们分别是多项式插值 法 ， 、 阈值折衷 法和模 平方处 理方 软 硬 法 。通 过本 文给 出的方 法处理 小波 系数之后 ，ＷＣ在 阈值 Ｅ 附近连续性好 ， 且当小波系数较 大时 ， ＷＣ与原小波 系数几 Ｅ 乎没有偏差 ， 保证 了重构信号的精度。
ｏ ｄ，ｗｉ ａｄ ａ ｄ ｓ ｆ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｍｅ ｈ ｄ，ａ ｄ ｐ ｔ ｒ ｒｄ ｔ ｅ ｒ ｓ ｅ ｔ ｅｆ ａｕ ｅ ｆｓ ｖ ｒｌ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｌｎ ，ｗ ｉ ｈ ｔ ｈ ｒ ｎ ｏ ｈ ｅ ｈ ｌ ｔ ｏ ｈ ｔ ｎ ｕ ｗａ ｈ ｅ ｐ ｃ ｉ ｅ ｔ ｒｓｏ ｅ ｅａ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ａ ｓ ｈ ｃ ｏ ｆ ｖ ｉ ｐ ａ ｅ ｐ ｌ ｎ ｍｉ ｔｒ ｏａ ｉｎ ｍｅｈ ｄ， ｏ ｎ ａ ｄ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｃ ｍｐ ｏ ｓ ｔ ｏ ｎ ｄ ｌ ｓｓ ｕ ｒ ｒ ｃ ｓ ｉ ｇｍｅ ｈ ｒ ｏ ｙ ｏ ａ ｉ ｅ ｐ ｌｔ ｔ ｏ ｓ ｆ ａ ｄ ｈ ｒ ｈ ｅ ｈ ｌ ｏ ｒ ｍｉ ｍｅｈ ｄ ａ ｄ ｍｏ ｕｕ ｑ ａ ｅｐ ｏ ｅ ｓｎ ｔ — ｌ ｎ ｏ ｔ ｅ ｏ ．Ｆ ｎ ｌ ｄ ｉ ａ ｙ，ｔ ｅ ｎ ｍｅ ｉａ ｘ ｅ ｍｅ ｔｒ ｓ ｌ ｐ ｏ ｅ ｈ ｔ ｉ ｓ ｖ ｒ ｌ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｖ ｌｔｄ ｎ ｉｉ ｇｔ ｒ ｓ ｏｄ ｍｅｈ ｄ ｌ ｈ ｕ ｒ ｌｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｕ ｔ ｒ ｖ ｓｔ ａ ｓ ｅ ｅ ａ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｃ ｉ ｈ ｔ ｉ ｗａ ｅ ｅ ｅ ｏ ｓ ｈ ｅ ｈ ｌ ｔ ｏ ｎ ｈ ｓｂ ｅ ｅｔ ｒｅ ｅ ｔ ａ ｅ ｎ ｂ ｔ ｆ ｃ． ｅ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ａ ｅｅ ｅ ｏ ｓｎ ｈ ｅ ｈ ｌ Ｗ ｖ ｌｔｄ ｎ ｉｉ ｇ ｔ ｒ ｓ ｏｄ；Ｈａ ｄ ｔ ｒ ｓ ｏｄ ｄ ｎ ｉ ｎ ｒ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｏｓ ｇ；Ｓ ｆ ｔ ｒ ｓ ｏ ｄ ｄ ｎ ｉｉｇ ｉ ｏ ｔ ｈ ｅ ｈ ｌ ｅ ｏｓｎ
MATLAB中的阈值获取和阈值去噪
1. 阈值获取MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp thselect、wbmper和wwdcbn,下面对它们的用法进行简单的说明。
(1)ddencmp的调用格式有以下三种：(1)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)(2)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X)(3)[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X) 函数ddencmp用于获取信号在消噪或压缩过程中的默认阈值。
输入参数X为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'cmp'，'den'表示进行去噪，'cmp'表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp' ，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。
返回值THR是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAP表示保存低频信号；CRIT是熵名 (只在选择小波包时使用) 。
(2)函数thselect 的调用格式如下：THR二thselect(X,TPTR);THR二thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的自适应阈值。
自适应阈值的选择规则包括以下四种：*TPTR='rigrsure' ，自适应阈值选择使用Stein 的无偏风险估计原理。
*TPTR='heursure' ，使用启发式阈值选择。
*TPTR='sqtwolog' ，阈值等于sqrt(2*log(length(X))).*TPTR='minimaxi' ，用极大极小原理选择阈值。
