小波变换在通信信号去噪中的应用实证与比较

该篇论文《研究小波变换在通信信号去噪方面的应用》由韩艳芬和苑秋红两位作者撰写，发表于电子科技大学光电信息学院。他们以易于理解的方式探讨了小波变换这一强大的信号处理工具在通信信号去噪中的应用。小波变换作为一种特殊的数学分析方法，其特点是具有有限的时域支持和正负交替的特性，这使得它在捕捉信号的局部特征和处理非平稳信号方面表现出色。 论文首先介绍了小波的基本理论，包括小波的定义，它是由一个母小波函数通过平移和尺度变换得到的，相比于传统的傅里叶分析，小波分析能更好地处理非周期性和局部化信号。作者强调了小波分析在处理尖锐变化或具有复杂结构的通信信号时的优势，例如基带信号和调制信号，这些信号通常包含噪声，而小波变换能够有效地提取有用信息并去除噪声。 接着，论文详细阐述了三种常用的小波去噪方法：模极大值去噪，利用小波系数的最大值进行信号重构；相关性去噪，基于小波系数的相关性检测并消除噪声；以及阈值去噪，通过设定合适的阈值来保留显著的小波系数，去除其余部分。通过MATLAB仿真，作者对比了这三种方法在通信信号去噪效果上的差异，分析了各自的优缺点。 结论部分指出，在信息高度发达的现代社会，小波变换因其强大的去噪能力和对信号局部特性的精确捕捉，在通信信号处理领域展现出了显著的优势。通过这篇论文，作者不仅深化了读者对小波变换的理解，也为实际通信系统的信号处理提供了一种有效的技术手段。 关键词：小波变换、通信信号、模极大值、相关性、阈值、消噪。整体来看，这篇文章对于深入理解和应用小波变换在通信信号处理中的去噪策略具有重要的参考价值。