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文檔簡介
1、小波去噪是信號處理領域中的熱點與前沿課題。噪聲的干擾將會嚴重影響信號和圖像的質量,致使產(chǎn)生后續(xù)處理的困難,如在特征提取、信號檢測、語音識別等領域中,噪聲的干擾會引起處理結果的偏差甚至錯誤。 近年來,小波理論得到了非常迅速的發(fā)展。小波分析是目前國際上公認的信號信息獲取與處理領域的高新技術,是多學科關注的熱點,是信號處理的前沿課題。由于小波變換具有低熵性、多分辨性、去相關性、選基靈活性等特性,使它成為在信號去噪領域內的有力工具。
2、 本文在Donoho提出的小波閾值萎縮的基礎上,以加性高斯噪聲假設為前提,構造了一種新的無限階連續(xù)可導函數(shù),并以此閾值函數(shù),基于suRE無偏估計,提出了一種自適應小波閾值去噪算法;又將NeighShrink閾值去噪方法進行擴展并結合相關去噪方法,提出了一種層內.層間混合模型的小波去噪算法;在非高斯噪聲假設的前提下,以Laplacian和Gaussian分布混合模型對非高斯噪聲進行建模,對信號的三階、四階統(tǒng)計量進行觀察與分析,并進行直
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