一种基于小波变换的无线光通信降噪算法

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信号处理中基于小波变换的信号降噪技术研究

信号处理中基于小波变换的信号降噪技术研究随着科技的不断进步，数字化社会的到来，人们越来越依赖于数字信号处理，其中信号降噪技术则是数字信号处理中一个比较重要的技术领域。

信号降噪技术的目的是消除对信号进行采集和传输过程中所引入的噪音，提高信息传输的质量和可靠性，从而实现对信号的精确定量分析和处理。

在信号降噪技术的研究中，基于小波变换的信号降噪技术被广泛应用于各个领域。

本文将对小波变换原理以及其在信号降噪中的应用进行探讨。

一、小波变换原理小波变换（Wavelet Transform，WT）是信号处理领域中一种基于时间尺度的信号分析方法，其基本原理是将原始信号分解成多个不同比例和位置的小波函数，并得到每个小波函数的系数。

小波函数具有良好的时频局部性质，能够在时域和频域上对信号进行局部描述，因此小波变换在信号分析以及信号降噪处理中得到广泛应用。

小波变换的基本公式为：$$\tilde{f}(a,b)=\frac{1}{\sqrt{|a|}}\int_{-\infty}^{+\infty}f(t)\psi(\frac{t-b}{a})dt$$其中,$\psi$为小波基函数，$a$和$ b$分别为比例因子和平移因子。

对于原始信号 $f(t)$，可以通过不同尺度和位置的小波函数来描述，将信号变形表示为基于小波基函数的控制系数和基函数的线性组合，即：$$f(t)=\sum_{j=0}^{J-1}\sum_{k}\tilde{f_{j,k}}\psi_{j,k}(t)+\Delta_j (t)$$其中,$J$为分解层数，$\psi_{j,k}$为小波基函数，$k$为平移量，$\tilde{f_{j,k}}$为小波系数，$\Delta_j$为分解残差。

基于小波分解后的信号，可以对其进行多尺度分析和处理。

二、小波变换在信号降噪中的应用小波变换作为一种非线性的信号分析方法，能够在时域和频域上进行综合性的信号分析，具有较强的抗噪能力。

基于小波信号的噪声消除

医用电子学论文摘要以小波变换的多分辨率分析为基础, 通过对体表心电信号(ECG) 及其噪声的分析, 对ECG信号中存在的基线漂移、工频干扰及肌电干扰等几种噪声, 设计了不同的小波消噪算法; 并利用MIT/BIH 国际标准数据库中的ECG 信号和程序模拟所产生的ECG 信号, 分别对算法进行了仿真与实验验证。

结果表明, 算法能有效地滤除ECG 信号检测中串入的几类主要噪声, 失真度很小, 可满足临床分析与诊断对ECG 波形的要求。

关键词: ECG 信号, 小波变换, 基线漂移, 工频干扰, 肌电干扰AbstractWe apply the multi-resolution analysis (MRA ) of wavelet transform ( WT ) , which was proposed by Mallat [ 5 ] , to suppress the three main types of noises existing in electrocardiogram ( ECG ) signals : baseline wander, power line interference and electro my ographical interference. We apply Mallat algorithm [ 4 ] to suppress the baseline wander in ECG signals. We apply the sof t-thresholding algorithm, proposed by donohoetal on the basis of MRA of WT , to suppress power line interference in ECG signals. We apply Mallat algorithm and then the algorithm proposed by Donohoetal to suppress the electro my ographical interference in ECG signals ,who sefrequency range varies f rom 5Hz to 2kHz. We performed simulations ,using both ECG signals from MIT/BIH database, and ECG signals generated via computer simulation .The results show that the algorithm can suppress the main no isesexisting in ECG signals efficiently with very little distortion, and can satisfy the requirement s of clinical analysis and diagnosis on ECG waveforms.Key words: ECG (electro cardio gram ) signal, wavelet transform , baseline wander, power line interference , electro my ographical interference目录摘要 (2)Abstract (3)目录 (4)第一章心电信号的噪声特点 (5)第二章小波分析与传统信号处理方法的比较 (5)第三章小波去噪的基本原理 (6)3.1 心电图各波特征 (6)3.2 小波变换 (6)3.3 小波分析去噪原理 (7)第四章小波去噪的基本步骤 (8)4.1 小波变换去噪的流程示意图： (8)4.2 小波除噪的具体步骤： (8)第五章小波去噪中的阈值函数和阈值的选取 (8)5.1 阈值函数 (8)5.2 阈值的选取 (9)第六章小波去噪中小波函数的选择 (10)第七章去噪效果的评价 (10)第八章程序说明及结果显示 (11)8.1 程序说明 (11)8.2 结果展示 (12)总结 (12)第一章心电信号的噪声特点心电图(elect rocardiogram , ECG) 的检测与分析, 是临床了解心脏功能状况、辅助诊断心血管疾病、评估各种治疗方法的重要手段。