阈值选择规则基于模型y= f(t) + e，e 是高斯白噪声N(0,1) 。
(3)函数wbmpe啲调用格式如下：THR=wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA);THR二wbmpen(C,L,SIGMA,ALPHA返回去噪的全局阈值THR THR 通过给定的一种小波系数选择规则计算得到，小波系数选择规则使用Birge-Massart 的处罚算法。
基于小波阈值的地震信号去噪处理
通 常表 现为 高频 信 号 ， 以消 噪 过程 可 按 如 下 方 法 所
进行 处理 ： 先 对 信 号 进 行 一 次 小 波分 解 （ 进 行 首 如 二 层 分解 ） 则 噪 声 部 分 主要 包 含 在 高 频 小 波 系 数 ，
地震 信号 及 实 际 地 震 数 据 进 行 二 次 小 波 分 解 分 层
第 １ ０卷
第２ ９期
２１ ０ ０年 ｌ ０月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖｏ ０ Ｎ ． ９ ０ｃ． ０１ Ｌ１ ｏ ２ ｔ２ ０
１７～ １ １ ２ １ ２ — ２ １０ ６ １ ８ ５（ ０ ０） ９ ７ ５ — ４
Ｓｃｅ ｅ Ｔｅ ｈｎ ｌｇ ｎｄ Ｅｎ ｉ ｅｉ ｇ ｉｎｃ ｃ ｏｏ ｙ ａ ｇｎｅ ｒｎ
化 能力 ， 其 应 用 于 地 震 信 号 去 噪 处 理 ， 着 良 将 有 好 的应用 价 值和研 究 前景 。 对 地震 信号 去 噪 的 方法 有 多种 ， 在小 波领 域 有 模极 大值 去 噪 、 波 阈值 去 噪 和 小 波 包 去 噪 ， 中 小 其 阈值 去 噪 最 为 常 用 ， 法 简 单 。在 阈 值 去 噪 方 法 方 中， 如何选 取 阈值 和 阈值 函数 是 至 关 重 要 的。 阈值 选 取 的合 适 与 否 直 接 影 响 信 号 去 噪 的 效 果 和 重 构 信 号 的失 真 程 度 ， 果 阈值 选 取 过 大 ， 然 能 够 减 如 虽 二 次小 波分 解分 层 阈值 去 噪 主要 是 对 含 有 高频 有效 信号 进行 二 次 小 波 分 解 ， 用 有 效 信 号 和 利 噪声 在小 波 变 换 下 奇 异 性 截 然 不 同 的 表 现 特 征 来
阈值去噪改进算法及其仿真分析
式 中： Ａ为 阈值 ； 为小波 系数 ； 为处理后 的小波系 数。 通过 比较 以上 两种方法 可 以发现 ， 阈值 方法通 软
波域 使信号的能量集 中在一 些 大 的小 波 系数 中， 而噪
声 能量却分布于整个 小 波域 内。经小 波分解 后 ， 信号
的小 波系数幅值要 大 于噪声 的小 波系数 幅值 。因此 ， 选择一个合适 的阈值 对小 波系 数进行 阈值 处理 ， 就可 以保 留信号系数 ， 并使大部分 的噪声 系数 减小至零 ， 从
进行 阈值处 理的方法来 划分 ， ｏｏｏ提 出的阈值 去噪 Ｄ ｈｎ
硬阈值 处理的数学公 式可以表示为 ：
＝
㈩
软 阈值处理 的数学公式 可以表示 为 ：
ｒ 一Ａ ｄｋ Ａ ｊ≥
ｄ ＝０ ｛
【 ｍ＋Ａ ｄ
Ｉ ＩＡ ＜
ｄ ｍ≤ 一Ａ
（） ２
换系数进行分析 与处 理 ， 而降低 噪声 。 从
小波变换具有很 强 的去数据 相关 性 ， 能够 在小 它
而 达 到 去 噪 的 目的 。
常会使去 噪后 的信 号更平 滑一些 ， 但是 它也会 丢掉某 些特征 ； 而硬 阈值可 以保 留信号 的特征 ， 但是在平滑方 面有所欠 Байду номын сангаас 。针对 以上问题 ， ］ 文献 ［ ］ 阈值 函数 ６对
进行 了改进 ， 出了软硬 阈值 折衷 法 和模 平方 处理 法 提
Ｋｅ ｗｏｄ ：Ｄ ｎ ｉｎ Ｗａ ｅｅ ａａｙｉ Ｔ ｒｓｏｄ Ｓｇａ ｏｎ ｉｅｒｔ （ ＮＲ） Ｓｍｕａｉｎ ｙ ｒ ｓ ｅ ｏｓ ｇ ｉ ｖｌｔ ｎ ｌｓ ｈｅｈ ｌ ｉｎ ｔ ｏｓ ａｉ Ｓ ｉ ｌｔ ｓ ｌ ｏ ｏ
０ 引言
小波阈值降噪
一种基于小波阈值降噪方法的图像降噪效果研究电子信息学院 赵华 2015201355一、引言数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。
数字图像处理最早出现于20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。
在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。
然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“干扰”的现象。
如果图像被干扰得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。
根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。
