基于小波变换的信号消噪
| 中文摘要 | 第1页 |
| ABSTRACT | 第3-6页 |
| 第一章 绪论 | 第6-9页 |
| ·选题背景及意义 | 第6-7页 |
| ·课题的目的和任务 | 第7页 |
| ·本人所做工作 | 第7-9页 |
| 第二章 小波理论与工程分析 | 第9-33页 |
| ·小波分析引入的背景 | 第9-12页 |
| ·傅立叶变换 | 第9-10页 |
| ·短时傅立叶变换 | 第10-12页 |
| ·小波分析方法的出现和发展 | 第12页 |
| ·小波分析的基本元素 | 第12-14页 |
| ·母小波(母函数)与小波(小波函数) | 第12-13页 |
| ·尺度函数 | 第13-14页 |
| ·小波变换—小波分析的变换种类 | 第14-24页 |
| ·连续小波变换 | 第15-18页 |
| ·离散小波变换 | 第18-24页 |
| ·小波分析的语法规则—MRA与MalIat算法 | 第24-31页 |
| ·仿真试验 | 第31-33页 |
| 第三章 小波变换在信号去噪中的应用 | 第33-50页 |
| ·小波模极大值去噪算法研究 | 第33-37页 |
| ·小波变换与Lipschitz指数的关系 | 第33-34页 |
| ·信号在小波变换下特性 | 第34页 |
| ·白噪声的模极大值传播特性 | 第34-35页 |
| ·小波模极大值消噪算法 | 第35-37页 |
| ·模极大值去噪算法结果显示与分析 | 第37-38页 |
| ·小波阀值去噪方法分析及改进 | 第38-41页 |
| ·含噪声信号的小波分析特性 | 第38-39页 |
| ·噪声在小波分解下的特性 | 第39页 |
| ·用小波分析对信号消噪 | 第39-40页 |
| ·小波消噪中阀值的选取 | 第40-41页 |
| ·基于小波与自适应学习算法的消噪方法 | 第41-44页 |
| ·含噪声的信号模型 | 第41-42页 |
| ·自适应消噪结构 | 第42-43页 |
| ·基于梯度的自适应学习算法 | 第43-44页 |
| ·小波阀值去噪方法实现与结果分析 | 第44-49页 |
| ·小波分析在平稳信号消噪中的应用 | 第44-46页 |
| ·小波分析在非平稳信号消噪中的应用 | 第46-48页 |
| ·小波分析在实际信号消噪中的应用 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第四章 利用小波包进行信号消噪处理 | 第50-58页 |
| ·小波包变换的基本原理 | 第50-51页 |
| ·小波包的定义 | 第51-53页 |
| ·最好小波基的选择 | 第53-55页 |
| ·运用小波包消噪 | 第55页 |
| ·利用小波去噪仿真 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 结论与研究展望 | 第58-60页 |
| ·结论 | 第58-59页 |
| ·研究前景 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 在学期间发表的学术论文 | 第63页 |
