小波阈值去噪matlab程序

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

摘 要

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时—频分析，借助时—频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。本文设计了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。

关键词：小波变换；去噪；阈值

-I-

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

Abstract

Wavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analys

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

摘 要

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时—频分析，借助时—频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。本文设计了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。

关键词：小波变换；去噪；阈值

-I-

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

Abstract

Wavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analys

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

摘 要

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时—频分析，借助时—频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。本文设计了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。

关键词：小波变换；去噪；阈值

-I-

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

Abstract

Wavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analys

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

摘 要

小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时—频分析，借助时—频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对小波阈值化去噪的原理介绍,运用MATLAB 中的小波工具箱，对一个含噪信号进行阈值去噪，实例验证理论的实际效果，证实了理论的可靠性。本文设计了几种小波去噪方法，其中的阈值去噪的方法是一种实现简单、效果较好的小波去噪方法。

关键词：小波变换；去噪；阈值

-I-

哈尔滨工业大学华德应用技术学院毕业设计（论文）

Abstract

Wavelet analysis theory is a new theory of signal process and it has good localization in both frequency and time do-mains.It makes the wavelet analysis suitable for time-frequency analys

采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究,在软阈值函数下,分别采用固定阈值、启发式阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪,并用偏最小二乘建模的方法对去噪效果进行评价。结果表明,小波阈值降噪方法可以有效地降低原始光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,而在阈值降噪过程中,最大最小阈值去噪效果最好,其建模后的绝对系数(R2)是0.8935,均

第3卷第1 4期 2 1年 3 0 1月

长春理工大学学报 (自然科学版 )J un l f h n c u nv r t f c n ea dT c n lg ( mml ce c dt n o ra C a g h n U i s yo S i c e h oo y Na o ei e n i e io S n E i J

VO13 No 1 .4 . M a .2 l r 01

基于小波阈值去噪的光谱模型评价方法研究董冰，付跃刚，张贺龙，邸旭，石晓光(长春理工大学光电工程学院，长春 10 2 ) 302

摘

要：采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究，在软阈值函数下，分别采用固定阈值、启发式

阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪，并用偏最小二乘建模的方

采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究,在软阈值函数下,分别采用固定阈值、启发式阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪,并用偏最小二乘建模的方法对去噪效果进行评价。结果表明,小波阈值降噪方法可以有效地降低原始光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,而在阈值降噪过程中,最大最小阈值去噪效果最好,其建模后的绝对系数(R2)是0.8935,均

第3卷第1 4期 2 1年 3 0 1月

长春理工大学学报 (自然科学版 )J un l f h n c u nv r t f c n ea dT c n lg ( mml ce c dt n o ra C a g h n U i s yo S i c e h oo y Na o ei e n i e io S n E i J

VO13 No 1 .4 . M a .2 l r 01

基于小波阈值去噪的光谱模型评价方法研究董冰，付跃刚，张贺龙，邸旭，石晓光(长春理工大学光电工程学院，长春 10 2 ) 302

摘

要：采用小波变换对小麦近红外漫反射光谱进行阈值去噪研究，在软阈值函数下，分别采用固定阈值、启发式

阈值、自适应阈值、最大最小阈值对光谱信号进行去噪，并用偏最小二乘建模的方

基于小波阈值去噪法的智能音箱语音识别研究

智能语音，是实现人与机器之间的通信，主要有语音识别、语音合成技术。智能语音技术的研究是以语音识别技术为开端，随着信息技术的发展，智能语音技术成为人们日常生活中沟通与交流的有效、便捷手段。目前，智能音箱已成为智能语音技术深入人们日常生活的应用实例，如Amazon Echo、Google Home、天猫精灵等。为了更好的对智能音箱进行语音识别，需要对麦克风采集到的原始语音数据进行处理，以期送往语音识别引擎的数据，能有更高的识别率。

本文针对智能音箱的音频预处理问题，基于MATLAB软件，结合小波变换理论，设计了一种处理声音信号噪音的方法。通过MATLAB调取麦克采集到的原始语音数据，然后采用小波分解，设置信号阈值对声音信号中的噪声进行滤波处理，小波重构等过程，最后，画出处理前后的波形图，通过对比，可知处理后的声音信号滤除了高频噪声，显示的信号更清晰，有助于提高语音识别率。