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。

基于小波Mallat算法的微波信号去噪

基于小波Mallat算法的微波信号去噪
基于小波Mallat算法的微波信号去噪
胡本钧，杨健
【摘要】摘要：为准确识别微波信号中的目标信号，文章将小波Mallat算法引入到微波目标信号处理，对微波信号进行分解、重构，去除信号中的噪声，并采用MATLAB软件进行系统仿真，结果表明，用小波Mallat算法对微波信号进行目标识别，可有效的去除噪声，抑制杂波，准确的识别目标信号，具有很好的应用前景。

【期刊名称】今日自动化
【年(卷),期】2018(000)002
【总页数】2
【关键词】小波；Mallat算法；微波
0 引言
随着无线通信技术的快速发展，微波逐渐应用到生活的各个方面，它在方便我们生活的同时，也导致微波信号中的干扰越来越严重，微波噪声是复杂的、含有多种成分的一种时域波形，使用传统的傅立叶变换不能很好的去除信号中噪声，识别出目标信号。

本文采用小波Mallat算法在多个尺度上对微波信号进行分解，对分解后的信号进行多分辨分析，对其中的高频分量进行阀值处理，对其中的低频部分依次提取其低频系数，从而尽量减少目标信号与噪声在相应坐标系内的重叠，从而实现目标信号与噪声的分离，通过MATLAB软件进行仿真试验，结果表明基于小波Mallat算法对微波信号进行降噪，可以很好的去除噪声。

1 降噪过程。

一种基于小波变换的去噪新算法

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一种基于小波变换的去噪新算法
张吉先 ! ! 钟秋海 ! ! 戴亚平
! 北京理工大学信息科学技术学院自动控制系 #北京 !% $ $ $ ) %" 摘 ! 要 !提出一种去除观测信号中白噪声的新方法 $ 分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点 # 对用改进后的滤波器对信号小波变 X # ? , 2滤波器进行了改进 $ 利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点 # E 从而达到降噪的目的 $ 仿真结果表明 # 滤波算法对不同种类 % 不同信噪比的信号有很好换系数序列进行滤波处理 # 的降噪效果 # 尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测 $ 关键词 !X # ? , 2滤波器 &小波变换 &降噪算法 E 中图分类号 ! ! N! . ’ / !!!! 文献标识码 !8
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张吉先等 -一种基于小波变换的去噪新算法
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基于小波变换的噪声消除的方法

基于小波变换的噪声消除的方法作者：罗俊来源：《硅谷》2009年第15期[摘要]介绍小波变换的一般理论及在信号降噪应用中的理论基础,分析染噪后语音信号的特性,并使用多种小波和不同阈值对语音信号进行小波变换降噪,对结果进行分析比较。

[关键词]小波变换信号降噪 MATLAB实现中图分类号:TN92文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)0810019-01语音的传输在多媒体通信、数字音频广播中占有非常重要的地位;而语音在信道中的传输总会伴随着一定的噪声,这不仅损害了语音的质量,严重时还会干扰语音的正常接收。

所以,语音信号的降噪是语音传输过程中必须解决的一个重要问题。

传统的降噪方法是将接收到的混合信号进行傅里叶变换,去除掉高频成分(噪声),保留低频成分(有用信号),然后再做逆变换,恢复信号。

这样虽然能去掉噪声,但同时也把有用信号中的高频信息丢失了,产生了高频失真。

小波变换是一种信号的时间-尺度(时间-频率)分析方法,它具有多分辨率分析(Multiresolution Analysis)的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口大小固定不变但形状改变的时频局部化分析方法。

即在低频部分具有较高的频率分辩率和较低的时间分辩率,在高频部分具有较高的时间分辩率和较低的频率分辩率,很适合于探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,所以小波变换用于语音信号的消噪是近年来比较热门的方法。

一、小波变换理论概述小波是一种特殊的长度有限,平均值为0的波形。

它有两个特点:一是在时域都具有紧支集或近似紧支集;二是正负交替的“波动性”,也即直流分量为零。

小波分析是将信号分解成一系列小波函数的叠加,这些小波函数都是同一个母小波函数经过平移与尺度伸缩得来的,用不规则小波函数来逼近尖锐变换的信号显然要比光滑的正弦曲线要好。

小波变换主要有以下特点:1.具有多分辨率的特点,可以由粗及细地逐步观察信号;2.可以看成用基本频率特性Ψ(ω)的通带滤波器在不同尺度a下对信号做滤波。

基于小波变换的光电传感器信号去噪技术研究

基于小波变换的光电传感器信号去噪技术研究摘要：小波变换工作原理为通过对频率以及时间参数的合理配置，并对其的后续处理实现对于传递信号质量方面的有序调整。

具体则根据光电传感器的类型、运用方式和作用水平，实现对各类信号的积极获得，形成数据库形式的数据片段后，借助相应的数学计算方法，对各类数字片段进行合适的截取和后续调整，以提高电平信号的稳定性和精确程度。

