基于非抽取小波包变换的信号滤波算法
小波分解和小波包分解
⼩波分解和⼩波包分解这篇⽂章介绍了⼩波分解和⼩波包分解。
⼩波分解（wavelet transform ）⼩波傅⾥叶变换的基本⽅程是sin 和cos ，⼩波变换的基本⽅程是⼩波函数(basic wavelet)，不同的⼩波在波形上有较⼤的差异，相似的⼩波构成⼀个⼩波族(family)。
⼩波具有这样的局部特性:只有在有限的区间内取值不为0。
这个特性可以很好地⽤于表⽰带有尖锐， 不连续的信号。
⼩波变换其中 表⽰变换得到的⼩波系数，W 是正交矩阵。
是输⼊信号。
正交矩阵构造特定的⼩波函数（basic wavelet ）由⼀组特定的⼩波滤波系数(wavelet filter coefficients)构成。
当选定了⼩波函数，其对应的那组⼩波滤波器系数就知道。
⽤⼩波滤波器系数构造不同维度的低通滤波器和⾼通滤波器（下⾯的例⼦中W 就是由这些系数构造出来的）。
低通滤波器可以看作为⼀个平滑滤波器(smoothing filter)。
这两个滤波器，低通和⾼通滤波器，⼜分别被称为尺度(scaling)和⼩波滤波器(wavelet filter)。
⼀旦定义好了这两个滤波器，通过递归分解算法(也称为⾦字塔算法(pyramid algorithm),树算法(tree algorithm)将得到⽔平多分辨率表⽰的信号。
树算法原始信号通过低通滤波器得到低频系数 (approximate coefficients), 通过⾼通滤波器得到⾼频系数（detail coefficients ）。
把第⼀层的低频系数作为信号输⼊，⼜得到⼀组approximate coefficients 和detail coefficients 。
再把得到的approximate coefficients 作为信号输⼊，得到第⼆层的approximate coefficients 和detail coefficients 。
以此类推，直到满⾜设定的分级等级。
k210滤波算法
k210滤波算法K210滤波算法随着科技的不断发展，人们对图像和信号处理的需求也越来越高。
滤波算法作为一种重要的信号处理技术，被广泛应用于图像处理、音频处理、通信系统等领域。
K210滤波算法是一种基于K210芯片的滤波技术，该芯片是一款集成了人工智能处理单元和图像处理单元的高性能芯片，具有强大的图像处理能力。
K210滤波算法结合了该芯片的特点，采用了一系列优化的算法，在图像处理中得到了广泛的应用。
K210滤波算法的核心思想是基于离散傅里叶变换（DFT）和离散余弦变换（DCT）的频域滤波。
在传统的时域滤波中，信号通过滤波器的时域响应与输入信号卷积，得到滤波后的输出信号。
而频域滤波则是将信号从时域转换到频域，通过在频域中对信号进行滤波操作，再将滤波后的信号转换回时域，得到最终的输出信号。
K210滤波算法首先将输入信号通过离散傅里叶变换（DFT）转换到频域，得到信号的频谱图。
在频域中，可以对信号的频谱进行滤波操作。
常见的频域滤波器有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
这些滤波器可以通过控制滤波器的截止频率、增益等参数来实现不同的滤波效果。
K210滤波算法中采用的滤波器是基于离散余弦变换（DCT）的低通滤波器。
离散余弦变换是一种将信号从时域转换到频域的技术，能够将信号的能量集中在低频部分，抑制高频噪声。
低通滤波器则是通过保留低频分量，滤除高频噪声，从而实现图像的平滑和去噪。
K210滤波算法在应用中可以根据具体的需求选择不同的滤波器和参数。
例如，在图像处理中，可以使用低通滤波器对图像进行平滑处理，去除噪声和细节；在音频处理中，可以使用高通滤波器对音频信号进行降噪和增强高频部分；在通信系统中，可以使用带通滤波器对信号进行频谱选择，滤除不需要的频率分量。
