数字信号处理在局部放电去噪中应用

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表4.11 blocks几种方法去噪后的RSN和RMSE

rigrsure sqtwolog FFT RSN 551.0409 546.6146 28.3870 RMSE 4.8655e-012

6.0708e-012 1.0875

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表4.12 doppler几种方法去噪后的RSN和RMSE

rigrsure sqtwolog FFT RSN 546.5038 542.1223 25.0646 RMSE 4.1278e-012 5.1363e-012 0.8682

信号的信噪比越高，原始信号和去噪信号的均方根误差越小，去噪信号就越接近原信号，去噪的效果也就越好。 给出了3种方法去噪后信噪比和均方根误差的比较，可以看出，小波分析去噪结果的信噪比和均方根误差指标均优于FFT，且硬阈值比软阈值效果更佳。

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第六章 结论与展望

经过近两个月的奋斗，从确定题目，到后来查找资料，理论学习，实验编程 仿真，这一切都使我的理论知识和动手能力有了很大的提高。了解了小波的概念及小波变换的原理，以及FFT阈值去噪原理等知识。

首先，要分析需要设实现什么功能，即研究背景与研究意义；其次需要查阅什么资料；然后，针对原理与任务编写程序；最后，通过仿真，让设计更好的 完成实验要求。

小波去噪是一个正在研究的课题，新的方法在不断地提出。小波变换是一种 信号的时频分析方法，它具有多分辨率分析的特点，很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，有效区分信号中的突变部分和噪声。因此利用小波变换能有效的对信号进行消噪的同时提取含噪信号。用传统的傅立叶变换分析，显得无能为力，因为傅立叶分析是将信号完全在频率域中进行分析，它不能给出信号在某个时间点的变化情况，使得信号在时间轴上的任何一个突变，都会影响信号的整个频谱。小波变换正广泛的应用于各个领域，MATLAB给我们提供了一个很方便的工作平台，通过MATLAB编制程序给定信号的噪声抑制和非平稳信号噪声的消除。通过实例证明：基于小波变换的消噪方法是一种提取有用信号、展示噪声和突变信号的优越方法，具有广阔的实用价值。

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参考文献

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