量都聚集在少数的较大的小波系数中，噪声信号的能量则是在全部小波域内均匀分布。因此，期望信號的小波系数数的折中方法。通过改变的值，就可以得到不同的阈值函数和降噪性能。该函数下，处理后的小波系数将更接近原信号小波系数。取为，以上种阈值函数如图所示，横坐标为信号的原始小波系数，纵坐标为量化后的小波系数。改进的阈值函数为了弥补硬软阈值函数的缺陷，本文激光监听信号的小波阈值降噪方法在中的实现论文原稿用小波阈值降噪法对语音信号进行降噪时，需要对阈值和阈值函数做出合理的选择。设为信号经小波多尺度分解后的小波系数，为经过阈值量化的小波系数的估计，为阈值。常用的阈值函数如下所示。软阈值函数也有自己的缺点。它虽然避免了函数的不连续，但是量化后的小波系数，期望信号的绝大部分能量都聚集在少数的较大的小波系数中，噪声信号的能量则是在全部小波域内均匀分布。因此，期望信號的小波系数的值高于噪声信号的小波系数的值。所以，选择个适当的阈值，把小于阈值的系数去除，把有用信号的系数保留。保留的系数经过小波反变换，解层数阈值函数与阈值规则，对语音信号进行降噪处理，最后将波形显示出来并计算信噪比和均方根误差。硬阈值函数由式可以看出，硬阈值函数将绝对值不大于阈值的那部分系数直接去除，同时将绝对值大于阈值的那部分系数完全保留。软阈值函数由式可以看出，软阈值函数对绝极大极小阈值。它的原理是使最大风险的估计最小化，其阈值规则是小波阈值降噪在中的实现与仿真程序实现通过调用脚本节点来链接应用程序，该节点位于函数选板中数学的脚本节点下。该节点能够直接将化激光监听系统的性能。选择信号处理工具时，经常选择数学工具软件对信号进行仿真处理。但对实际信号的处理研究具有更大的现实意义。在信号采集显示界面方面具有优良的性能，但在信号处理方面能力不足。固定阈值规则定义阈值为其中，为噪声统的阈值降噪法相比，降噪效果明显，降噪后信号波形更加平滑，失真度小，语音信号信噪比显著提高。关键词激光监听混合编程小波降噪阈值算法中图分类号文献标识码文章编号引言在军事缉毒刑侦及国家安全领域，重要的会议或人员的交谈经常是的阈值，设，的元素由平方值按从小到大顺序排列的小波系数组成。该阈值产生的风险为其中，当风险函数取最小值时，与之对应的值设为，从而得到阈值。激光监听信号的小波阈值降噪方法在中的实现论文原稿。摘要为了更好地对激光监听的语位于函数选板中数学的脚本节点下。该节点能够直接将程序文件直接导入程序框图，也能够在程序框图中按照的代码规则编写程序。图给出了信号的降噪程序框图。首先读取存储在文件中的语音信号，并向信号中添加高斯白噪声，然后通过脚本节点来调用激光监听信号的小波阈值降噪方法在中的实现论文原稿标准差，为信号长度。无偏风险阈值。这是通过的无偏似然估计得出的阈值，设，的元素由平方值按从小到大顺序排列的小波系数组成。该阈值产生的风险为其中，当风险函数取最小值时，与之对应的值设为，从而得到阈值。信号平稳性要求高计算量大产生音乐噪声等缺陷，对于非稳态的语音信号的处理略显不足。本文给出了种改进的小波阈值降噪算法，并建立了信号处理系统进行仿真实验。仿真结果显示，相对于传统的降噪算法，经过改进算法降噪后的语音信噪比得到提高，降噪效果较好，有利于优式可以看出，软阈值函数对绝对值不大于阈值的那部分系数做直接去除，但是对绝对值大于阈值的系数进行了收缩处理。硬阈值和软阈值函数都是最早也是十分经典的阈值函数，者的思想在本质上是相同的。不过，这两种处理方法虽然简单，但都有其固有的缺点。激光监听信号的小侦查人员关注的重点，激光监听因为隐蔽性强和不易被干扰等优点，成为获得情报的有效方法。由于激光监听系统获取的信号会受到环境光源大气噪声热噪声等的影响，因此必须采用有效的信号降噪方法来提高信号质量。传统的降噪方法如维纳滤波消噪法谱减法自适应滤波法等存在音信号进行降噪处理，提出了种改进的小波阈值降噪算法。通过图形化编程软件与数学工具软件混合编程实现算法，并进行了仿真实验。结果表明，信号处理系统结合了图形化语言的直观易懂与强大的计算能力的优点改进的阈值降噪算法与应用程序，调用小波去噪函数并设置小波基分解层数阈值函数与阈值规则，对语音信号进行降噪处理，最后将波形显示出来并计算信噪比和均方根误差。固定阈值规则定义阈值为其中，为噪声的标准差，为信号长度。无偏风险阈值。这是通过的无偏似然估计得阈值降噪方法在中的实现论文原稿。极大极小阈值。它的原理是使最大风险的估计最小化，其阈值规则是小波阈值降噪在中的实现与仿真程序实现通过调用脚本节点来链接应用程序，该节点激光监听信号的小波阈值降噪方法在中的实现论文原稿化的小波系数的估计，为阈值。常用的阈值函数如下所示。激光监听信号的小波阈值降噪方法在中的实现论文原稿。硬阈值函数由式可以看出，硬阈值函数将绝对值不大于阈值的那部分系数直接去除，同时将绝对值大于阈值的那部分系数完全保留。软阈值函数由值高于噪声信号的小波系数的值。所以，选择个适当的阈值，把小于阈值的系数去除，把有用信号的系数保留。保留的系数经过小波反变换，可以重构成降噪以后的信号。小波阈值降噪算法的步骤为小波分解确定分解层数，并选择合适的小波基进行分解，获得含噪信号各层小波系数出了种优化改进的阈值函数。改进的阈值函数如下式中，为待求常数。改进的阈值函数和传统的阈值函数的对比如图所示。从图中可以看出，在改进的阈值函数中，通过改变的值，就可以调节阈值函数从而获得不同的降噪性能。该阈值函数减小了的小波系数的固定偏差。在大于阈和之间直存在着固定的偏差，这种偏差同样会对重构信号的质量产生影响。软硬折中的阈值函数可以看到，该函数对软阈值函数做了修正，设置了个调节系数，其中。当等于时，该函数转化成硬阈值函数当等于时，该函数转化成软阈值函数当取的值时，该函数就是硬软阈值可以重构成降噪以后的信号。小波阈值降噪算法的步骤为小波分解确定分解层数，并选择合适的小波基进行分解，获得含噪信号各层小波系数阈值量化选用合理的阈值函数对每层系数阈值量化处理信号重构对量化的小波系数应用小波逆变换，从而重构出降噪后的信号。选取阈值函数对值不大于阈值的那部分系数做直接去除，但是对绝对值大于阈值的系数进行了收缩处理。硬阈值和软阈值函数都是最早也是十分经典的阈值函数，者的思想在本质上是相同的。不过，这两种处理方法虽然简单，但都有其固有的缺点。小波阈值降噪算法的理论依据是经过离散小波变程序文件直接导入程序框图，也能够在程序框图中按照的代码规则编写程序。图给出了信号的降噪程序框图。首先读取存储在文件中的语音信号，并向信号中添加高斯白噪声，然后通过脚本节点来调用应用程序，调用小波去噪函数并设置小波基