1、这将作较为详细的讨论。.软阈值和硬阈值在对小波系数作门限阈值处理操作时，可以使用软阈值处理方法或硬阈值处理方法，硬阈值处理只保留较大的小波系数并将较小的小波系数置零，软阈值处理将较小的小波系数置零但对较大的小波系数向零作了收缩直观形式见图图中取从图上我们可以看出软阈值处理是种更为平滑的形式，在去噪后能产生更为光滑的结果，而硬阈值处理能够更多的保留真实信号中的尖峰等特征软阈值处理实质上是对小波分解系数作了收缩，从而将这种去噪技术称之为小波收缩。图硬阀值和软阀值.阈值的几种形式阈值的选取有多种形式，选取规则都是基于含噪信号模型式.中信号水平为的情况，对于噪声水平未知或非白噪声的情况可以在去噪时重新调整得到的阈值。在中有种阈值函数形式可以选用采用固定的阈值形式，如式，因为这种阈值形式在软门限阈值处理。

2、正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，有效区分信号中的突变部分和噪声。因此利用小波变换能有效的对信号进行消噪的同时提取含噪信号。用传统的傅立叶变换分析，显得无能为力，因为傅立叶分析是将信号完全在频率域中进行分析，它不能给出信号在个时间点的变化情况，使得信号在时间轴上的任何个突变，都会影响信号的整个频谱。小波变换正广泛的应用于各个领域，给我们提供了个很方便的工作平台，通过编制程序给定信号的噪声抑制和非平稳信号噪声的消除。通过实例证明基于小波变换的消噪方法是种提取有用信号展示噪声和突变信号的优越方法，具有广阔的实用价值。致谢短暂而充实的大学四年时光即将接近尾声，而该毕业论文的设计是大学最后个学期的学习目标和任务，在论文完成之际，特向我的指导老师甘露致以诚挚的谢意。甘老师为人诚恳，待人和蔼可亲，这种可贵的待人精神为我的毕业论文。

3、片接口，协同工作通信接口用来从外围芯片获得数据或者将处理完的数据传输出去内部总线用来连接芯片中不同的单元。也就是说，以上各个部分的通信是通过内部总县来完成的。开发环境本节将介绍的基本开发环境软件开发过程组件。提供了配置建立调试跟踪和分析程序的工具，它便于实时嵌入式信号处理程序的编制和测试，能变换是线性变换的性质。对小波系数作门限阈值处理根据具体情况可以使用软阈值处理或硬阈值处理，而且可以选择不同的阈值形式，这将在后面作详细讨论，比如选取最著名的阈值形式门限阈值处理可以表示为，可以证明当趋于无穷大时使用阈值公式对小波系数作软阈值处理可以几乎完全去除观测数据中的噪声。对处理过的小波系数作逆变换重构信号即可得到受污染采样信号去噪后的信号。阈值的选取与量化小波收缩去噪方法的关键步骤是如何选择阈值和如何进行门限阈值处理，。

4、去噪和去噪效果对比图为含噪信号图，为软阀值去噪信号图，为硬阀值去噪图，为去噪图表几种方法去噪后的和信号的信噪比越高，原始信号和去噪信号的均方根误差越小，去噪信号就越接近原信号，去噪的效果也就越好。表.给出了种方法去噪后信噪比和均方根误差的比较，可以看出，小波分析去噪结果的信噪比和均方根误差指标均优于。结论数模极大值之间的关系，提出对各层系数采用不同的阈值进行处理，并针对软阈值函数和本文利用噪声与信号在小波变换各层系数的传输特性的不同预计噪声对应的小波系硬阈值函数各自的缺陷，提出了种新的阈值函数，更增加了小波去噪的灵活性。通过最后的仿真结果表明，新的小波阈值去噪方法可大幅度提升去噪效果，具有较好的工程应用价值。小波去噪是个正在研究的课题，新的方法在不断地提出。小波变换是种信号的时频分析方法，它具有多分辨率分析的特点，很适合探测。

