1、以下这些语句存在若干问题，包括语法错误、标点使用不当、语句不通畅及信息不完整——“.....对系数进行处理的方法也相对单，而利用小波对信号进行分解后，可以采用多种计算阈值和处理阈值的方法对信号的噪声成分进行抑制，手段更加灵活。为了更加精确地表示去噪结果，可以计算去噪后信号的信噪比和均方根误差。图小波去噪和去噪效果对比图为含噪信号图，为软阀值去噪信号图，为硬阀值去噪图，为去噪图表几种方法去噪后的和信号的信噪比越高，原始信号和去噪信号的均方根误差越小，去噪信号就越接近原信号，去噪的效果也就越好。表给出了种方法去噪后信噪比和均方根误差的比较，可以看出，小波分析去噪结果的信噪比和均方根误差指标均优于。结论数模极大值之间的关系，提出对各层系数采用不同的阈值进行处理，并针对软阈值函数和本文利用噪声与信号在小波变换各层系数的传输特性的不同预计噪声对应的小波系硬阈值函数各自的缺陷，提出了种新的阈值函数，更增加了小波去噪的灵活性。通过最后的仿真结果表明......”。

2、以下这些语句存在多处问题，具体涉及到语法误用、标点符号运用不当、句子表达不流畅以及信息表述不全面——“.....语音和噪声需要通过卷积变换，转化为加性噪声来处理。介绍公司种类多，品种齐全，适合各种需要。目前，使用较为广泛的主要有三个系列，和。其他系列产品应用较少或已经淘汰。每个系列又有多种可供选择。同系列的具有相同的内核相同或兼容的汇编指令集它们之间的差别是具有不同大小的片内存储器不同的片内外设和外部接口等，工作电压和速度也有所区别。以上大系列实现功能的侧重点不同，也就是说应用领域有所不同系列是位定点。它是个控制器系列，主要应用于工业控制领域，它除了具有个内核外，还有大量的片内外设资源，如定时器各种同步和异步串口看门狗总线接口等加上其价格低廉，速度更高，可靠性更强，可以取代传统单片机。内部具有，方便固化程序，而其他系列都没有内部。系列是位定点低功耗，性价比极高，主要应用于无线通信系统及手持式通讯产品，如手机，和等。又分为和两个系列。相对系列来说，其内部存储更大，运行速度更快......”。

3、以下这些语句在语言表达上出现了多方面的问题，包括语法错误、标点符号使用不规范、句子结构不够流畅，以及内容阐述不够详尽和全面——“.....采用极大极小原理选择的阈值，和样也是种固定的阈值，它产生个最小均方误差的极值，计算公式为,采用史坦的无偏似然估计原理进行阈值选择，首先得到个给定阈值的风险估计，选择风险最小的阈值作为最终选择。选择启发式阈值它是和的综合，当信噪比很小时,估计有很大的噪声，这时,采用固定阈值。阀值的选取阈值化处理的关键问题是选择合适的阈值如果阈值门限太小,去噪后的信号仍然有噪声存在相反,如果太大,重要信号特征将被滤掉,引起偏差。从直观上,对于给定小波系数,噪声越大,阈值就越大。大多数阈值选择过程是针对组小波系数,即根据本组小波系数的统计特性,计算出个阈值。等提出了种典型阈值选取方法,从理论上给出并证明阈值与噪声的方差成正比,其大小为实验步骤小波去噪验证仿真实验信号是由函数产生的含标准的高斯白噪声信噪比为的信号......”。

4、以下这些语句该文档存在较明显的语言表达瑕疵，包括语法错误、标点符号使用不规范，句子结构不够顺畅，以及信息传达不充分，需要综合性的修订与完善——“.....要能在原有的理论基础上加以动手实践，使理论和实践很好的结合起来，这样才能对该知识点有更加深刻的认识，希望这种经验体会能够为我以后的学习工作中不断成长不断进步。最后祝愿我所有的老师和同学工作顺利，阖家欢乐，生平安。参考文献胡昌华，张军波，夏军基于的系统分析与设计，西安西安电子科技大学出版社朱云芳，戴朝华，陈维荣小波消噪阈值选取的种改进方法电测与仪表，，，......”。

5、以下这些语句存在多种问题，包括语法错误、不规范的标点符号使用、句子结构不够清晰流畅，以及信息传达不够完整详尽——“.....具有较好的工程应用价值。小波去噪是个正在研究的课题，新的方法在不断地提出。小波变换是种信号的时频分析方法，它具有多分辨率分析的特点，很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，有效区分信号中的突变部分和噪声。因此利用小波变换能有效的对信号进行消噪的同时提取含噪信号。用传统的傅立叶变换分析，显得无能为力，因为傅立叶分析是将信号完全在频率域中进行分析，它不能给出信号在个时间点的变化情况，使得信号在时间轴上的任何个突变，都会影响信号的整个频谱。小波变换正广泛的应用于各个领域，给我们提供了个很方便的工作平台，通过编制程序给定信号的噪声抑制和非平稳信号噪声的消除。通过实例证明基于小波变换的消噪方法是种提取有用信号展示噪声和突变信号的优越方法，具有广阔的实用价值。致谢短和各次谐波，再恢复出有用语音信号。传输噪声这是传输系统的电路噪声......”。

