小波去噪

资 源 简 介

小波去噪

详 情 说 明

小波去噪是一种在信号处理领域广泛使用的噪声消除技术，其核心思想是基于小波变换的多分辨率特性对信号进行分解和重构。与传统滤波方法不同，小波去噪通过自适应阈值策略能有效区分噪声与有用信号，特别适用于非平稳信号的处理。

该技术的典型流程包含三个关键步骤：首先对含噪信号进行小波分解，得到不同尺度的小波系数；然后对高频系数进行阈值处理，通常采用软阈值或硬阈值函数；最后通过小波重构得到去噪后的信号。其中阈值的选择直接影响去噪效果，常用的自适应阈值算法包括通用阈值、Stein无偏风险阈值等。

相比傅里叶变换等传统方法，小波去噪的最大优势是其时频局部化能力，可以保留信号的突变特征。在信噪比(SNR)提升方面表现优异，尤其适用于医学影像、语音信号等领域的噪声处理。最新的改进算法还结合了平移不变性、多重小波等特性，进一步提高了去噪性能。