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對(duì)信號(hào)和噪聲的多小波變換進(jìn)行了研究。根據(jù)它們多小波變換下呈現(xiàn)出的截然相反的特征，即隨著變
換尺度的增大，噪聲的變換值迅速減小，而信號(hào)的變換值增大，利用相關(guān)算法推導(dǎo)并給出了多小波噪聲方差閾
值的計(jì)算公式，基于該閾值提出了一種新的多小波信號(hào)濾波方法。該方法在噪聲方差估計(jì)的基礎(chǔ)上，對(duì)噪聲信
號(hào)變換系數(shù)進(jìn)行處理，減小由噪聲產(chǎn)生的系數(shù)，同時(shí)最大限度地保留有效信號(hào)產(chǎn)生的系數(shù)，最后由處理后的變
換系數(shù)重構(gòu)信號(hào)。對(duì)該方法用典型的()*雙小波進(jìn)行了仿真分析，結(jié)果表明，本文的方法具有很好的濾波效
果。
換尺度的增大，噪聲的變換值迅速減小，而信號(hào)的變換值增大，利用相關(guān)算法推導(dǎo)并給出了多小波噪聲方差閾
值的計(jì)算公式，基于該閾值提出了一種新的多小波信號(hào)濾波方法。該方法在噪聲方差估計(jì)的基礎(chǔ)上，對(duì)噪聲信
號(hào)變換系數(shù)進(jìn)行處理，減小由噪聲產(chǎn)生的系數(shù)，同時(shí)最大限度地保留有效信號(hào)產(chǎn)生的系數(shù)，最后由處理后的變
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