6、以下这些语句存在多方面的问题亟需改进，具体而言：标点符号运用不当，句子结构条理性不足导致流畅度欠佳，存在语法误用情况，且在内容表述上缺乏完整性。——“.....在这将作较为详细的讨论。软阈值和硬阈值在对小波系数作门限阈值处理操作时，可以使用软阈值处理方法或硬阈值处理方法，硬阈值处理只保留较大的小波系数并将较小的小波系数置零,软阈值处理将较小的小波系数置零但对较大的小波系数向零作了收缩直观形式见图图中取从图上我们可以看出软阈值处理是种更为平滑的形式，在去噪后能产生更为光滑的结果，而硬阈值处理能够更多的保留真实信号中的尖峰等特征软阈值处理实质上是对小波分解系数作了收缩，从而将这种去噪技术称之为小波收缩。图硬阀值和软阀值阈值的几种形式阈值的选取有多种形式，选取规则都是基于含噪信号模型式中信号水平为的情况，对于噪声水平未知或非白噪声的情况可以在去噪时重新调整得到的阈值。在中有种阈值函数形式可以选用采用固定的阈值形式，如式......”。

7、以下这些语句存在标点错误、句法不清、语法失误和内容缺失等问题，需改进——“.....而噪声信号则通常表现为高频信号，所以我们可以先对含噪信号进行小波分解如进行三层分解图三层小波分解示意图其中为分解的近似部分，为分解的细节部分，,则噪声部分通常包含在中，用门限阈值对小波系数进行处理，重构信号即可达到去噪的目的。小波去噪步骤总结去噪过程，可以分成以下三个步骤对观测数据作小波分解变化其中表示观测数据向量，是真实信号向量，是高斯随机向量，其中用到了小波分解变换是线性变换的性质。对小波系数作门限阈值处理根据具体情况可以使用软阈值处理或硬阈值处理，而且可以选择不同的阈值形式，这将在后面作详细讨论，比如选取最著名的阈值形式门限阈值处理可以表示为，可以证明当趋于无穷大时使用阈值公式对小波系数作软阈值处理可以几乎完全去除观测数据中的噪声。对处理过的小波系数作逆变换重构信号即可得到受污染采样信号去噪后的信号......”。

8、以下文段存在较多缺陷，具体而言：语法误用情况较多，标点符号使用不规范，影响文本断句理解；句子结构与表达缺乏流畅性，阅读体验受影响——“.....小波与对比验证仿真程序,小波去噪与去噪效果对比选择中含有噪声的仿真信号作为原始信号，分别使用和小波分析方法对信号进行去噪处理，采用的小波是，分解层数为，对比结果如图所示。验证仿真程序如下本章总结基于的算法实现算法实现主要分为三个部分小波分解部分小波系数阈值量化部分和小波重构部分。具体程序实现流程为图。开始小波分解建立数据仿真文件及外设初始化小波系数阈值量化小波重构结束读取数据仿真文件第四章实验仿真及图实验结论图小波去噪验证仿真图为原始信号为含噪信号为软阀值去噪信号为硬阀值去噪信号通过对图的分析,可以看出对原始信号添加噪声后得到含噪信号,利用中的小波工具箱对含噪信号分别进行软阈值化和硬阈值化去噪处理,得出的去噪结果与原始信号效果非常接近,由此可以看出利用中的小波变换工具箱对信号进行去噪处理是非常理想的。由图可以看出，利用小波分析去噪的结果明显优于变换......”。

9、以下这些语句存在多方面瑕疵，具体表现在：语法结构错误频现，标点符号运用失当，句子表达欠流畅，以及信息阐述不够周全，影响了整体的可读性和准确性——“.....首先产生个长度为点，包含高斯噪声的信号及含噪信号,其噪声标准差为,如图及所示。利用小波对信号分解，在分解的第层上，利用软阈值法去噪，结果如图所示同样的条件下,利用固定阈值选择算法对信号去噪，结果如图所示。验证仿真程序如下暂而充实的大学四年时光即将接近尾声，而该毕业论文的设计是大学最后个学期的学习目标和任务，在论文完成之际，特向我的指导老师甘露致以诚挚的谢意。甘老师为人诚恳，待人和蔼可亲，这种可贵的待人精神为我的毕业论文的设计营造了良好的氛围。在本次设计中，甘老师给予我很大的关怀和帮助，特别是在论文的选题前期课题指导及各段落内容衔接等各环节都细心的指导和讲解，由于我在以前的课程学习中没有扎实的数字信号处理基础及程序设计经验，甘老师为我提供了诸多方面的资料，让我在课题设计中更加得心应手，最终才能圆满的完成毕业论文的设计。在这次毕业论文设计中......”。