基于相关性的小波模极大值去噪算法研究开题报告

1. 研究目的与意义

信号在采集、转换和传输过程中经常受到环境设备等因素等影响，致使现实信号成为噪声。

因此如何去除信号中的噪声，得到有用信息是信号处理过程中的一项关键技术。

传统的去噪技术是将染噪信号进行傅里叶变换，经滤波操作后在进行傅里叶逆变换而得到干净信号。

2. 国内外研究现状分析

小波分析作为信号处理的一种新工具, 已在许多领域取得了成效, 是目前国际上极为活跃的研究方向。

目前, 常用的小波分析去噪方法有三类，第一类是基于小波变换模极大值原理的，1992年由mallat提出信号和噪声不同的奇异指数影响小波变换系数模极大值随尺度传播特性的理论,可以利用小波变换模极大值的方法结合边缘检测来去除噪声。

国内张玉新滕桂法等人对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究,根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容熟悉非平稳信号的构造，掌握信号的降噪原理。

熟悉小波模极大值降噪原理，利用模极大值算法对仿真信号进行降噪处理3.掌握相关函数降噪方法，深入研究基于相关性的小波模极大值去噪算法对信号进行降噪处理。

4.熟悉matlab软件使用方法及编程，构造仿真信号，对比基于相关性的小波模极大值去噪算法和直接模极大值算法对仿真信号进行降噪处理的效果，验证该方法的有效性和可行性。

4. 研究创新点

与直接基于模极大值的去噪算法相比，本文研究的基于相关性的小波模极大值去噪算法具有算法简单，容易实现，去噪效果好的特点。

根据信号和噪声经小波分解后表现出不同的特性创造性地引入相关性原理来达到目的。