就各学者关于信号去噪的方法的研究写一篇文献综述,并给出参考资料,格式为“谁干了什么,该方法的优点是什么,缺点是什么”
时间: 2024-02-16 09:01:18 浏览: 45
信号去噪一直是信号处理领域的重要研究方向之一,各学者也在这方面做出了大量的贡献。下面就一些典型的信号去噪方法进行综述,包括小波去噪、自适应滤波、压缩感知去噪等。
1. 小波去噪
小波去噪是一种经典的信号去噪方法,其主要思想是利用小波变换将信号分解成多个频率子带,然后去除噪声子带,最后再将信号重构。小波去噪的优点是可以保留信号的局部特征,对于非平稳信号有较好的去噪效果。但是,小波去噪存在一些缺点,如对于平稳信号去噪效果不佳,去噪结果会出现伪像等问题。
参考资料:
[1] Donoho, D. L., & Johnstone, I. M. (1995). Adapting to unknown smoothness via wavelet shrinkage. Journal of the American Statistical Association, 90(432), 1200-1224.
[2] Mallat, S. G. (1989). A theory for multiresolution signal decomposition: the wavelet representation. IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence, 11(7), 674-693.
2. 自适应滤波
自适应滤波是一种基于信号统计特性的去噪方法,其主要思想是利用信号的自相关性和互相关性进行滤波。自适应滤波的优点是对于平稳信号去噪效果较好,可以适应不同的噪声类型和强度。但是,自适应滤波需要对信号进行预处理,计算复杂度较高。
参考资料:
[1] Wiener, N. (1949). Extrapolation, interpolation, and smoothing of stationary time series. The MIT Press.
[2] Karras, D. A., & Saridakis, N. (2003). Adaptive filtering algorithms and practical implementation.
3. 压缩感知去噪
压缩感知去噪是一种新兴的信号处理方法,其主要思想是利用稀疏表示将信号压缩,然后再通过最小化误差的方式进行重构。压缩感知去噪的优点是可以利用信号的稀疏性进行去噪,对于高维信号具有很好的适应性。但是,压缩感知去噪需要一定的先验知识,对于非稀疏信号去噪效果不佳。
参考资料:
[1] Donoho, D. L. (2006). Compressed sensing. IEEE Transactions on Information Theory, 52(4), 1289-1306.
[2] Candes, E. J., & Tao, T. (2006). Near-optimal signal recovery from random projections: Universal encoding strategies? IEEE Transactions on Information Theory, 52(12), 5406-5425.