基于DSP的小波降噪技术研究及应用

论文摘要

信号降噪是工程测试信号处理中非常重要的一个环节。传统的降噪方法在降低信号噪声的同时会造成信号高频信息的丢失，引起信号的高频失真。小波理论是近几十年来发展起来的一种新的理论。小波变换具有多分辨率特性，其窗口大小不变但形状可以改变，可以在时域和频域内描述信号的局部特征。小波降噪技术不仅可以有效抑制信号的噪声，还能克服传统降噪方法的缺点。本文针对小波降噪技术的降噪方法及其软件开发来展开研究：1、论文通过仿真及数据对比分析，选择小波阈值降噪作为降噪方法。针对硬阈值降噪和软阈值降噪存在的不足，本文通过引入调节因子对阈值加以调节，以降低阈值降噪法对信号降噪时所带来的不利影响。2、通过分析DSP的内部结构特点，并依托于DSP的软件开发集成环境，以阈值降噪的改进算法为基础，对小波降噪的程序进行开发。3、利用高性能的DSP（TMS320C6713）作为信号处理工具，对实测的车床CA6140床头箱的振动信号进行降噪处理，并与MATLAB的仿真降噪结果加以对比。实验数据证明基于DSP的小波降噪技术对实际工程信号实现降噪是有效的，可信的。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 国内外的研究和发展现状
• 1.2.1 小波降噪的必要性
• 1.2.2 小波理论的发展及研究应用现状
• 1.2.3 DSP 的发展及应用现状
• 1.3 本文研究的主要内容及组织结构
• 第二章 小波分析的理论基础
• 2.1 连续小波变换及其性质
• 2.1.1 连续小波基函数
• 2.1.2 连续小波变换的定义与性质
• 2.2 离散小波变换
• 2.2.1 尺度的离散化
• 2.2.2 位移的离散化
• 2.3 多分辨率分析及 Mallat 算法
• 2.4 几种常用的小波函数
• 2.4.1 常见小波函数的性质
• 2.4.2 常见小波函数的性质对比
• 2.5 本章小结
• 第三章 小波降噪及其算法改进
• 3.1 小波降噪的原理
• 3.2 小波降噪的方法
• 3.2.1 小波高频系数置零法降噪
• 3.2.2 小波阈值降噪法
• 3.2.3 模极大值降噪法
• 3.3 小波降噪的方法比较及其仿真
• 3.3.1 小波高频系数置零法的优缺点
• 3.3.2 小波阈值降噪法的优缺点
• 3.3.3 小波变换模极大值降噪的优缺点
• 3.3.4 小波降噪方法的仿真及数据对比
• 3.4 小波阈值降噪法的算法改进及实验数据分析
• 3.4.1 小波阈值降噪的缺陷
• 3.4.2 小波阈值降噪算法的改进
• 3.4.3 实验数据分析
• 3.4.4 改进降噪算法的仿真对比
• 3.5 本章小结
• 第四章 基于 DSP 的小波降噪算法实现
• 4.1 引言
• 4.2 数字信号处理及实现方法
• 4.3 数字信号处理芯片
• 4.3.1 DSP 芯片的应用特点及其选择
• 4.3.2 DSP 芯片的基本结构
• 4.3.3 DSP 的指令系统
• 4.4 DSP 的软件开发
• 4.4.1 DSP 软件的设计方法
• 4.4.2 DSP 软件的开发环境
• 4.5 小波降噪算法在 TMS320C6713 DSP 中的实现
• 4.5.1 基于 DSP 的小波降噪系统
• 4.5.2 小波降噪算法在 TMS320C6713 上的实现
• 4.6 本章小结
• 第五章 基于 DSP 的小波降噪实验仿真分析
• 5.1 实验方案
• 5.1.1 实验数据的采集
• 5.1.2 实验参数
• 5.1.3 小波基的选择
• 5.1.4 小波基选择的仿真比较
• 5.2 实验步骤及实验结果分析
• 5.2.1 实验步骤
• 5.2.2 实验结果及数据分析
• 5.3 本章小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 后期工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 个人简历