通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。
小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。
本文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。
二、基本原理1.小波基本原理在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数ψ(x )来构造，ψ(x )称为母小波（mother wavelet ），或者叫做基本小波。
一组小波基函数， {ψa,b (x )}，可以通过缩放和平移基本小波来生成：⎪⎭⎫ ⎝⎛-ψ=ψa b x a x b a 1)(, 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。
当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为：()()1222,-ψ=ψ--x x j j j i 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波ψ(x )为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和ψa,b (x )的内积：()()dx a b x a x f f x W b a b a ⎪⎭⎫ ⎝⎛-ψ=ψ=⎰∞∞-1,,,与时域函数对应，在频域上则有：()()ωωa e a x j b a ψ=ψ-,可以看出，当|a|减小时，时域宽度减小，而频域宽度增大，而且ψa, b (x )的窗口中心向|ω|增大方向移动。
二维小波阈值去噪 matlab-定义说明解析
二维小波阈值去噪matlab-概述说明以及解释1.引言1.1 概述概述：二维小波阈值去噪是一种常用的信号处理技术，用于降低信号中的噪声干扰以及提高信号的质量和清晰度。
通过对信号进行二维小波变换和阈值处理，可以有效地去除信号中的噪声成分，保留信号的重要信息。
在本文中，我们将介绍二维小波变换的原理和小波阈值去噪的方法，以及在MATLAB环境下的实现过程。
通过对实验结果的分析和展望，我们可以看到二维小波阈值去噪在信号处理中的广泛应用前景，帮助读者更好地理解和掌握这一重要技术。
1.2 文章结构本文将分为引言、正文和结论三个部分来展开讨论。
在引言部分，将会对二维小波阈值去噪这一主题进行概述，并介绍文章的结构和目的。
在正文部分，将详细介绍二维小波变换的原理，小波阈值去噪的方法以及在MATLAB中如何实现小波去噪。
最后，在结论部分，将对实验结果进行分析，展望二维小波阈值去噪在未来的应用前景，并对全文进行总结。
通过这样的结构安排，读者将能够全面了解二维小波阈值去噪的相关知识，深入掌握该领域的核心概念和技术方法。
1.3 目的本文旨在介绍二维小波阈值去噪方法在信号处理领域中的应用。
通过对二维小波变换原理和小波阈值去噪方法的介绍，以及在MATLAB中的具体实现，旨在帮助读者深入了解该技术在信号处理中的重要性和实用性。
通过实验结果分析和应用前景展望，希望读者能够对二维小波阈值去噪方法有更深入的理解，并为其在实际应用中提供参考和指导。
最终，通过总结本文的内容，读者将能够对二维小波阈值去噪方法有一个全面的认识，为进一步的研究和应用提供基础和启发。
2.正文2.1 二维小波变换原理在信号处理领域，小波变换是一种用于分析信号频谱和时域特征的强大工具。
与傅里叶变换不同，小波变换具有良好的时频局部化性质，能够在时域和频域上同时提供精确的信息。
在图像处理中，我们通常使用二维小波变换来分析和处理图像信号。
二维小波变换将图像信号分解为不同尺度和方向上的小波系数。
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。
阈值法在毫米波目标辐射信号去噪中的应用研究
ｓ ｐ ｒｓ ｈ ｏｓ ｆ ｃ ｉｅｙ ｕ ｐ ｅ ｓｔ ｅｎ ｉｅｅｆ ｔｖ ｌ． ｅ
Ｋｅ ｒ ｓ Ｍ Ｍ Ｗ ａ ｇ ｔｒ ｄ ａ ｉ ｎ ｓｇ ａ ； ｒ ｖ ｌｔ ｄ ｎ ｉｉ ｇ Ｓ ｆ ｖ ｌｔ ｄ ｎ ｉｉ ｇ Ｍ Ｓ ｙ ｗｏ ｄ ： ｔ ｒ ｅ ａ ｉ ｔｏ ｉ ｎ ｌ Ｈａ ｄ ｗａ ｅ ｅ ｅ ｏ ｓｎ ； ｏｔ ｗａ ｅｅ ｅ ｏ ｓｎ ； Ｅ
差最小 时，非负小波 系数 的去噪方法，实验表 明该文算法具有较好 的去噪效果 。
关键词 ：毫米波 目 标辐射信号 ；硬闽值法 ；软 阈值法；均方差 中图分类号 ： Ｎ １． Ｔ ９１ ４ 文献标识码 ： Ａ 文章编号：０９５９ （ ０ ） － ５—４ １０—８６２ ８１ ２ ６ ０ ０３ ０
Ｔｈ ｐｌ ａ ｉ ｎ ｏ ｒ ｓ ｌ ｎ ｉ ｉ ｇ ｔ ｅ Ａｐ ｉ ｔｏ ｆＴｈ ｅ ｈｏ ｄ Ｄｅ ｏ ｓｎ ｏ ｃ ｔ ｅ Ｍ Ｍ Ｗ ｒ ｅ ｄ ａ ｉｎ Ｓ ｇ ａ ｈ Ｔａ ｇ ｔ Ｒａ ｉ ｔｏ ｉ ｎ ｌ
