小波滤波分解层数的自适应确定方法
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TN911.7

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国家高技术发展计划“863”资助项目(2008AA04Z801,2008AA04Z803);;工信部数控重大专项资助项目(2009ZX04014-103)


Adaptive selection of optimal decomposition level in filtering algorithm based on wavelet transform
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    针对加性高斯白噪声,根据信号和噪声在小波空间上传播的特性,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的最优分解层数自适应确定算法,对于不同数据长度的信号,可以自适应地选择小波变换的最优分解层数。仿真实验表明,该方法可以得到最优的信噪比及最小均方误差,并且对小波分解边界延拓方式的选择具有较强的适应性。 更多还原

    Abstract:

    The filtering algorithm based on wavelet transform is an important method in signal processing field.For the additive white Gaussian noise,a novel method to determine the optimal decomposition level in wavelet transform based on Kolmogorov-Smirnov test is proposed considering the characteristic of contaminated signal′s wavelet transform.This method can improve the performance of the traditional method for the signal with different lengths and adaptively determine the optimal decomposition level....

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杜文辽.小波滤波分解层数的自适应确定方法[J].光电子激光,2010,(9):

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