信号去噪课件.ppt
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1、信号去噪方法The Methods Of Signal Denoising,.,2,信号去噪的意义,信号在采集和传输过程中,由于外界环境干扰和本身仪器的影响,难免会有噪声夹杂在其中,而噪声是影响目标信号检测与识别性能的一个重要因素,特别是在一些高精度数据的分析中,哪怕是很微弱的噪声都会对分析结果产生巨大的影响,所以在信号分析过程中,首先要做的就是对信号进行去噪处理。,.,3,常见的信号类型,心电信号,.,4,常见的信号类型,变压器局部放电信号,语音信号,.,5,常见的信号类型,地震信号,.,6,常见的噪声类型,白噪声,高斯白噪声,.,7,常见的噪声类型,50Hz工频干扰,.,8,常见的去噪方法
2、,.,9,常见的去噪方法,.,10,基于小波变换的信号去噪方法,小波分析理论是近几年发展起来一个新的数学分支。由于它克服了传统傅里叶变换的缺陷,具有良好的时、频 局部化性能,从而使得小波理论在信号分析、图像处理、军事电子对抗与武器智能化、计算机分类与识别、语言人工合成、医学成像与诊断、故障诊断、数值分析、地震勘探分析、分形理论、流体湍流、方程求解、天体力学及信号去噪等方面得到广泛的应用。尤其是小波去噪技术也得到了丰富和发展。,.,11,小波去噪,基本原理,s,cA1,cD1,cA2,cD2,cA3,cD3,含噪信号f(k)=s(k)+n(k),小波分解,细节分量(高频信号),低频系数,.,12
3、,小波去噪,细节分量(高频信号),低频系数,阈值处理,基本原理,小波反变换,重构信号,.,13,s,cA1,cD1,cA2,cD2,cA3,cD3,小波分解图,小波去噪,.,14,小波去噪,小波去噪三大问题,小波基的选取,分解层数的确定,阈值的选取,.,15,小波去噪小波基,若,满足,则称,为基小波,将,伸缩平移,小波变换,称,为小波函数,定义,.,16,小波去噪小波基,标准,支集愈窄小波的局部化能力就愈强。,消失矩越高光滑性就越好,频域的局部化能力就越强,反映了小波对信号奇异性检测能力的强弱。,正则性是小波基函数逼近的光滑性的量度,正则性越好收敛越快,紧支撑性,消失矩,正则性,.,17,小波
4、去噪小波基,Haar,db,sym,coif,bior,rbio,meyr,dmey,gaus,mexh,morl,cgau,shan,fbsp,cmor,小波函数,具有较好的正则性紧支撑性消失矩,.,18,小波去噪小波基,haar,db3,db6,sym6,coif3,bior2.8,.,19,小波去噪分解层数,理论上可选取的最大尺度为J= , 表示向下取整运算,N为信号长度。但实际上没有必要取太大。尺度越大,则噪声和信号表现的不同特性越明显,越有利于信噪分离;但另一方面,对于重构来讲,分解的次数越多,则失真越大,即重构误差越大。所以必须选择合适的尺度参数,兼顾二者。,说明,.,20,小波去
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