基于小波变换的数字通信信号处理解剖.doc

目 录 摘 要 1 ABSTRACT 1 一、 绪论 3 二、 小波及小波包分析的基本理论 4 (一) 小波变换 4 1. 连续小波变换 4 2. 离散小波变换 4 (二) 多分辨率分析 6 (三) 小波包分析 7 1. 小波包的定义 7 2. 小波包的子空间分解 8 3. 最优小波包基的选择 9 三、 小波分析应用于信号消噪处理 10 (一) 小波降噪的基本原理 10 1. 小波降噪的基本原理 10 2. 噪声在小波分解下的特性 10 3. 小波降噪的步骤和方法 11 4. 小波阈值施加的方式 12 5. 小波阈值的估计 12 6. 小波阈值的选取规则 13 7. 小波基函数的选择 13 (二) 小波降噪在通信信号中的应用及结果仿真 14 1. 单极性非归零码的小波降噪 14 四、 小波包应用于信号消噪处理 15 (一) 小波包降噪的基本原理 15 1. 基本原理 15 2. 小波包降噪步骤 16 (二) 小波包降噪在通信信号中的应用及结果仿真 16 1. 单极性非归零码的小波包降噪 16 五、 小波与小波包降噪效果分析及比较 16 (一) 小波与小波包降噪效果分析 16 1. 小波降噪效果分析 17 2. 小波包降噪效果分析 17 (二) 小波及小波包降噪效果比较 17 1. 采用小波对单极性非归零码进行强制消噪处理 17 2. 采用小波包对单极性非归零码进行强制消噪处理 18 3. 采用小波对2FSK进行强制消噪处理 18 4. 采用小波包对2FSK进行消噪处理 19 5. 总结分析 19 参考文献 22 附 录 23 谢 辞 27 摘 要 小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径。因此，本文在认真研究了小波分析基本理论之后，将其应用到通信信号的去噪当中，并通过实验予以仿真实现和结果分析,取得了很好的消噪效果。另外，为了实现对高频部分(小波)空间进行进一步分解，又引入了小波包分析方法，将其也应用于通信信号去噪，同时在文中给出了仿真结果，并与小波去噪进行对比，得出小波包去噪在分解高频部分较小波去噪的优势所在。 关 键 词 小波变换，小波包，去噪 ABSTRACT As a new signal processing method, Wavelet analysis decomposed different kinds of frequency element to non-overlapped frequency bands and this method put forwards an effective way to signal filter, signal-noise separating and character picking-up. After serious study of wavelet analysis method, the paper applies it to communication signal de-noising and analyzes its simulink result. Result shows the de-noising effect is great. At last, wavelet package analysis method is adopted to decompose high frequency w-space. Applying it to communication signal de-noising and simulink result is given in the paper. Compare to wavelet transform, wavelet package analysis method is superior to it in decomposing high frequency w-space. KEY WORDS Wavelet transform, de-noising, wavelet package 绪论 在信号的检测及控制系统中，往往混入一些干扰的噪声信号，它们会使测量结果产生很大的误差。这些误差将导致后期工作无法进行，甚至会引起控制程序的紊乱，从而造成控制系统中执行机构产生误动作。在受干扰背景下有效地检测信号，不仅与信号的形式和干扰的性质有关，也与信号处理的方式有关。对于不同类型的信号寻找最佳的处理技术一直是信号及检测的主要问题。按照发展的历程来看，在小波分析技术没有出现以前，绝大多数的信号处理都是采用基于统计理论的分析方法:快速傅立