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小波分析去除白噪声,matlab去除白噪声

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高斯怀特噪声分为热噪声和射噪声 。在实际信号采集中 ， 可能会引入高频噪声 ， 典型的是高斯白噪声噪声 ， 原始信号加上噪声 ， 再用小波，进行分解、去噪和信号重构，什么是高斯白噪声如何滤除如果a 噪声的幅度分布服从高斯分布，并且其功率谱密度呈均匀分布，则称为高斯白噪声 。
【小波分析去除白噪声,matlab去除白噪声】
1、赵瑞珍的发表论文不知道怎么帮 。你的信号序列的长度 ， 对应高斯白噪声序列，可以直接相加 。在实际信号采集中，可能会引入高频噪声 ， 典型的是高斯白噪声噪声 。原始信号加上噪声，再用小波 ， 进行分解、去噪和信号重构 。信号的特征提取一般是频率特征，去噪后信号的谱估计就够了 。我只接触过这么少的资料 ， 希望有用 。
2、跪求MATLAB 小波软硬阈值图象去噪的代码%设置信噪比和随机种子值snr4init%产生原始信号sref和高斯白噪声污染信号s .总体思路:设置过滤条件，过滤掉数组中符合条件的元素(可以过滤掉元素值或者元素对应的下标) ， 然后将元素值赋给另一个数组的元素引用代码:clccleallallcloseallxrandi(10 ， 5)；%原始数据显示( x )；disp(x)；y11 *个一(1 ， 长度(x))；%存储筛选的结果并将它们初始化为不可能的结果%筛选合格的元素下标并将相应的元素保存到y1 % IX find(x > 3)；%例如，过滤掉原始数据中大于3的元素的下标if(isempty(IX))disp( x的元素都不满足要求)；elsey1(1:长度(IX))x(IX)；%保存y1中符合条件的元素(Find (Y11))若a 噪声的幅度分布服从高斯分布，且其功率谱密度均匀分布，则称之为高斯白噪声 。高斯怀特噪声分为热噪声和射噪声，所谓高斯白噪声表示概率分布为正态函数，而白噪声表示其二阶矩不相关，一阶矩为常数，表示时间上连续信号的相关性 。这是一个检验信号两个不同方面的问题，高斯白噪声表示信号包含从负无穷大到正无穷大的所有频率分量，信号中各频率分量的权重相同 。

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