【摘 要】
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小波分析是当前应用数学中一人迅速发展的新领域,它是时间和频率的局部变换,能有效地从信号中提取信息.该文针对小波变换的特点,结合信号去噪方面的要求,对非平稳信号和平稳
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小波分析是当前应用数学中一人迅速发展的新领域,它是时间和频率的局部变换,能有效地从信号中提取信息.该文针对小波变换的特点,结合信号去噪方面的要求,对非平稳信号和平稳信号的信噪分离进行了研究.对于非平稳的信号,鉴于白噪声的性态与信号的性态在小波变换下的模极大值具有截然不同的性质,因此,该文用小波变换的模极大性原理对信噪分离进行了研究.对于平稳的信号,将小波经LMS算法,利用小波的时频局部特性,将小波同LMST算法结合,提出了一种新型的基于小波分解的LMS方法,提高了LMS算法的收敛速度,并应用于自适应滤波器,提高了知适应滤波器整体的收敛速度及输出的信噪声比.通过MATLAB对小波和傅立叶仿真结果进行比较,显示了小波在信号去噪声方面良好的应用效果.
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