工程振动领域中，传感器采集到的振动信号与其中的噪声是什么关系呢？ 很好奇有什么定性的关系吗，如果有的话通常降噪的同时应该如何处理噪声信号中的微弱真值信号呢，以达到提…
小波分析是怎么回事？ 小波分析是目前数学中一个迅速发展的新领网域，它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。一般而言，小波分析的应用是与小波分析的理论研究紧密地结合在一起地。事实上小波分析的应用领网域十分广泛，它包括：数学领网域的许多学科；信号分析、影像处理；量子力学、理论物理；军事电子对抗与武器的智能化；电脑分类与识别；音乐与语言的人工合成；医学成像与诊断；地震勘探数据处理；大型机械的故障诊断等方面；例如，在数学方面，它已用于数值分析、构造快速数值方法、曲线曲面构造、微分方程求解、控制论等。在信号分析方面的滤波、去噪声、压缩、传递等。在影像处理方面的影像压缩、分类、识别与诊断，去污等。在医学成像方面的减少B超、CT、核磁共振成像的时间，提高解析度等。(1)小波分析用于信号与影像压缩是小波分析应用的一个重要方面。它的特点是压缩比高，压缩速度快，压缩后能保持信号与影像的特征不变，且在传递中可以抗干扰。基于小波分析的压缩方法很多，比较成功的有小波包最好基方法，小波网域纹理模型方法，小波变换零树压缩，小波变换向量压缩等。(2)小波在信号分析中的应用也十分广泛。它可以用于边界的处理与滤波、时频分析、信噪分离与提取。
信号去噪方法有那些 详细点 哪种信号啊？信号分老多种啦。我对雷达较有研究给你我的论文看一下吧常常借鉴地震资料处理的反褶积方法，将雷达记录转变为反射系数序列。。
请问小波去噪和滤波 到底有啥区别 信号2113源送出携带着我们希望传送5261的有用信息，然而在信号变化4102及传输过程中，由于噪声及干扰的叠加，使信号的辨1653认产生困难，要复原携带的有用信号，必须去除信号中叠加的噪声和干扰成分，如果噪声的频率高于或低于有效信号，通常采用滤波方法去除噪声，也可以通过使信号平滑的方法抑制干扰带来的毛刺。滤波方法是一种频域处理方法，在分析信号的频率特性时，信号变化率小的部分对应低频分量，变化率大的部分则对应高频分量。用滤波的方法滤除其高频部分就能去掉噪声，使信号得到平滑。经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，因为无论是高斯白噪声还是脉冲干扰，他们的频谱几乎都是分布在整个频域内。如果要噪声平滑效果好，必然会引起信号的模糊，轮廓不清，要使信号的轮廓清晰，就必然噪声的平滑效果不好。在使用时必须权衡得失，在二者之间做出合理的选择。用低通滤波器进行平滑处理可以去除噪声、伪轮廓等寄生效应，但是由于低通滤波器。
小波分析 【文摘语种】中文文摘【论文页数】127页 本文来自网学(http：//www.myeducs.cn)，转载请注明出处：http：//www.myeducs.cn/mianfeilunwen/cankaolunwen/554570/index.htm
基于VMD分解和小波阈值的语音信号去噪 最低0.27元/天开通文库会员，可在文库查看完整内容>；原发布者：龙源期刊网摘要：为了对非平稳、非连续的语音信号进行降噪，提出一种基于VMD分解和小波阈值的语音降噪方法。通过仿真信号对比分析了VMD、EMD和EEMD算法对信号分解中存在的伪分量、模态混叠问题。先用VMD对语音信号进行分解，再利用小波阈值降噪。实验结果表明，该降噪方法明显优于小波阈值的语音信号降噪、基于EMD和小波阈值的语音信号降噪以及基于EEMD和小波阈值的语音信号降噪。关键词：变分模态分解；小波阈值去噪；经验模态分解；总体平均模态分解DOIDOI：10.11907/rjdk.172283中图分类号：TP301文献标识码：A文章编号：16727800（2017）0100012030引言1998年，HuangNE.等[1]提出了经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EMD）算法。EMD作为一种优秀的时频信号分析方法，不仅可以对线性、平稳的信号进行分析，也同样适合对非线性、非平稳的信号进行分析。与其它时频分析方法相比，EMD能更好地反映信号包含的物理意义。对于EMD本身存在的模态混叠、端点效应等问题，Huang等[2]于2009年提出了总体平均经验模态分解（EnsembleEmpiricalModeDecomposition，EEMD）算法。EEMD通过给信号添加高斯白噪声。
谁能通俗的给我讲一下：1、小波变换是怎么运作的.2、小波去噪又是怎么运作的.希望讲的通俗易懂，让我有个定性的认识.
如何通俗地讲解傅立叶分析和小波分析间的关系？ 从傅里叶变换到小波变换，并不是一个完全抽象的东西，可以讲得很形象。小波变换有着明确的物理意义，如果…
小波分析这种信号处理方法是不是过时了 ，对于含有噪声的非平稳声信号，目前最流行的处理方法是什么？ 非平稳信号处理应该是现在信号处理技术最新的也是最热的研究方向了，信号处理方法从最早的时域统计到傅里…
