基于Blackman窗函數(shù)插值的小波模極大值去噪算法.pdf

1、信號去噪算法的研究一直是信號處理領域的難點和熱點，長期以來人們常用傅里葉變換分析處理信號，而且取得了較好的效果。然而傅里葉變換是一種全域的整體變換，只能顯示一個域內的信號特性，對于分析非平穩(wěn)信號有很大的局限性。小波變換是繼傅里葉變換迅猛發(fā)展起來的一種分析非平穩(wěn)信號的強有力工具，具有在時頻域內同時表征信號局部化特性和多分辨分析的能力，不但在信號處理領域有極好的發(fā)展前景，而且與科學界其他領域相互融合、相互滲透形成一種新生力量。
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2、文主要研究了利用小波模極大值重構小波系數(shù)實現(xiàn)信號重構的算法，在分析了模極大值直接重構算法和交替投影算法之后，總結了兩種經典算法存在的優(yōu)缺點，發(fā)現(xiàn)模極大值直接重構算法雖然簡單快捷，但重構后的信號信息不完整，有較大失真；而交替投影算法雖然能達到很高的重構精度，但計算量太大，運算速度太慢，實用性不強。如何找到一種由信號的模極大值重構信號的合理有效、方便快捷的算法，就是本文要解決的問題。
　　考慮到Blackman窗函數(shù)有主瓣寬且幅值大，

3、旁瓣寬度小以及衰減速度快的特性，本文以 Blackman窗函數(shù)作為插值函數(shù)，并在此基礎上，構造了一種基于Blackman窗函數(shù)插值的小波模極大值去噪算法，該算法利用插值技術填補了各尺度上那些不是模極大值點的值，從而得到重構信號。最后采用blocks和bumps信號從重構精度、信噪比增益和運算時間上對本文構造的算法與兩種經典算法進行了仿真比較，結果表明Blackman窗函數(shù)插值的去噪算法有較好的去噪效果，信號信息完整，計算量小，且失真小，