Explain the theory of wavelet denoising, threshold estimation and extraction, ar...

资 源 简 介

Explain the theory of wavelet denoising, threshold estimation and extraction, ar...

详 情 说 明

小波消噪是信号处理中常用的去噪技术，其核心思想是利用小波变换将信号分解到不同频率子带，再通过阈值处理抑制噪声分量。其理论依据在于：噪声能量通常均匀分布在各尺度的小波系数中，而有效信号的能量则集中在少数显著系数上。通过合理设置阈值，可以保留信号关键特征的同时过滤噪声。

阈值估算方法主要分为两类： 全局阈值（如Donoho提出的通用阈值），基于噪声标准差和信号长度计算固定阈值。 分层阈值（如SUREShrink或Minimax），针对不同分解尺度动态调整阈值，适应性更强。

阈值提取策略包括硬阈值（直接截断小系数）和软阈值（对小系数进行收缩），后者能减少重构信号的振荡现象。

在MATLAB中，`wdenoise`函数可直接实现小波消噪，支持多种阈值规则（如'sqtwolog'、'heursure'）。对于语音信号，通常先对带噪语音进行多尺度小波分解，估算噪声方差后选择分层软阈值处理，最后重构信号。语音增强时需注意保留高频清音成分（如辅音），可通过调节小波基（如db6）和分解层数（通常5-7层）优化效果。