第25卷第2期

2002年4月合肥工业大学学报(自然科学版)JOURNALOFHEFEIUNIVERSITYOFTECHNOLOGY.25No.2VolApr.2002

1,2

(1.,2.中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥　230031)

摘　要:,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。该文介绍了几种常用的小波去噪方法,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真信号的去噪处理,并通过对几种方法优缺点的比较,为小波去噪的方法选择提供了一个参考依据。

关键词:小波变换;去噪;阈值;平移不变量;模极大值

中图分类号:TH165.3　　　文献标识码:A　　　文章编号:100325060(2002)0220167206

Severalmethodsofwaveletdenoising

112WENLi,　LIUZheng2shi,　GEYun2jian

(1.SchoolofMechanicalandAutomobileEngineering,HefeiUniversityofTechnology,Hefei230009,China;2.HefeiInstituteofIntel2ligentInstrument,ChineseAcademyofSciences,Hefei230031,China)

Abstract:Usingwaveletdenoisingisanimportantapplicationofwaveletanalysisinengineering.Sev2eralpopularwaveletdenoisingmethodsareintroducedhereinincludingthewaveletdecompositionandreconstructionmethod,thenonlinearwaveletthresholddenoisingmethod,thetranslationinvariantde2noisingmethodandthewavelettransformmodulusmaximamethod.Thesemethodsareusedtore2movetheGaussianwhitenoisefromthesimulatedsignalrespectively.Theiradvantagesanddisadvan2tagesarecompared,whichmaybehelpfulinselectingthemethodsofwaveletdenoising.

Keywords:wavelettransform;denoising;threshold;translationinvariant;modulusmaxima

小波分析是近十几年来发展起来的一种新的数学理论和方法,目前已被成功地应用于许多领域。作为一种新的时频分析方法,小波分析由于具有多分辨分析的特点,能够聚焦到信号的任意细节进行多分辨率的时频域分析,因而被誉为“数学显微镜”。

在信号处理领域,用小波方法去噪已得到了越来越广泛的应用。小波去噪的方法有多种:1988年,文献[1]提出了多分辨分析的概念,使小波具有带通滤波的特性,因此可以利用小波分解与重构的方法滤波降噪;1992年文献[3]又提出了奇异性检测的理论,从而可利用小波变换模极大值的方法去噪。此后,文献[7～11]提出了非线性小波变换阈值法去噪,用该方法去噪得到了非常广泛的应　　

收稿日期:2001209224

基金项目:国家“863”基金资助项目(2001AA423300)和安徽省自然科学基金资助项目(00043310)

作者简介:文　莉(1973-),女,安徽合肥人,合肥工业大学硕士生;

刘正士(1947-),男,安徽合肥人,博士,合肥工业大学教授,博士生导师;

葛运建(1947-),男,山东蓬莱人,中国科学院合肥智能机械研究所研究员,博士生导师.[4～6][2]