5、中使用的是。它属于系列中的系列，正如前面所说，同系列的具有相同的内核相同或兼容的汇编指令集，差别仅在于内存储器的大小，片内外设等等，所以就首先介绍下系列普遍具有的特点和性能。具有改进的哈佛结构，使其处理能力达到最大。分开的程序空间和地址空间提供了高度的并行性，可以同时访问程序指令和数据，例如三次读操作和次写操作可以在个周期内完成。带并行存储的指令和具有特殊应用的指令充分利用了这种结构。这种并行性支持套强大的算术运算逻辑运算和位操作运算，所以使得这些运算可以在单个机器周期内完成。而且的运行机制还支持中断处理重复操作和函数调用等等。对于任意通用可编程芯片来说，般都具备以下几个部分内部存储器主要用来存储程序执行程序存储数据等中央处理单元用来实现各种运算功能片内外设用来实现些特定功能，如时钟发生器硬件定时器等等外部总线接口用来和其他。

6、中能够得到直观意义上很好的去噪效果。采用极大极小原理选择的阈值，和样也是种固定的阈值，它产生个最小均方误差的极值，计算公式为，采用史坦的无偏似然估计原理进行阈值选择，首先得到个给定阈值的风险估计，选择风险最小的阈值作为最终选择。选择启发式阈值它是和的综合，当信噪比很小时，估计有很大的噪声，这时，采用固定阈值。.阀值的选取阈值化处理的关键问题是选择合适的阈值如果阈值门限太小，去噪后的信号仍然有噪声存在相反，如果太大，重要信号特征将被滤掉，引起偏差。从直观上，对于给定小波系数，噪声越大，阈值就越大。大多数阈值选择过程是针对组小波系数，即根据本组小波系数的统计特性，计算出个阈值。等提出了种典型阈值选取方法，从理论上给出并证明阈值与噪声的方差成正比，其大小为.实验步骤小波去噪验证仿真实验信号是由函数产生的含标准的。

7、设计营造了良好的氛围。在本次设计中，甘老师给予我很大的关怀和帮助，特别是在论文的选题前期课题指导及各段落内容衔接等各环节都细心的指导和讲解，由于我在以前的课程学习中没有扎实的数字信号处理基础及程序设计经验，甘老师为我提供了诸多方面的资料，让我在课题设计中更加得心应手，最终才能圆满的完成毕业论文的设计。在这次毕业论文设计中，使我深刻的体会到只有理论知识还是不够的，要能在原有的理论基础上加以动手实践，使理论和实践很好的结合起来，这样才能对该知识点有更加深刻的认识，希望这种经验体会能够为我以后的学习工作中不断成长不断进步。最后用较少或已经淘汰。每个系列又有多种可供选择。同系列的具有相同的内核相同或兼容的汇编指令集它们之间的差别是具有不同大小的片内存储器不同的片内外设和外部接口等，工作电压和速度也有所区别。以上大系列实现功能的侧重点。

8、到含噪信号，利用中的小波工具箱对含噪信号分别进行软阈值化和硬阈值化去噪处理，得出的去噪结果与原始信号效果非常接近，由此可以看出利用中的小波变换工具箱对信号进行去噪处理是非常理想的。由图可以看出，利用小波分析去噪的结果明显优于变换，这是由于变换只能在频域范围内表述，对系数进行处理的方法也相对单，而利用小波对信号进行分解后，可以采用多种计算阈值和处理阈值的方法.对信号的噪声成分进行抑制，手段更加灵活。为了更加精确地表示去噪结果，可以计算去噪后信号的信噪比和均方根误差。图小波县兰西镇城南工业经济开发区。兰西县地处松嫩平原东南部呼兰河下游，北靠青冈，东北部与望奎县接壤，东临绥化市北林区，东南部与哈市呼兰区毗邻，西临肇东市，西北部与安达市相连。开发区距省会哈尔滨公里。全县总面积平方公里，是全国重要商品粮基地县之。工业经济开发区位于兰西。

