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    摘要：声音是人类认识和观察这个世界的重要途径。声音因其包含的信息而拥有意义。而声学信号则是科学客观研究声音的一种工具。然而我们身处的世界是充满噪音的。有声音的存在，就有噪声的相伴。噪声的存在严重影响了声音的听感，并严重干扰了声音中信息的传递。为了解决这一困扰，声学信号的去噪研究成为一个热点。过去的信号处理中主流的是使用傅里叶变换来对声学信号进行分析，但是傅里叶变换存在的缺陷使人们迫切的需要一种新的工具来处理信号。于是有信号界的放大镜之称的小波变换出现了。本文主要通过对小波变换基础的了解，小波与傅里叶变换的优劣出发，通过Matlab软件进行声学信号去噪实验，来研究小波去噪的效果。38479
    毕业论文关键词：声学；小波变换；去噪；阀值
    Analysis of signal wavelet denoising
    Abstracts: Voice is a important tool for human to know and study the secret of our earth. Voice is meaningful because of the information within. Signal is a tool for researchers to study voice. But wherever a signal is a noise will be there too. Noise trouble information transmission . For saving this problem ,signal denoising research become a popular subject. We used to use Fourier Transform in signal research. But it has limits in voice signal research. So Wavelet Transform was made to solved this problem. This paper started with Fourier Transform to Wavelet Transform. Doing signal denoising though Matlab and research the answer about the wavelet denoising.
    .Keywords: signals; wavelet transform ; denoising
     目 录
    1    绪论    1
    1.1    噪声    1
    1.2    信号去噪    2
    1.3    小波变换与信号去噪    3
    1.3.1    小波变换的发展历史    3
    1.3.2    小波变换在信号去噪中的应用    4
    1.3.3    模极大值法    4
    1.3.4    小波阀值去噪法    5
    1.4    论文研究的意义和目的    5
    1.5    论文内容安排    6
    2    小波变换原理    7
    2.1    小波变换和傅里叶变换    7
    2.1.1    傅里叶变换    7
    2.1.2    加窗傅里叶变换    8
    2.1.3    小波变换    10
    2.2    几种常用小波    10
    2.2.1.    Haar小波    10
    2.2.2.    Daubechies(dbN)小波系    12
    2.2.3.    SymletsA（symN）小波系    13
    2.3    一文连续小波变换    13
    2.4    离散小波变换    14
    2.5    分解层数的确定    15
    2.6    阀值的确定    15
    2.7    小波去噪方法    16
    3    声学信号小波去噪实验    18
    3.1    实验前期准备    18
    3.2    Matlab实验一    18
    3.2.1    命令行代码语法部分    18
    3.2.2    声学信号一去噪实验    19
    3.2.3    声学信号二去噪实验    24
    3.2.4    声学信号三去噪实验    26
    3.2.5    声学信号四小波去噪实验    28
    3.3    Matlab实验二    29
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