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小波分析在光谱数据去噪处理中的应用  
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【英文题名】 The Application of Wavelet Transform in Specturm Data Processing
【作者】 李晓飞;
【导师】 黄梅珍;
【学位授予单位】 上海交通大学;
【学科专业名称】 光学工程
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 上海交通大学
【网络出版投稿时间】 2009-08-09
【关键词】 小波分析; 去噪; 阈值; 光谱;
【英文关键词】 wavelet transform; denoising; threshold; spectrum;
【中文摘要】 噪声滤除是光谱数据处理中的重要环节,现今采用的各种常规处理方法如平滑,傅立叶分析等虽能取得一定的效果,但是在灵敏度,精度和速率等方面都还存在着许多不足之处。小波分析由于能够同时在时域和频域内进行信号分析,所以它能够有效地实现对信号的去噪。阈值的选择是小波去噪的一个重要问题,采用同一种小波对同一个信号进行去噪处理的时候,阈值的选择直接关系到去噪效果的优劣。如果阈值选择太小,那么有一部分的噪声小波系数将不能被置零,从而在去噪后的信号中保留了部分噪声信息,使去噪的效果变差。如果阈值选择过大,则会将一部分有用信号当作噪声滤除,使得去噪后的信号丢失信息。因此,在去噪的过程中如何有效地选取阈值,使得噪声被去除的同时尽可能地保存有用信号,是一个值得研究的问题。 本文在总结前人有关小波分析处理光谱数据的工作基础上,充分发挥小波分析的多种优良特性,结合matlab,vc++编程软件,在近红外光谱去噪方面,进行了一些研究和探讨,并编写了小波分析的c++语言源程序代码。全文主要内容如下: 第1章为绪论,介绍了本课题的研究目的和所作的主要研究工作,最后介绍了本课题的研究工具。 第2章...
【英文摘要】 Denoising is an important part in the spectrum data processing. Various conventional methods had been developed in the field, but they are not fully satisfactory regarding precision and efficiency. Wavelet transform can analyze signals at time domain and frequency domain simultaneously, so it can denoise effectively. Another important problem is the threshold selection. The threshold selection has immediate relation to the result of denoising. Partial wavelet cofficients can not be set zero when the...
【更新日期】 2009-08-31

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导师:黄梅珍    导师单位:上海交通大学    学位授予单位:上海交通大学
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