K210滤波算法是一种基于K210芯片的滤波技术，通过离散傅里叶变换和离散余弦变换在频域对信号进行滤波操作，实现了图像和信号的平滑和去噪。
该算法在图像处理、音频处理、通信系统等领域具有广泛的应用前景。
在噪声中提取信号的方法
在噪声中提取信号的方法引言：在现实生活中，噪声无处不在。
当我们需要从噪声中提取出有用的信号时，就需要借助一些方法和技术来实现。
本文将介绍一些常用的在噪声中提取信号的方法，希望能对读者有所帮助。
一、滤波方法滤波是一种常用的在噪声中提取信号的方法。
它通过选择合适的滤波器来抑制或消除噪声，从而提取出信号。
常用的滤波器包括低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
低通滤波器可以通过滤除高频噪声来提取出低频信号，高通滤波器则相反。
带通滤波器可以选择特定频率范围内的信号进行提取。
滤波方法在实际应用中具有较高的灵活性和可调性，可以根据具体情况选择合适的滤波器和参数来实现信号提取。
二、小波变换方法小波变换是一种时频分析方法，可以将信号分解成不同频率的小波分量。
通过对小波分量进行滤波和重构，可以在噪声中提取出目标信号。
小波变换具有较好的时频局部性，适用于非平稳信号的分析和处理。
常用的小波变换方法有离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。
离散小波变换通过多级分解和重构来实现信号的提取，连续小波变换则是对信号进行连续的变换和逆变换。
小波变换方法在信号处理领域有着广泛的应用，可以有效地提取出噪声中的信号。
三、自适应滤波方法自适应滤波是一种根据输入信号的特点自动调整滤波器参数的方法。
它通过对输入信号进行模型建立和参数估计，来实现对噪声的自适应抑制。
自适应滤波方法适用于噪声和信号之间的统计特性不稳定或未知的情况。
常用的自适应滤波方法有最小均方误差滤波(LMS)和递归最小二乘滤波(RLS)。
最小均方误差滤波通过不断调整滤波器系数来最小化预测误差的均方误差，递归最小二乘滤波则是通过递推计算来实现滤波器参数的更新。
自适应滤波方法可以根据信号的特点进行动态调整，提取出噪声中的信号。
四、谱减法方法谱减法是一种基于频域分析的信号提取方法。
它通过计算信号的功率谱密度来抑制噪声，并将剩余的能量作为信号提取出来。
谱减法适用于噪声和信号在频域上有较大差异的情况。
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。
oustaloup算法
oustaloup算法
Oustaloup算法是一种常见的数字滤波算法，其主要用途是对信号进行滤波和降噪。
该算法可以有效地降低噪声信号的幅度，提高信号的清晰度和稳定性，广泛应用于工业控制、音频采集、图像处理等领域。
Oustaloup算法的特点是采用了一种新颖的数字滤波结构，即分数阶滤波器，与传统的整数阶滤波器相比，具有更好的适应性和更高的灵活性。
该算法利用了分数阶微积分的数学特性，将信号的微分和积分操作变为了分数阶微积分操作，从而实现了对信号的高效滤波和降噪。
Oustaloup算法的优点在于可以根据实际应用场景和信号特征进行调整和优化，选择合适的分数阶滤波器结构和参数，从而达到最佳的滤波效果。
同时，该算法也具有良好的实时性和稳定性，适用于高速数据处理和实时控制系统。
总之，Oustaloup算法是一种高效、灵活、可调节的数字滤波算法，对于降噪和信号处理具有重要的应用价值。
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用熵阈值小波包变换法抑制局部放电干扰