关键词：小波变换；光电传感器信号；去噪技术；前言：光电传感器是现代工业以及光电研究开发中一个重要的器件。

在实际应用中，光电传感器易受到环境因素的干扰，导致采集的信号会不同程度存在噪声，进而对生产研究造成了干扰。

目前，对于光电传感器的信号去噪问题讨论较少。

对于光电传感器信号去噪所处的现状及所存在的问题。

从本质上，该变换是利用特别选择的小波基函数来表示所要研究的信号。

在信号去噪中，通常使用离散小波变换对含噪信号进行处理，得到的处理结果与参考信号相差较小，实现了对接收信号的去噪处理。

一、小波变换小波变换（Wavelet Transform，WT）是信号处理中普遍使用的一种分析方法，其在一定程度上继承了加窗傅里叶变换的局部化思想，并对其进行了改进和发展。

具体表现在，小波变换没有采用窗的思想，也没有做傅里叶变换。

小波是将傅里叶变换的无限长的三角函数基，变成了有限长且会衰减的小波基。

研究了基于小波变换的光电传感器去噪技术。

小波变换是在傅里叶变换的基础上所建立的一种信号处理算法这样变换的优势在于，不仅能获取到频率且能够准确地定位到时间。

小波变换本质上与傅里叶变换类似，均通过特别选择的基来表示信号方程。

同时，每个小波变换均包含有一个母小波和一个父小波或者尺度函数。

任何小波变换的基函数均是对上述所提到的母小波与父小波缩放和平移的集合，且缩放倍数是 2 的级数，而平移的大小与当前小波的缩放程度是紧密相关的。

小波变换由于基函数选择的母小波和父小波的不同而产生了不同的小波基则为小波展开系数。

基于小波变换的光纤陀螺信号去噪方法

启动时间短，寿命长，成本低等优点。光纤陀螺在
特点，在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力，是一种窗口大小固定，但其形状可变，时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法＿ｊＪ。小
Ｏ引言
光纤陀螺是基于萨格奈克光学效应的一种新型
惯性陀螺仪，其原理是检测由光纤环路转动引起环路中沿不同方向传播的激光束产生的相位差，从而计算出环路转动的角速度，具有体积小，重量轻，
陈涛，王伟，吉清
（１．中国兵器工业第五八研究所军品部，四川Ｉ绵阳６２１０００；２．中国兵器工业第二零九研究所，成都６１００４１）摘要：为提高光纤陀螺的使用精度，提出一种基于小波变换的光纤陀螺信号去噪方法。根据小波变换的原理，
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｉｍｐｒｏｖｉｎｇｉｂｆｅｒｇｙｒｏｅｉｃｆｉｅｎｃｙ，ｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｓａｄｅ — ｎｏｉｓｉｎｇｍｅｔｈｏｄｏｆｉｂｆｅｒｇｙｒｏｓｉｇｎａｌｂａｓｅｄｏｎｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇｔｏｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍｔｈｅｏｒｙ，ｕｓｅ４－ｓｔｅｐｓＤａｕｂｅｃｈｉｅｓｗａｖｅｌｅｔｔｏｄｅｃｏｍｐｏｓｅｉｆｂｅｒｇｙｒｏｓｉｇｎａｌ，ｓｅｌｅｃｔｉｍｐｒｏｖｅｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｍｅｔｈｏｄｔｏｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｗａｖｅｌｅｔｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔ．Ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｄｅ — ｎｏｉｓｅａｎｄｋｅｅｐｕｓｅｆｕｌｓｉｇｎａ１．Ｏｖｅｒｃｏｍｅｔｈｅｓｈｏｒｔｃｏｍｉｎｇｏｆｈａｒｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｎｄｓｏｔｆｔｈｒｅｓｈｏｌｄａｎｄｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｉｍｐｒｏｖｅｕｓｅｆｕｌａｃｃｕｒａｃｙｏｆｉｂｆｅｒｇｙｒｏ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｂｆｅｒｇｙｒｏ；ｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｆｏｒｍ；ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔｔｈｒｅｓｈｏｌｄ；ｄｅ — ｎｏｉｓｉｎｇ

