毕业设计论文基于MATLAB小波变换的去噪应用 .doc

苏州大学本科生毕业设计（论文） PAGE PAGE 31 目 录 摘要…………………………………………………………………………… 1 一 绪论……………………………………………………………………… 2 1.1几种常用寻峰方法的简单说明……………………………………… 2 1.2小波变换……………………………………………………………… 4 1.3 MATLAB小波分析工具箱…………………………………………… 6 二 小波分析基本原理……………………………………………………… 7 2.1一维连续小波分析…………………………………………………… 7 2.2一维离散小波分析…………………………………………………… 8 2.3信号的初步去噪………………………………………………………12 三 基于MATLAB的程序设计…………………………………………… 14 3.1设计流程………………………………………………………………14 3.2程序设计要点…………………………………………………………16 附：完整程序…………………………………………………………………23 结论 ………………………………………………………………………… 31 参考文献………………………………………………………………………32 致谢……………………………………………………………………………33 摘 要 本文通过对染噪信号特征分析，设计了一种自动识别谱峰的程序。对比傅立叶分析的缺陷，小波方法在抑制噪音和局部分析中有着优异的性能。通过研究一维小波变换的基本原理，及其在信号去噪中的应用，基于MATLAB设计出的程序很好地完成了预期目标。 关键词：小波变换 MATLAB 去噪 谱峰识别 Abstract Based on analysis of the characteristics of noised-signal,this paper is to design procedure to identify peaks.Contrast to Fourier analysis, Wavelets provide excellent compression and localization properties. By studying the the basic principles of one-dimensional wavelet transform and the application in signal denoising, the program designed based on MATLAB completes the targets well. Keywords wavelet transform; MATLAB; signal denoising; identifying peaks 第一章 绪 论 在我们的周围，每天都有大量的信号需要我们进行分析，例如我们说话的声音，机器的振动，金融变化数据，地震信号，音乐信号，医疗图像等。相当多的信号需要进行有效的编码，压缩，消噪，重建，建模和特征提取。对于实际应用中得到的光谱信号，我们有时需要对其进行去噪、识别、定位以及寻峰等操作。 本章简要说明了几种常用谱峰识别方法，然后对本文用到的小波变换和MATLAB小波工具箱作基本的说明。 1.1几种常用寻峰方法的简单说明 1）蒙特卡罗算法 蒙特卡罗(Monte Carlo) 算法 ,也称为统计实验方法,应用在寻峰算法中又称为质心探测法。原理为利用蒙特卡罗算法,把数据采集卡(DAQ) 采集的波形曲线数据进行分峰截幅后,作为质量非均匀的曲线段处理。波形数据中每点的横坐标值相当于质点系中各质点的位矢,纵坐标值相当于质点系中各质点的质量大小,质点系的质心横坐标可由质心定义式的蒙特卡罗算法求出。在波形轴对称或陡峭时,质心位置与波形峰值位置一致。 2）直接比较法 直接比较法即线形插值微分法。原理为对数据采集卡采集的波形曲线数据进行分峰截幅后,应用一阶数值微分,微分值0 点的位置即为原波形峰值位置。直接比较法应用前差公式或后差公式进行线形插值微分。两种公式的效果相同。 3）二次插值数值微分法 二次插值数值微分法为非线性插值数值微分法,其峰值位置判定原理和直接比较法一致。二次插值数值微分法应用中点公式,即三点公式进行非线性插值数值微分。 4）一般多项式拟合法 一般多项式拟合法原理为对数据采集卡采集的波形曲线数据进行分峰截幅后,采用一般多项式作拟合函数,最小二乘法作为判定,得到拟合式 (1) 拟合多项式的一阶微分解析式为 (2) 对应的一阶微分方程式为 (3) 方