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正文摘录:

现代电子技术》2006年第17期总第232期》测试·测量·自动化司4实验研究在仿真实验中采用多尺度阈值技术的小波去噪方法对叠加有高斯白噪声的一段信号进行了降噪处理.选用的小波为db8小波。对图2所示的含噪信号进行三层小波分解的示意图，见图3。通过多尺度阈值去噪方法去噪后，经过三次重构后得到的恢复信号，如图4。原始佑‘，禽噪竹lj图2原始信号与舍噪信号20100.10去细15O50100150200250050100150200250图3对含噪信号的三层小波分解图4小波三次重构后的结果由仿真实验可以看出，由于多尺度阈值去噪方法考虑到了信号和噪声的多尺度特性，在小波域内进行了逐尺度的阈值处理，而后经反变换得到去噪后的信号，因而去噪效果良好，并且很好地保留了原信号的细节信息。5结语多尺度阈值技术的小波去噪是基于Mallat小波分解、重构算法，并根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性，用软阈值函数确定的阈值对不同尺度上的小波系数进行处理，进而达到去除噪声的目的。实验表明，该方法具有自适应性能力强，对信号先验知识依赖少，且能够完全进行重构(存在逆变换)，有效地提高了信号的信噪比和信号的分辨率，而且具有保留信号的细节信息的特点，可以有效地运用于图像信号的降噪。参考文献[1]韩震宇，申旭娟.石章林.信号的多分辨分析及其在消噪中的应用[J].四川联合大学学报，1999，3(1)：52—58.[2]彭玉华，汪文霞.小波用于估测散射波波达时间及去嗓[J].电子学报，1996，24(4)：113—116.[3]coifmanRR，[)one)hoD【。.Transl~lt。ion—invar‘rant[)enoisr_m’g，Waveletsandstatistics[M].NewYorkSpl‘lngei‘一Vet‘一lag，1995.[4]Mallats.TheoryforMulti—solutionSignal[)ecomposition，TheWaveletRepresentation[J].IEEETransactl‘ononPat—ternAnalysis.andMachine·Intelligence，1989，11(7)，674—693.[5]董长虹，高志，余啸海.小波分析工具箱原理与应用[M].北京：国防工业出版社，2004.[6]冉启文，谭立英.小波分析与分数傅里叶变换及应用[M].北京：国防工业出版社，2002.[7]王艳辉，王永臣.小波变换技术用于图像信号的降噪[J].沈阳工业学院学报，2000.19(4)：12—15.[8]冷军发，荆双喜，李臻.基于小波多分辨分析的阈值去噪[J].焦作工学院学报：自然科学版，2002，21(6)：443—446.作者简介邱刚男，1980年出生，四川简阳人，硕士研究生。研究方向为机械电子工程。l，‘’”1‘”’”“’“’“’”一”一“’””“’“’”’”’“’“’一“’”“’。’“’“’一’一’“’一’“’“’一’一’”’”’”’”’”’”’”’卜”’卜“、++i微软向“多核“转型：十+；最近，微软计划在现有的桌面和服务(1)PC情结消退；{i软件的核心上再增加两个新“核”，包括娱(2)由单核向多核转型；ij乐和互联网服务，并希望像今后的cPu一(3)网络移动战略开始；f÷样，拥有多“核”。巨人微软开始加速转型，(4)自主研发仍是重点；÷；主要表现在以下5个方面：(5)中国战略全面展开。ik..+..+..+..+..+。+..+..+..+..+。+。+..+..+..+..+..+。+一+..+..+..+..+..+。+。+..+。+。+。+..+。+。+..+..+..+..+。+..+一+..+。+。+.-