Ｆ ｎＱｉｇｈ ｉ ａ ｎ ＿ｕ Ｌ ｉｇｇ ｏ ｉ ｎ —ｕ Ｘ Ｚ ａ ｇＧｕ ｎ － ｎ ｈ ｎ ａ ｇｆ ｇ ｅ
范庆辉 李兴 国 张光锋
２０ ９ ） １０ ４ （ 南京理工大学毫米 波光波近感技 术研 究所 南京
摘
要 ：小波域 阈值法去噪 以其 效果好 ，易编程实现而广泛应用到 图像及信号的去噪中。该文在分析 了毫米波 目标
辐射信号的小波系数特征后 ， 出使用非负小波系数代替信号的小波系数。对于确定的阀值 ，推导了重构信号均方 提
至关重要的， 但由于毫米波辐射计测量误差、 ／ Ａ Ｄ采样精度
等 的影响 ，采集到地数据不 可避免地存在噪声，而成像质量 与所使用毫米波 目标辐射信号的信噪比有直接 的关系，可见 在使用采集到的毫米波辐射信号成像 时，有必要对其进行去 噪处理 ，提高毫米波 目标辐射信号 的信噪 比，以获得高质量 的图像 。近年来随着小波变 换理论迅速发展，小波变换广泛 应用到 图像压缩、特征提取、数据融合和图像、信号去噪等
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信号阈值去噪实例
例1：信号阈值去噪一
程序daimaru代码如下：
load leleccum;
indx=1:1024;
x=leleccum(indx);
%产生噪声信号
init=2055615866;
randn('seed',init);
nx=x+18*randn(size(x));
%获取消噪的阈值
[thr,sorh,keepapp]=ddencmp('den','wv',nx);
%对信号进行消噪
xd=wdencmp('gbl',nx,'db4',2,thr,sorh,keepapp);
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
例2：信号阈值去噪二
在本例中，首先使用函数wnoiset获取噪声方差，然后使用函数wbmpen获取小波去噪阈值，最后使用函数wdencmp实现信号消噪。
程序代码如下：
load leleccum;
indx=1:1024;
x=leleccum(indx);
%产生含噪信号
init=2055615866;
randn('seed',init);
nx=x+18*randn(size(x));
%使用小波函数'db6'对信号进行3层分解
[c,l]=wavedec(nx,3,'db6');
%估计尺度1的噪声标准差
sigma=wnoiset(c,l,1);
alpha=2;
%获取消噪过程中的阈值
thr=wbmpen(c,l,sigma,alpha);
keepapp=1;
%对信号进行消噪
xd=wdencmp('gbl',c,l,'db6',3,thr,'s',keepapp);
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');
例3：信号阈值去噪三
在本例中，对小波分解系数使用函数wthcoef进行阈值处理，然后利用阈值处理后的小波系数进行重构达到去噪目的。
程序代码如下：
load leleccum;
indx=1:1024;
x=leleccum(indx);
%产生含噪信号
init=2055615866;
randn('seed',init);
nx=x+18*randn(size(x));
%使用小波函数'db5'对信号进行3层分解
[c,l]=wavedec(nx,3,'db5');
%设置尺度向量
n=[1,2,3];
%设置阈值向量
p=[120,110,100];
%对高频系数进行阈值处理
nc=wthcoef('d',c,l,n,p);
%对修正后的小波分解结构进行重构
rx=waverec(nc,l,'db5');
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(rx);
title('消噪后的信号');
例4：信号阈值去噪四
在本例中，使用一维信号的自动消噪函数wden对信号进行消噪。
程序代码如下：
load leleccum;
indx=1:1024;
x=leleccum(indx);
%产生含噪信号
init=2055615866;
randn('seed',init);
nx=x+18*randn(size(x));
%将信号nx使用小波函数'sym5'分解到第5层
%使用minimaxi阈值选择对系数进行处理，消除噪声信号lev=5;
xd=wden(nx,'minimaxi','s','mln',lev,'sym5');
subplot(221);
plot(x);
title('原始信号');
subplot(222);
plot(nx);
title('含噪信号');
subplot(223);
plot(xd);
title('消噪后的信号');。