一、智能音箱-音频预处理赛题简介

本次赛题中采用的智能音箱的语音信号由两个麦克采集得到，Mic1和Mic2 采集到的数据分别对应着chann1.pcm和chann2.pcm，数据为16bit、采样率16k 的pcm文件。现有智能音箱在家庭环境中

1.阈值获取

MATLAB中实现阈值获取的函数有ddencmp、thselect、wbmpen和wwdcbm，下面对它们的用法进行简单的说明。

（1）ddencmp的调用格式有以下三种：

（1）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,IN2,X)

（2）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wp',X)

（3）[THR,SORH,KEEPAPP,CRIT]=ddencmp(IN1,'wv',X)

函数ddencmp用于获取信号在消噪或压缩过程中的默认阈值。输入参数X为一维或二维信号；IN1取值为'den'或'cmp'，'den'表示进行去噪，'cmp'表示进行压缩；IN2取值为'wv'或'wp'，wv表示选择小波，wp表示选择小波包。返回值THR是返回的阈值；SORH是软阈值或硬阈值选择参数；KEEPAPP表示保存低频信号；CRIT是熵名（只在选择小波包时使用）。

（2）函数thselect的调用格式如下：

THR=thselect(X,TPTR);

THR=thselect(X,TPTR)根据字符串TPTR定义的阈值选择规则来选择信号X的自适应阈值。

自适应阈值的选择规则包括以下四种：

*TPT

基于小波变换的图像去噪方法的研究

（附送程序，见上传者“我的文档”）

摘要

图像在生成和传输的过程中会受到各种噪声的干扰,对信息的处理、传输和存储造成极大的影响。寻求一种既能有效地减小噪声,又能很好地保留图像边缘信息的方法,是人们一直追求的目标。小波分析是局部化时频分析,它用时域和频域联合表示信号的特征,是分析非平稳信号的有力工具。它通过伸缩、平移等运算功能对信号进行多尺度细化分析,能有效地从信号中提取信息。

本文对基于小波变换的图像去噪方法进行了研究分析, 详细介绍了其去噪原理和算法,分析了去噪过程中参数的选取问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数相关性去噪方法的原理和算法。最后对均值滤波、中值滤波和维纳滤波方法在高斯噪声下进行了分析比较,并给出了仿真实验结果，结果证明小波去噪十分有效，其结果好于其它3种滤波。

关键词：小波变换，图像去噪，阈值，阈值函数

1．引言

数字图像在我们日常生活中起着非常重要的作用，它与我们的日常生活息息相关，例如在卫星、电视、核磁共振、计算机视觉、地球信息系统以及天文学中应用非常广泛。但是一般情况下采集到的数字图像是含有噪声的。噪声[1]可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。图像在生成和传输的过程

第24卷,第7期 光谱学与光谱分析2004年7月 SpectroscopyandSpectralAnalysisVol124,No17,pp8262829

July,2004

采用不同小波母函数的阈值去噪方法性能分析 吕瑞兰,吴铁军,于 玲

浙江大学智能系统与决策研究所,杭州 310027

摘 要 以用于测定汽油辛烷值的红外吸收光谱分析为背景,评估采用小波去噪方法时各种小波和阈值组

合的去噪能力。文章构造了一个理想的原始光谱信号,考虑到小波去噪后信噪比以及原始光谱信号保留率这两者之间的协调关系,基于信噪比(SNR)定义了一个评价去噪优劣的评估系数η,在此基础上采用三种小波族系

(Symlets,Daubechies,Coiflet)、四种阈值选取方法(Rigrsure,Sqtwolog,Heursure和Manimaxi)和三种阈值重调方法(One,Sln,Mln)对理想原始光谱信号进行了基于小波变换的信号去噪处理实验,以评价各种小波函数和阈值选取及重调方法的优劣。通过一系列的试验表明,对于该类型的信号,在实验所考察的小波族系和阈值选取及重调方法的范围内,采用Daubechies9或Symlet7,