用熵阈值小波包变换法抑制局部放电干扰宋胜利１唐炬１朱伟１谭志红２（Ｉ．重庆大学高电压与电工新技术教育部重点实验室，重庆４０００４４；２．西昌电业局．四川６１５０００）摘要：阐述了在正交小波基框架下二进小波变换和小波包变换的频域分割思想．利用信号信息测度的熵作为判断局部放电在线监测中离散谱干扰存在与否的标准．提出基于小波包分解和重构算法的熵阚值法．这种方法具有良好的自适应性．干扰抑制能力强．能准确提取局放脉冲的相位．对于单一放电类型．可以标定放电盟的大小。
关键词：局部放电；在线监测；小波包变换；烯ｔ中圈分类法：ＴＭ８３文献襄识码：Ａ引言电力设备局部放电的在线监测的关键是真实有效地提取局部放电信号。
由于设备运行的现场存在各种干扰信号，给局部放电信号的提取带来很大困难。
其中连续性周期窄带干扰最为严重，它包括电力设备的载波通讯和高频保护信号（频率范围在３０～５００ｋＨ）及无线电广播的干扰（频率范围＞５００ｋＨ）。
这种信号在频域里表现为以某一频率为中心的带状分布．故又称为离散谱干扰（ＤｉｓｃｒｅｔｅＳｐｅｃｔｒｕｍＩｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ．ＤＳｌ），干扰越严重，窄带数越多，强度越大。
目前采用的方法大多都是基于傅立叶变换的数字陷波器法【ｌ一或者硬件滤波法。
这些方法虽然能在一定程度上抑制离散谱干扰，但原始局放信号能量损失较大且当出现新的离散谱干扰或者干扰的中心频率发生变化时，原有的参数设置就会失效。
自适应滤波器”。
能自动调节参数．但其稳定性较差。
小波变换脚具有良好的时频局域化性能而被广泛地运用于信号处理。
基于小渡变换的局部放电信号在线检测技术”ＩＬ“已有广泛研究，本文在已有研究成果的基础上，利用比小波变换频域划分更细的小波包变换（ＷａｖｅｌｅｔＰａｃｋｅｔｌ－）ｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ，ＷＰＤ），提出以小波包变换系数的香农熵作为离散谱干扰存在判据的新方法，它可以有效地抑制离散谱干扰，能准确提取局放脉冲的相位，对于单一的振荡或非振荡放电波形．还可以标定幅值的大小。
小波滤波去噪原理
小波滤波去噪原理
小波滤波是一种常用的信号处理方法，用于解决信号中存在的噪声问题。
小波滤波的原理是通过选取小波基函数，将原始信号从时域转换到小波域，对小波系数进行处理，再将处理后的小波系数从小波域转换回时域，得到去噪后的信号。
原始信号可能存在多种类型的噪声，例如高斯噪声、椒盐噪声、周期性噪声等。
对于不同类型的噪声，小波滤波的处理方法也不同。
对于高斯噪声，小波滤波使用高斯小波作为基函数，通过去除小波系数中较低的能量分量，实现去噪。
高斯小波函数具有连续性和平滑性，能够刻画信号的较低频成分。
对于周期性噪声，小波滤波使用第三种小波函数，例如Daubechies小波、Symlets小波等。
这些小波函数具有可扩展性和对称性，能够有效地描述信号的周期成分。
小波滤波通过将信号进行分解，并对分解后的小波系数进行处理，将噪声从信号中去除。
分解层数可以根据信号的特点和去噪效果进行选择。
一般而言，信号特征较明显时，可以选择较少的层数；信号含有较多噪声时，可以选择较多的层数，以获取更好的去噪效果。
小波滤波在信号处理和图像处理领域得到了广泛的应用。
通过选择不同的小波基函数和分解层数，可以处理多种类型的信号和噪声。
因此，小波滤波成为了数字信号处理必不可少的组成部分之一。
小波卡尔曼滤波
小波卡尔曼滤波
小波卡尔曼滤波是一种用于信号处理和数据分析的技术，它结合了小波变换和卡尔曼滤波的优点，可以更有效地处理非平稳信号和噪声干扰。
小波变换是一种将信号分解成不同频率的技术，可以提取出信号中的局部特征。
而卡尔曼滤波是一种用于状态估计的技术，可以根据已知信息预测未来状态，并通过观测数据进行修正。
小波卡尔曼滤波将这两种技术结合起来，首先使用小波变换将信号分解成不同频率的子信号，然后对每个子信号进行卡尔曼滤波处理。
这样可以更准确地估计信号的状态并降低噪声干扰。
