更新时间：11-24 （小胖猫）提供原创文章
摘要：弱信号检测技术的最重要的任务是提高信噪比，弱信号检测技术有别于其他的一般检测技术，它不是注重传感器的物理模型和原理，也不是注重信号电路的转换和仪表实现的方法，而是如何提高信噪比和抑制噪声，因此，它是一种特殊的噪声抑制技术的弱信号检测。而实现采集的信号常含有噪声，只能做过去噪处理的信号，才能表现出原有信号的有效性，结合了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值与硬阈值方法的各自特点，本文提出了一种新阈值算法。它通过加入去噪因子，提高了小波的重构精度，加强了去噪效果。
小波去噪的方法有很多，本文选用了小波阈值去噪从去噪效果、去噪性能的比较、计算量的大小，小波阈值去噪都具有很明显的优势。通过对小波去噪中小波基函数和分解层数的选取，和硬、软阈值同新阈值之前去噪效果的对比实验，来分析了它们之间优缺点。
关键词：弱信号,小波去噪,去噪因子，小波阈值去噪
目录
摘要
ABSTRACT
1 弱信号检测的研究目的-1
1.1 引言-1
1.2 弱信号检测概述-1
1.3 弱信号检测研究的意义-2
1.4 弱信号检测中小波去噪重要地位-2
1.5 本论文的主要内容-3
2 小波分析的基本理论及其去噪的原理-4
2.1 小波的定义-4
2.2 小波变换-4
2.3多分辨分析-4
2.4小波的选取-5
2.5 小波去噪的基本原理及其步骤-6
2.5.1 小波去噪的基本原理-6
2.5.2 去噪的步骤-6
3 阈值的量化与选取-8
3.1 阈值-8
3.2 基于样本估计的阈值的选取-8
3.3 小波基函数和分解层数选取的和对去噪的影响-9
3.4 对小波去噪中小波基函数和分解层数的选取对去噪效果的仿真分析-9
4 基于matlab仿真对小波去噪方法的分析-12
4.1 硬阈值函数-12
4.2 软阈值函数-12
4.3 新阈值函数-13
4.5总结以上三种阈值算法-15
4.6 结论-16
5 总结-17
致谢-18
参考文献-19
附件-20