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ｗａｅｅｒｎｓｏｍｖｌｔｔａｆｒ
无线光通信系统和其他通信系统一样，在着存
热噪声、粒噪声和放大器噪声等系统内电子噪声。散
维普资讯
第９卷第３期
２００８年６月
解放军理工大学学报（然科学版）自
ＪｕｎｌｏＡｎｖｒｉｙｏｃｅｃｎｃｎｌｇｏｒａｆＰＬＵｉｅｓｔｆＳｉｎｅａｄＴｅｈｏｏｙ
ｗｉｅｅｓｏｐｉａｏｍｕｃｔｏｙｔｍ，ａｎａｎｉｉｔｏｖｅｅｒｎｓｏｍｎｗｉｅｅｓｏｉａｒｌｓｔｃｌｃｍｎｉａｉｎｓｓｅｏｖｌｄｅｏｓｎｇｍｅｈｄｏｆｗａｌｔｔａｆｒｉｒｌｓｐｔｃｌ
ｔｅＦＦＴａｅｅｏｓｎｎｈｂｓｄｄｎｉｉｇａｄＳＮＲｌｂｅｉｗｉｌｍｐｒｖｄａｏｕｔｈｖｅｎｉｉｇ．ｏｅｂｔ２ｄＢｗｉｈｔｅｗａｌｔｄｅｏｓｎ
（ｓｉｔｏｏＩｔｕｅｆｍｍｕｉｔｎｎｉｅｒｇＰＡＵｎｖｆｃ＆Ｔｃ．Ｎａｊｇ２００，ｈｎ）ｎｔＣｎｃｉｓＥｇｎｅｉ，Ｌｉ，ｏｉａｏｎＳ．ｅｈ，ｎｉ１０７Ｃｉａｎ
Ｄｅｎｓｎｅｈｄｉｒｅｓｏｐｉａｏｍｍｕｉａｉｓｏｉｉｇｍｔｏｎｗｉｅｌｓｔｃｌｃｎｃｔｏｎｂａｓｄｏｎｗａｖｅｒｎｆｒｅｅｌｔｔａｓｏｍ
ＷＥＮＣｈｕ — ａ，ＺＨＯＵａ，ＬＪＹｕ— ａａｎｈｕＸｉｑｕｒｔ
摘要：为了改善无线光通信系统中接收系统的性能，出使用小波变换降噪的方法降低无线光通信系统提的电子噪声影响。考虑接收系统的噪声特性，出了无线光通信链路的降噪模型。比较分析了快速傅里叶变给
换和小波变换这两种不同的降噪方法对系统信噪比的改善效果。真结果表明，仿当无线光通信系统使用频率为１ＧＨｚ的信号时，快速傅里叶变换的方法可以使系统信噪比改善不到１Ｂ而使用小波变换的方法则可以，ｄ使系统的信噪比改善２ｄＢ左右。关键词：无线光通信；系统内电子噪声；速傅里叶变换；小波变换快中图分类号：Ｎ９９１Ｔ２．文献标识码：Ａ
Ｋｅｒｓｙｗｏｄ：ｗｉｅｅｓｏｔａｏｒｌｓｐｉｌｃｍｍｕｉａｉｎ；ｅｅｔｉｏｓｓｉｙｔｍ；ＦｃｎｃｔｓｌｃｒｃｎｉｅｎｓｓｅｏＦＴ（ａｔＦｕｉｒｔａｓｏｍ）ｆｓｏｒｅｒｎｆｒ；
ｍｏｅｆｗｉｅｅｓｏｔａｏｄｌｏｒｌｓｐｉｌｃｍｍｕｉａｉｎｓｐｅｅｔｄｃｎｃｔｏｓｗａｒｓｎｅ．Ａｎｈｍｐｏｅｎｆｓｎａｏｎｉｅｏｈｄｔｅｉｒｖｍｅｔｏｉｇｌｔｏｓｆｔｅｗａｅｅｅ－ｏｓｎｔｏｓｃｍｐｒｄｗｉｈｔｅｒｓｌｏｅｏｓｎａｅｎＦＦ（ａｔＦｕｉｒｔａｓｖｌｔｄ — ｉｉｇｍｅｈｄｗａｏｎａｅｔｈｅｕｔｆｄｎｉｉｇｂｓｄｏＴｆｓｏｒｅｒｎ．
Ｖｏ．ＮＯ．３１
Ｊｎ２０ｕ．０８
文章编号：１０ — ４３２０）３０１－５０９３４（０８０ — ２００
一
种基于小波变换的无线光通信降噪算法
闻传花，邹霞，李玉权
（解放军理工大学通信工程学院，江苏南京２００）１０７
ｆｒ）ｆｓｇａｒｑｅｃｓｌ０ＧＨｚｉｕａｉｎｒｓｌｎｉａｅＳｏｍ．Ｉｉｎｌｆｅｕｎｙｉ。，ｓｍｌｔｅｕｔｉｄｃｔＮＲａｅｉｒｖｄａｏｔ１ｄｔｏｓｃｎｂｍｐｏｅｂｕＢｗｉｈ