小波卡尔曼滤波有许多应用场景，例如在医学图像处理中用于去除噪声和增强图像细节，在金融领域中用于预测股票价格趋势等。
在实际应用中，小波卡尔曼滤波需要进行参数调整以适应不同的数据和问题。
其中最关键的参数包括小波基函数、分解层数、状态转移矩阵和观测矩阵等。
小波基函数的选择影响着信号分解的精度和效率。
常用的小波基函数
有哈尔小波、Daubechies小波和Symlet小波等。
分解层数的选择需要平衡信号细节和噪声抑制之间的关系，通常根据实际应用进行调整。
状态转移矩阵和观测矩阵是卡尔曼滤波中最重要的参数，它们描述了
信号状态之间的转移以及观测数据与状态之间的关系。
在小波卡尔曼
滤波中，这些参数需要根据信号特性进行调整，以获得更准确的估计
结果。
总体而言，小波卡尔曼滤波是一种非常有效的信号处理技术，在许多
领域都有广泛应用。
通过结合小波变换和卡尔曼滤波两种技术，可以
更好地处理非平稳信号和噪声干扰，提高数据分析的精度和效率。
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基于非抽取小波包变换的信号滤波算法路伟涛;张书仙;杨文革;洪家财【摘要】对航天测控信号进行滤波处理,有利于改善信号品质,提高系统的测量性能.针对航天测控信号中的差分单程测距(Differential One-way Ranging,DOR)信标信号等侧音信号,提出了基于非抽取小波包变换(Un-decimated Wavelet Packet Transform,UWPT)的滤波改进算法.该算法以功率平坦度为准则,判断某一节点是否需要继续分解.改进算法克服了以能量聚焦度为准则时算法误判停止分解或多重分解算法复杂、计算量大等的缺点,同时解决了阈值不易确定的问题.仿真结果表明改进算法在降低算法复杂度的同时,滤波性能相对有所提高.最后采用改进算法对仿真信号和在轨卫星数据进行处理,结果表明滤波后仿真信号差分相位估计精度提高约3倍、实测数据差分相位估计精度提高0.72倍.【期刊名称】《中国空间科学技术》【年(卷),期】2014(034)003【总页数】7页(P46-52)【关键词】测控信号;非抽取小波包变换;功率平坦度;信噪比改善;互相关系数;差分相位;航天测控【作者】路伟涛;张书仙;杨文革;洪家财【作者单位】装备学院,北京101416;北京通信与跟踪技术研究所,北京100094;装备学院,北京101416;装备学院,北京101416【正文语种】中文1 引言航天测控信号发射功率有限、传播路径较长、信道环境多变，致使测站接收信号比较微弱，限制了测量精度。
目前一般通过增大接收天线口径、改善接收机性能等硬件层面上提高系统性能，代价高。
进行信号滤波，通过数据处理上提高信噪比和系统性能，是一种比较可观的改进措施。
常用的滤波方法有FIR滤波、自适应滤波、高阶谱滤波和小波变换滤波等。
文献[1]针对微加速度计和微陀螺仪构成的微型惯性测量组合（MIMU）输出信号的去噪处理，对比研究了中值滤波、有限冲激响应（FIR）滤波和小波滤波，指出小波滤波由于其在时频域同时分析信号的特点，去噪效果最好。
文献[2]采用小波阈值滤波对统一载波系统的测控信号进行处理，提高了接收信号质量。
小波变换因提供了固定的谱分割，具有子带谱泄露和时频分辨率固定等不足。
相对于小波变换，小波包变换对低通子带和高通子带都进一步分解，具有更好的灵活性，更有利于跟踪和定位某一特定频带的信号[3]。
非抽取小波包变换（UWPT）的小波系数与原始信号等长，小波基具有平移不变性，该特点使得UWPT算法在扩频信号窄带干扰抑制中得到了深入研究[4-5]。
文献[6]利用小波包变换和能量聚焦度进行直扩信号的窄带干扰抑制研究，仿真效果良好，但未考虑高、低通子带交界存在能量泄露的情况[7]。
为此，文献[8-9]提出了基于二重或多重判断的小波包滤波算法，解决了干扰位于边界时错误分解的问题。
