论文题目: 小波分析及其在信号处理中的应用
论文类型: 硕士论文
论文专业: 应用数学
导师: 宋国乡
关键词: 小波变换,信号处理,阈值去噪,特征提取
文献来源: 西安电子科技大学
发表年度: 2005
论文摘要: 小波理论的形成是数学家、物理学家和工程师们多学科共同努力的结果，小波分析正在自然学科中不同寻常的流行着，已经成为当前最强有力的分析工具之一，而且还在继续蓬勃向前发展着。研究小波的新理论、新方法以及新应用具有重要的理论意义和实用价值。本文旨在进一步拓宽小波的应用范围，主要研究小波分析在信号检测、参数估计、特征提取等信号处理中的应用，并重点研究在通信信号领域中的应用。其主要内容可概括为以下几个方面： 基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后，本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方案。该改进方案克服了传统阈值去噪方法的缺陷，并适用于进一步的自适应滤波的需求，仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性。 Cramer-Rao下界是信号检测理论中的重要部分，它对参数估计有相当大的价值。本文在小波变换的基础上，推导出了相位是多项式的这种通信信号其相位系数的Cramer-Rao下界，并与以前其它方法得到的多项式相位信号系数的Cramer-Rao下界作比较，通过仿真试验及理论分析证实了小波变换对参数估计的实用价值。 特征提取是信号检测、模式识别等信号处理领域中至关重要的环节，本文基于信息论中互信息的概念，提出了一种识别通信信号的特征提取算法。该算法针对含参量的特征进行特征提取和特征选择，是原始特征中不含参数的特征提取算法的深入和完善。仿真结果表明这种基于最大互信息原则的最优化特征提取算法产生的新的特征使判决器具有很高的识别率。
论文目录:
摘要
Abstract
第一章 绪论
§1．1 小波发展史简要回顾
§1．2 小波分析及其应用
§1．3 本文的主要工作
第二章 多分辨分析与小波变换
§2．1 多分辨分析
§2．2 连续小波变换与离散小波变换
§2．3 小波变换快速算法
§2．4 小波包分析
第三章 小波去噪
§3．1 小波去噪算法的研究况
§3．2 小波阈值去噪原理
§3．3 小波阈值去噪方法及改进
§3．4 试验及结论
第四章 小波在信号参数估计中的应用
§4．1 引言
§4．2 参数估计的Cramer-Rao界
§4．3 小波变换下信号的Cramer-Rao界
§4．3．1 信号模型
§4．3．2 小波变换方法下的Cramer-Rao界的推导
§4．3．3 仿真结果与分析
§4．4 小结
第五章 基于最大互信息原则的最优化特征提取算法
§5．1 特征提取理论
§5．2 互信息原则
§5．3 基于最大互信息原则的最优化特征提取算法
§5．3．1 特征提取原理及算法
§5．3．2 仿真与分析结果
§5．4 本章小结
结束语
参考文献
致谢
在读期间撰写论文和参加科研情况
发布时间: 2005-04-26
参考文献
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- [2].基于小波分析的灰色模型与ARMA-GARCH模型的组合预测[D]. 李晓彤.山东大学2018
- [3].小波分析在农产品期货问题中的应用[D]. 高中平.首都经济贸易大学2008
- [4].小波分析及其在语音信号处理中的应用[D]. 张维强.西安电子科技大学2000
- [5].基于小波分析的我国股票价格指数波动性研究[D]. 王甜.青岛大学2010
- [6].基于小波分析的气候要素长时间序列分析[D]. 张海.中国地质大学(北京)2018
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