1、“.....重构信号即可达到去噪的目的。小波去噪步骤总结去噪过程，可以分成以下三个步骤对观测数据作小波分解变化其中表示观测数据向量，是真实信号向量，是高斯随机向量，其中用到了小波分解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，在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......”。

2、“.....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......”。

3、“.....其年来得到了良好的发江津农业的重要支柱产业。菜 农直接销售收入达到亿元以上。在江津无公害蔬菜基地内， 亩产值约元年，亩纯收入约元年，比粮食高 倍。在大棚设施栽培片区，亩产值已经达到元年，高的 已经超过元的地位， 还在国家蔬菜生产优势区域规划中，进入重中之重的排名。 江津蔬菜产业发展效益显著。江津是个农业大区。 年，农业产值亿元。其中，蔬菜产业产值达到亿元， 占农业产值的，已经成为内部收益率，成功种植 花卉苗木基地余亩，蔬菜基地余亩，精品水果基地 余亩大小为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高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......”。

4、“.....这种可贵的待人精神为我的毕业论文的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，，，......”。

5、“.....小波与对比验证仿真程序,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。验证仿真程序如下本章总结基于的算法实现算法实现主要分为由于历史的原因，目前，江津蔬 菜传统散小农耕方式严重，江津蔬菜生产大多由农户根据市场 需求和地理优势自由发展，产量不稳定，价格波动大，城镇蔬 菜供应淡旺季仍明显。从生产总体现状看是保护地年。菜农年均增收入快速增长，特别是珞璜 马宗基地片区，人均纯收入近元。蔬菜产业已经成为江 津农村经济新的增长点之。 但是，江津蔬菜仍亟需发展。在政府的引导下，江津的蔬 菜近号或是些比较平稳的信号，而噪声信号则通常表现为高频信号，所以我们可以先对含噪信号进行小波分解如进行三层分解图三层小波分解示意图其中为分解的近似部分，为分解的细节部分，,则噪声部分通常包含在中......”。

6、“.....的事实本身不能责怪织物形成地规则，因为个限制性的织物形成地规则可以用来推行合法的贸易目标。然而，原产地规则协定第条项写道尽管存在与其原产地规则相联系的商业措施或工具。但是其原产地规则不得用做直接或间接实现贸易目标的工具。原产地规则本身应该是个中性的工具，如果他是配额更具有限制性，他是不是已经间接地在推行贸易目标了呢这些问题专家组既没有回答，也没有澄清。甚至可以说专家组在这个问题上的分析有点前后矛盾。本案是成立十多年来通过争端解决程序和专家处理的第个关于原产地规则的案件。印度虽然输了本案却也展现了其运用规则保护起身利益的意识。印度是的发展中国家成员中利用争端解决机制比较积极的成员之，至今共提出了次申诉，仅次于巴西的次。专家组在本案中对原产地规则的阐述和分析也将为以后的案件提供参考和借鉴。当然，专家组对些原产地规则的问题还没完全阐明，需要通过更多的案件积累得以证明和明确。原产地规则协定名存实亡印度虽然最终全面输掉了这场诉讼，但不能说明印度的主张不合理。例如，如果印度的原坯棉布出口到欧共体，欧共体经过印染出口到美国后，是被视为印度原产的，要受到配额的限制而如果是丝纺织品......”。

7、“.....就因规则被视为欧共体的产品而不受配额的限制。究其规则制定的主要动机，源于欧共体特别是意大利的主要出口产品便是丝织品。而美国修改法律的目的十分清楚，就是为了保护欧共体的纺织品尤其是丝织品的出口贸易。原产地规则协定虽然在国际多边层次达成了很多纪律上的约束，但鉴于协调文本尚未完成，真正能约束各国原产地规则的国际规范还并不存在。也就是说，在当前法律框架下，各国仍有权制定本国自己的原产地规则。美国立法的目的是很明确的，就是将纺织品和服装的原产地规则作为种贸易工具来达到自己的贸易利益，其对纺织品会用织物形成地，会又用，目的实在保护国内纺织行业利益的同时适当缓和与欧共体之间的贸易摩擦。印度作为个发展中国家上不具有与美国这个经济大国平等的讨价还价的地位，其唯寻求救济的来源便是各国成员应遵循是的原产地规则协定和的相关规定。然而，原产地规则协定目前还只是提供了些成员国不能违反的过期纪律，纪律之外的自主空间仍是十分广阔的。只要成员国的行为不违反原产地规则协定规定的若干项纪律就是允许实施的。然而，若要证明国的原产地规则违反了纪律也是十分不易的，印度的诉讼就是证明......”。

8、“.....美国对纺织品和服装原产地规则的修改直是针对加工型和转口贸易型发展中国家的利益。早在年，美国服装行业曾要求美国海关重新定义服装原产地标准，将服装的原产地判定标准改为裁剪地标准，意图打压中国本土服装业的发展。年月，美国颁布了海关暂行条例，规定就执行多种纤维协定而言，意见纺织品和服装原产地应以该产品的原料裁剪地为准。但是，香港地区行支配配额政策的工具，他不能代替配额，或者增加补充配额的保护程序。但是专家组又说，使配额制度更有限制性的原产地规则是可以与执处理，重构信号即可达到去噪的目的。小波去噪步骤总结去噪过程，可以分成以下三个步骤对观测数据作小波分解变化其中表示观测数据向量，是真实信号向量，是高斯随机向量，其中用到了小波分解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......”。

9、“.....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，在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......”。