但是，考虑到窄带干扰相对于信号带宽比较窄，那么在分解过程中必然存在很多不必分解的子带，如果采用二重或多重判断将会增加算法的复杂度和计算量。
考虑到航天测控信号中的差分单程测距（Differential One-way Ranging，DOR）信标信号、TTC测距信号等属于窄带信号类型，与上述算法中的窄带干扰属于同一信号类型，所以上述算法可以借鉴到此类信号的滤波处理中。
本文将UWPT算法应用到航天测控DOR信标等单音信号的滤波算法处理中，给出了算法原理和算法流程图；以功率平坦度为准则，改进了原滤波算法的分解过程；最后通过仿真分析和在轨卫星实测数据处理证明了改进算法的有效性。
2 UWPT算法原理UWPT根据单音信号与噪声功率谱的特点有效跟踪输入信号频谱的变化，从而对含噪单音信号进行快速定位。
为了实现快速跟踪定位，UWPT以能量聚集度（Energy Compaction Measure，ECM）为依据，判断小波包分解的某一节点是否继续分解，从而得到最佳树形分解。
2.1 能量聚焦度能量聚焦度是表征信号功率谱密度不均匀特性的常用参数，小波包变换的能量聚焦度[4]定义为其中，σ，σ，σ 分别表示父节点、左节点、右节点信号的标准差。
PLH能量聚焦度Ecm越大，信号频谱越不平坦，表明信号能量主要集中在某些子带上。
若Ecm小于阈值，说明该节点子带频谱比较均匀，可认为该节点频带主要由噪声构成，反之则认为存在信号。
以此可获得一个非规则的最佳二叉树分解结构，以保证信号集中在尽量少的子带上。
2.2 UWPT算法UWPT滤波算法包括小波包分解、噪声抑制和小波包综合三个过程，详细步骤如下：（1）小波包分解过程1）设定最大分解层数J、各层阈值Tj，j＝1，…，J，并初始化分解层数j和节点数n都为1；2）计算第n个节点的能量聚焦度Ecm，比较其与阈值之间的关系。
若Ecm超过某一阈值，则该节点继续分解，记录节点信息；反之，低于门限则该节点停止分解。
3）重复第2步，直至分解完毕。
（2）噪声抑制过程计算左右子带小波系数方差的比η＝σ2L／σ2H，若η大于某门限，则信号主要在左节点或低通节点；若1／η大于门限，则信号主要在右节点或高通节点。
（3）小波包综合过程对保留的小波包节点进行重构，即可得到滤波输出信号。
当然在剔除噪声的同时也损失了有用信息，但因定位的信号子带所占带宽非常小，损失的有用信息部分对后续的信号处理影响不大。
2.3 UWPT算法存在的问题由于信号可能位于高、低子带交界处，UWPT算法以能量聚焦度为准则可能出现误判的情况，如图1所示，图中，实心圆点表示存在信号，空心圆表示不存在信号。
由图1（a）可以看出在设定阈值的情况下，经过一层分解后，信号位于左子节点；当分解该子节点时，信号能量分布在两个孙子节点频带内，则左子节点的Ecm很可能小于阈值，从而停止分解。
若此时进行噪声抑制和小波包综合，那滤波效果达不到最佳。
文献[8]提出的双重判断方式，如图1（b）所示。
若某一节点能量聚焦度小于阈值，那么再进一步判断其左右子节点的能量聚焦度，若都小于阈值，则停止分解，否则继续分解。
由此可以看出双重判断克服了单重判断的误判问题。
考虑到信号带宽相对于噪声带宽比较窄，那么在分解过程中含有噪声的子带占多数。
为终止这些子带的分解而采用二重或多重判断必将会增加算法的复杂度和计算量。
图1 基于能量聚焦度准则的小波分解示意Fig.1 Wavelet decomposition diagram based on ECM3 UWPT算法改进3.1 改进原理由第2节的分析可以发现，上述两种算法存在问题的原因是选择了能量聚焦度为准则进行判断节点是否分解，而能量聚焦度描述了某一节点与其子节点间的相对关系，对节点本身能量分布特点刻画的并不一定准确。
这里采用功率平坦度代替能量聚焦度为准则进行判断。
某一信号x的功率平坦度定义如下：式中 T[x]代表小波包变换或傅里叶变换。
