基于Blackman窗函數(shù)插值的小波模極大值去噪算法.pdf

1、信號(hào)去噪算法的研究一直是信號(hào)處理領(lǐng)域的難點(diǎn)和熱點(diǎn)，長(zhǎng)期以來(lái)人們常用傅里葉變換分析處理信號(hào)，而且取得了較好的效果。然而傅里葉變換是一種全域的整體變換，只能顯示一個(gè)域內(nèi)的信號(hào)特性，對(duì)于分析非平穩(wěn)信號(hào)有很大的局限性。小波變換是繼傅里葉變換迅猛發(fā)展起來(lái)的一種分析非平穩(wěn)信號(hào)的強(qiáng)有力工具，具有在時(shí)頻域內(nèi)同時(shí)表征信號(hào)局部化特性和多分辨分析的能力，不但在信號(hào)處理領(lǐng)域有極好的發(fā)展前景，而且與科學(xué)界其他領(lǐng)域相互融合、相互滲透形成一種新生力量。
　　本

2、文主要研究了利用小波模極大值重構(gòu)小波系數(shù)實(shí)現(xiàn)信號(hào)重構(gòu)的算法，在分析了模極大值直接重構(gòu)算法和交替投影算法之后，總結(jié)了兩種經(jīng)典算法存在的優(yōu)缺點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)模極大值直接重構(gòu)算法雖然簡(jiǎn)單快捷，但重構(gòu)后的信號(hào)信息不完整，有較大失真；而交替投影算法雖然能達(dá)到很高的重構(gòu)精度，但計(jì)算量太大，運(yùn)算速度太慢，實(shí)用性不強(qiáng)。如何找到一種由信號(hào)的模極大值重構(gòu)信號(hào)的合理有效、方便快捷的算法，就是本文要解決的問(wèn)題。
　　考慮到Blackman窗函數(shù)有主瓣寬且幅值大，

3、旁瓣寬度小以及衰減速度快的特性，本文以 Blackman窗函數(shù)作為插值函數(shù)，并在此基礎(chǔ)上，構(gòu)造了一種基于Blackman窗函數(shù)插值的小波模極大值去噪算法，該算法利用插值技術(shù)填補(bǔ)了各尺度上那些不是模極大值點(diǎn)的值，從而得到重構(gòu)信號(hào)。最后采用blocks和bumps信號(hào)從重構(gòu)精度、信噪比增益和運(yùn)算時(shí)間上對(duì)本文構(gòu)造的算法與兩種經(jīng)典算法進(jìn)行了仿真比較，結(jié)果表明Blackman窗函數(shù)插值的去噪算法有較好的去噪效果，信號(hào)信息完整，計(jì)算量小，且失真小，