9、同，也就是说应用领域有所不同系列是位定点。它是个控制器系列，主要应用于工业控制领域，它除了具有个内核外，还有大量的片内外设资源，如定时器各种同步和异步串口看门狗总线接口等加上其价格低廉，速度更高，可靠性更强，可以取代传统单片机。内部具有，方便固化程序，而其他系列都没有内部。系列是位定点低功耗，性价比极高，主要应用于无线通信系统及手持式通讯产品，如手机，和等。又分为和两个系列。相对系列来说，其内部存储更大，运行速度更快，更适合执行较为复杂的数字信号处理任务，但控制功能相对较弱。般由核心电压和电压两种电压供电。核心电压较低，所以功耗很低，且体积很小，方便集成。系列是位的系列。在的所有系列中运行速度最快。其中是定点，而和是浮点，它主要应用于需要大量快速运算的场合，如数字视频处理无线基站等。由于速度很高，所以功耗也很大。芯片在本设计。

10、峰.种新的小波阈值去噪算法.弹箭与制导学报.刘宗昂杨莘元王丽安.种新的小波去噪算法.弹箭与制导学报.吴伟蔡培升.基于的小波去噪仿真.信息与电子工程.李祥兵肖合林.基于的小波阈值折中算法研究.电脑开发与应用.杜浩潘丛爽.基于小波去噪方法研究.计算机仿真.张兆宁董肖红潘云峰.基于小波变换模极大值去噪方法的改进.电力系统及其自动化学报.附录阈值去噪的验证仿真程序，小波与对比验证仿真程序，.，本章总结基于的算法实现算法实现主要分为三个部分小波分解部分小波系数阈值量化部分和小波重构部分。具体程序实现流程为图。开始小波分解建立数据仿真文件及外设初始化小波系数阈值量化小波重构结束读取数据仿真文件第四章实验仿真及图.实验结论图小波去噪验证仿真图为原始信号为含噪信号为软阀值去噪信号为硬阀值去噪信号通过对图的分析，可以看出对原始信号添加噪声后得。

11、城南，区域地势平坦，绥肇路和哈黑路贯穿开发区，交通条件优越。二场址土地权属类别及占地面积拟选厂址位于城南工业经济开发区，土地为国有，无需要拆迁建构筑物，占地万平方米。二场址建设条件地形地貌地震情况兰西县属松嫩平原东部漫川漫岗地形，西北高，东南低，海拔高度米。拉哈岗与呼兰河由北而南为堆积阶地贫水区，水文地质条件复杂，矿化度较高，般在克升，成井深度在米，有地方在米以上。三气候条件风兰西县属温带大陆性季风气候，平均风速多为米米秒，常出现级大风，有时超过级。全县级以上大风次数年平均次，年平均风速米秒。年主导风向西北风。温度兰西县平均气温为，极端最低气温，极端最高气温，以上高温天气多为天。无霜期在天。年均日照时数小时，日照积温高，年积温累计达。降水兰西县年降水量在毫米毫米，其分布是西少东多，年降水变率较大。春秋冬季降水少夏季降水充沛，。

12、斯白噪声信噪比为的信号，用函数进行去噪处理。首先产生个长度为点，包含高斯噪声的信号及含噪信号，其噪声标准差为，如图及所示。利用小波对信号分解，在分解的第层上，利用软阈值法去噪，结果如图所示同样的条件下，利用固定阈值选择算法对信号去噪，结果如图所示。验证仿真程序如下，.小波去噪与去噪效果对比选择.中含有噪声的仿真信号作为原始信号，分别使用和小波分析方法对信号进行去噪处理，采用的小波是，分解层数为，对比结果如图所示。验证仿真程序如下祝愿我所有的老师和同学工作顺利，阖家欢乐，生平安。参考文献胡昌华，张军波，夏军．基于的系统分析与设计，西安西安电子科技大学出版社朱云芳，戴朝华，陈维荣．小波消噪阈值选取的种改进方法．电测与仪表．，．，．，，高成.小波分析及应用.国防工业出版社.刘涛.使用小波分析入门.国防工业出版社.金宝龙李辉赵乃杰何。

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