无线传感网络信号小波降噪处理方法开题报告

1. 研究目的与意义

无线网络信号较有线网络信号在传输过程中更容易收到噪声的干扰，自然环境中不可避免的风、雨、雷、电等随机性的天气及地理因素的干扰严重影响了信号的质量，对后续信号的分析和精度也极为不利。本课题基于小波算法的相关理论，研究将该理论应用到无线传感器网络MEMS传感器信号的降噪过程中，提高信号的信噪比。

2. 国内外研究现状分析

近年来，小波理论得到了非常迅速的发展，而且由于其具备良好的时频特性，实际应用也非常广泛。其中图像的小波阈值去噪方法可以说是众多图像去噪法中的佼佼者，基本思想就是利用图像小波分解后，各个子代图像的不同特性选取不同的阈值，从而达到较好的去噪目的。而且，小波变换本身是一种线性变换，但国内外的研究大多集中在如何选取一个合适的全局阈值，通过处理低于该阈值的小波系数同时保持其余小波系数值的不变的方法来降噪，因而大多数方法对于类似于高斯噪声的效果较好，但对于混有脉冲噪声的混合噪声的情形处理效果并不理想。线性运算往往还会造成边缘模糊，小波分析技术正因其独特的时频局部化特性在图像信号和噪声信号的区分以及有效去除噪声并保留有用信息等发面较之传统的去噪具有明显的优势，且在去噪的同时实现了图像一定程度的压缩和边缘特征的提取。所以小波去噪具有无可比拟的优越性。

3. 研究的基本内容与计划

研究内容：小波算法的相关理论，基于MATLAB进行信号的分析和降噪处理

研究计划：1.准备工作阶段：阅读相关资料，了解小波算法的基本理论，了解基于MATLAB进行信号处理的相关知识；2.分析研究阶段：结合自己所掌握的知识，以及实际的数据，对比国外及国内的相关行业，得出优点及不足，提出自己的方案和想法；3.撰写毕业论文阶段：根据笔记和手稿整理并撰写论文；4.校审毕业论文阶段：答辩阶段：交论文，审核，准备答辩。

4. 研究创新点

小波阈值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法，针对加性高斯白噪声的情况，提出一种自适应小波降噪算法，用于语音信号的增强。它能根据带噪信号的特点，自适应选择小波变换的最优分解层数。实验结果表明，该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果，能有效提高算法的实用性能。