基于提升小波理论的信号去噪方法的研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·小波理论的发展与应用 | 第11-13页 |
| ·小波理论的发展 | 第11-12页 |
| ·小波理论的应用 | 第12-13页 |
| ·课题背景 | 第13-14页 |
| ·小波分析在信号滤波中的应用 | 第14-15页 |
| ·本文安排 | 第15-17页 |
| 第2章 小波变换基本理论 | 第17-33页 |
| ·小波基本概念 | 第17-18页 |
| ·小波定义与连续小波变换 | 第17-18页 |
| ·离散小波变换 | 第18页 |
| ·多分辨分析 | 第18-22页 |
| ·尺度函数 | 第19页 |
| ·尺度空间 | 第19-20页 |
| ·多分辨分析 | 第20页 |
| ·小波空间 | 第20-22页 |
| ·Mallat算法 | 第22-24页 |
| ·信号的分解 | 第22-23页 |
| ·信号的重构 | 第23-24页 |
| ·常用小波基函数及性质 | 第24-26页 |
| ·常用小波介绍 | 第24-25页 |
| ·小波基性质 | 第25-26页 |
| ·提升小波理论 | 第26-32页 |
| ·提升小波理论的发展与特点 | 第26-27页 |
| ·提升小波的分解与重构 | 第27-28页 |
| ·提升小波分解与重构实例 | 第28-29页 |
| ·提升小波构造 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第3章 小波阈值去噪方法 | 第33-49页 |
| ·引言 | 第33页 |
| ·白噪声的特性与信号去噪方法的评价 | 第33-35页 |
| ·白噪声的特性 | 第34页 |
| ·小波去噪的性能评价标准 | 第34-35页 |
| ·小波阈值去噪原理 | 第35-38页 |
| ·阈值选取 | 第35-37页 |
| ·阈值函数选取 | 第37-38页 |
| ·分解层数的选择 | 第38页 |
| ·基于模糊隶属度函数阈值去噪 | 第38-43页 |
| ·模糊隶属度阈值函数 | 第38-40页 |
| ·去噪步骤 | 第40页 |
| ·仿真实验 | 第40-43页 |
| ·基于遗传算法优化的阈值函数 | 第43-47页 |
| ·遗传算法简介 | 第44-45页 |
| ·算法实现 | 第45-46页 |
| ·仿真实验 | 第46-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第4章 小波变换域自适应滤波 | 第49-67页 |
| ·引言 | 第49页 |
| ·自适应滤波器的基本原理 | 第49-53页 |
| ·自适应滤波器 | 第49-52页 |
| ·LMS算法 | 第52-53页 |
| ·步长因子μ的取值范围 | 第53页 |
| ·小波变换域自适应滤波 | 第53-59页 |
| ·LMS算法的缺点 | 第53-54页 |
| ·D-LMS算法结构 | 第54-55页 |
| ·D-LMS算法的权向量自适应律 | 第55-56页 |
| ·D-LMS收敛速度及条件数的变化 | 第56-57页 |
| ·D-LMS算法仿真实验 | 第57-59页 |
| ·变步长小波变换域自适应滤波 | 第59-65页 |
| ·变步长自适应滤波介绍 | 第59页 |
| ·改进变步长自适应滤波 | 第59-62页 |
| ·仿真实验 | 第62-65页 |
| ·本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 总结与展望 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