功率平坦度同样考虑单音信号频谱的尖峰特性和噪声频谱的平坦特性。
当信号频率位于某一子带时，该子带的功率平坦度将非常高，反之则非常低；当信号频率位于高、低通子带交界范围内时，两个子带的功率平坦度都比较高。
信号频率变化时，高、低通子带功率平坦度的变化情况如图2所示。
参考图2中高、低通子带功率平坦度的变化趋势可以设定合适的阈值进行小波包分解，进而实现侧音信号的精确定位。
改进算法的流程图如图3所示，与原算法的主要区别在于改进算法采用功率平坦度为准则判断某一节点是否进行分解。
图2 信号频率变化时高、低通子带功率平坦度（fS＝4.092MHz，最大分解层数＝8）Fig.2 PF of high pass and low pass band with varying frequency （fS＝4.092MHz，decomposition level＝8）3.2 阈值设定在UWPT滤波算法，判断某一节点是否分解关系到算法的滤波性能，这就是阈值设定问题。
由图2可以看出，信号在某一子带（高通或低通子带）时，该子带的功率平坦度非常大，反之则非常小。
所以可以根据信号的能量分布设定阈值。
图3 改进UWPT算法流程Fig.3 Scheme of improved UWPT algorithm首先对信号进行傅里叶变换，选取距峰值较远的频带，此时认为该频带内不含有信号能量；然后求得该频带的功率平坦度PF，以及其标准差σ。
考虑到噪声的随机性，根据统计理论改进算法的阈值可设为PF＋3σ。
从上述过程可以看出，阈值的设定不需要任何先验信息，通用性比较强。
3.3 算法对比（1）阈值确定问题基于双重判断的UWPT算法需要设置多个阈值，但每个阈值的设定尚未有理论支撑，只能通过多次试验得到，过程繁琐且适应性不强。
改进算法只需设定一个通用阈值，该阈值的设定是依据统计学中的3σ准则，所以阈值设置简单，且理论支撑较强。
（2）算法复杂度基于双重判断的UWPT算法在判断某一节点是否继续分解时，需要求得该子节点和其左右子节点的能量聚焦度，需要3次小波包分解和能量聚焦度判断，算法复杂，计算量较大。
改进算法只需对某一节点的小波包系数进行求解，即可判断是否需要分解，算法简单，计算量相对较小。
4 仿真分析与实测数据处理4.1 滤波性能评价准则及仿真参数设置滤波性能可以选择信噪比改善（RSNR）[10]和互相关系数（ρ）[11]等进行评判：式中 X0为理想信号，XNoi为含噪信号，XFilt为滤波信号。
信号的信噪比越高，含噪信号与理想信号就越接近，其互相关系数也就越接近1，所以信噪比改善与互相关系数都反映了滤波前后信号质量的改善程度。
本文选择“dB16”小波函数，最高分解层数为8；采样率设为4.096MHz，采样点数为4 096；信号为正弦信号，频率为0.460 4MHz，相位随机；蒙特卡洛仿真次数为200。
下面从信号时域波形、信噪比改善和互相关系数以及算法计算量等几个方面进行对比仿真。
4.2 滤波前后信号频谱对比信噪比为6dB时，原滤波算法和改进滤波算法滤波后信号时域波形与理想信号时域波形的对比如图4所示。
可以看出，经过两种算法处理后，信号在时域更接近理想信号的形式。
对比可以发现改进算法滤波信号与理想信号重合度更高，说明改进算法的滤波性能优于双重判断滤波算法。
4.3 不同信噪比下滤波效果对比由图5上图可以看出，改进算法在低信噪比时，滤波后信号与原信号的互相关系数已经接近于1，而双重判断算法在信噪比等于4dB时互相关系数才逐渐与改进算法的基本相同，这说明改进算法的信噪比容限要高于双重判断算法。
由图5下图可以看出，改进判断算法在仿真信噪比情况下对信号的信噪比都有较大幅度的改善。
而双重判断算法在信噪比小于4dB时，信噪比改善非常小；特别是信噪比小于2dB时，双重判断算法滤波输出为零，所以[-6，2]dB这段曲线代表的是输入信号信噪比的倒数。