1、“.....用门限阈值对小波系数进行处理，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。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......”。

2、“.....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,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......”。

3、“.....从理论上给出并证明阈值与噪声的方差成正比,其大小为实验步骤小波去噪是重要的生物质资源，其蛋白质含量约，纤维素训中心技术培训中心信息中心，蔬菜产业化创业中心大楼。 能源环境工程大型沼气处，小型户用沼气池要建设内容及规模 太阳能全智能温控玻璃温室。 双层冲气膜板温室连栋大棚亩。 钢管骨架大棚亩。 菱镁骨架大棚亩。 植物离体培养室核心区内展示的各项无公害蔬菜高新科技和先进适用技术 组装配套技术和科技成果。通过技术示范辐射，带动永丰县乃至 吉安市农业结构调整无公害蔬菜产业化发展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，待人和蔼可亲......”。

4、“.....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工程及生活设施潜力，减少储运 机修和车辆等方面的投资。 重视安全卫生和三废治理，主体工程与环保安全和公 共卫生同时考虑，消除三废对环境造成的影响。 贯彻工厂布臵体化，生产装臵露天化，建构筑物轻型 化，公用工程社会化，引进技术国产化五化的设计原则。 项目提出的背景投资的必要性和经济意义 企业基本情况 有限公司建于年月，公司拥有固定资产 万元，现有职工名，农化专家名，高级农艺师名，化工技 师名。拥有国内秆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，......”。

6、“.....也有字七位的不等。扬声器的选择电动式扬声器应用最广泛，它又分为纸盆式号筒式和球顶形三种。而前两种应用比较广泛，因此这里只介绍前两种。纸盆式扬声器纸盆式扬声器其结构由三部分组成振动系统，包括锥形纸盆音圈和定位支片等磁路系统，包括永久磁铁导磁板和场心柱等辅助系统，包括盆架接线板压边和防尘罩等。当处于磁场中的音圈有音频电流通过时，就产生随音频电流变化的磁场，这磁场和永久磁铁的磁场发生相互作用，使音圈沿着轴向振动，由于扬声器结构简单低音丰满音质柔和频带宽，但效率较低。号筒式扬声器号筒式扬声器其结构由振动系统高音头和号筒两部分构成。振动系统与纸盆扬声器相似，不同的是它的振膜不是纸盆，而是球顶形膜片。振膜的振动通过号筒经过两次反射向空气中辐射声波。它的频率高音量大，常用于室外及广场扩声。移动通信模块的设计基于网络与单片机控制的电动车无线防盗系统，不仅可以有效的提高电动车防盗报警的实时性，可靠性和看能否及时发送报警短信，并测试嫩否跟踪到电动车的网络地点信息。根据不断的测试，显然该无线遥控器报警器可及时准确的接收的报警信息，并可以追踪电动车的网络信息......”。

7、“.....将手机与防盗器防盗器与车进行整合，在车人分离且有警情的情况下能够自动通过向车主绑定的手机打电话发短信进行报警的新型防盗器，他彻底解决了报警受距离限制容易被断电失去报警功能的缺陷，真正实现并开启了人车合，智能防盗的新时代。与普通防盗器相比，电动车智能防盗器具有绝对的优势，他除了具有常规的双向防盗器所具备的功能外，还增加了如短信查询当前所在位置断电剪线报警内置电池剪线后也可用天，可通过定位追寻功能查找车的位置，同时常规的电话防盗报警短信报警等也不受影响,同时对于报警距离等，均不受影响，而普通防盗器则只要外接电源断开，马上就会失效，优势是不言而喻的,现在的防盗不只是防丢车，在些城市出现了小偷只偷电瓶的情况，这就要求，防盗器需要具备定的专业技术，电动车智能防盗报警器，与普通防盗报警器最大的区别在于智能防盗器具有自动感应外接电源电压，如果外电被剪或是无电，均会向车主进行报警，这就有效的防止小偷偷配件的情况发生，普通防盗器是无法实现这点的,总结和体会通过此毕业设计课题，让我对电动车无线防盗系统的设计有了个全新的认识。此课题说难也不难，最主要的是自己的态度......”。

8、“.....并思考自己为什么做不到这些效果。通过本课题，也动进入报警检测状态，防止车主忘记锁车就离开。刷卡锁车时先鸣喇叭二声，如果秒内车轮没有转动，再鸣喇叭二声进入防盗状态，如果秒内车轮有转动则忽略此次刷卡，防止用户在行驶中误刷卡导致突然刹车。可配合具有电机抱死功能的控制器，在发出报警信号的同时，启动电路抱死电机，使电动车轮子不能转动。所有的射频卡都必须写入个标识对象的码，此电动车中的射频卡安装在电动车中，代码便跟随表示对象的的移动而到达不同物理地址上的数据采集点。车主手中的遥控器也相当于读写器，用门限阈值对小波系数进行处理，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......”。