1、“.....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。阈值的选取与量化小波收缩去噪方法的关键步骤是如何选择阈值和如何进行门限阈值处理，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......”。

2、“.....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，因为这种阈值形式在软门限阈值处理中能够得到直观意义上很好的去噪效果。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......”。

3、“.....从理论上给出并证明阈值与噪声的方差成正比,其大小为实验步骤小波去噪是重要的生物质资源，其蛋白质含量约，纤维素训中心技术培训中心信息中心，蔬菜产业化创业中心大楼。 能源环境工程大型沼气处，小型户用沼气池要建设内容及规模 太阳能全智能温控玻璃温室。 双层冲气膜板温室连栋大棚亩。 钢管骨架大棚亩。 菱镁骨架大棚亩。 植物离体培养室核心区内展示的各项无公害蔬菜高新科技和先进适用技术 组装配套技术和科技成果。通过技术示范辐射，带动永丰县乃至 吉安市农业结构调整无公害蔬菜产业化发展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，用函数进行去噪处理。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......”。

4、“.....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，使我深刻的体会到只有理论知识还是不够的，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、“.....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工程及生活设施潜力，减少储运 机修和车辆等方面的投资。 重视安全卫生和三废治理，主体工程与环保安全和公 共卫生同时考虑，消除三废对环境造成的影响。 贯彻工厂布臵体化，生产装臵露天化，建构筑物轻型 化，公用工程社会化，引进技术国产化五化的设计原则。 项目提出的背景投资的必要性和经济意义 企业基本情况 有限公司建于年月，公司拥有固定资产 万元，现有职工名，农化专家名，高级农艺师名，化工技 师名。拥有国内秆号或是些比较平稳的信号，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，......”。

6、“.....赵晓安主编单片机原理及应用天津天津大学出版社，陆冬妹基于温度补偿的超声波倒车测距系统的设计齐齐哈尔大学学报沈燕等基于单片机的超声波测距仪设计现代电子技术梁小流，陈炳森，梁建和基于汽车防撞雷达系统设计机电工程技术夏路易,石宗义电路原理图与电路板设计教程北京希望电子出版社，时德刚等超声波测距仪的研究计算机测量与控制李军超声测距模块的超声波测距仪设计附录系统硬件电路原理图附录系统图附录系统实物图件保存成程序文件。在本项目中，采用的是语言进行程序编写的，建立的程序文件名为，如图所示。图程序文件的保存向项目添加程序文件如图所示，通过鼠标右击选择，在弹出对话框中选择程序文件，如图所示，然后点击，完成添加操作。图添加程序文件图选择程序文件程序编写与编译将程序编译并生成机器码。在编译之前需要对项目输出选项进行设定，设定项目在编译后生成格式机器码文件。如图所示，鼠标右击选择，如图所示面板选择选项卡，并勾选。图设定项目选项图设定项目生成文件设定好选项之后，通过点击工具栏上的按钮进行编译，如图所示，并生成如图所示的编译结果......”。

7、“.....继续在软件中生成电路板图，系统图如图所示。图系统图板制作过程中应注意对应关系不要出错，连接线的粗细在不影响导电的前提下，尽量粗些，然后就是注意它们的位置关系尽量美观均称。元器件的安装及焊接按照电路板上所作的引脚功能和连接标注，进行相关元器件的安装与焊接。超声波发射和接收采用超声波换能器和，中心频率为，安装时应保持两换能器中心轴线平行并相距至厘米，其余原件无特殊要求。若能将超声波接收电路用金属壳屏蔽起来，则可以提高抗干扰能力。焊接步骤是先焊接各个模块，焊接完每个模块以后，再进行模块的单独测试，以确保在整个系统焊接完成后能正常工作。首先焊接的是电源模块，我们主要采用直接方式，但注意电源不能接反，然后开始检查和电路图，接下来是单片机最小系统的测试，焊接完以后发现系统没有问题，程序可以正常下载，然后是超声波发送模块的焊接，焊接完通电测试，将测试结果与测算出来的结果进行比较，从中寻找问题在分析出问题的原因。制作好的实北京中国劳动出版社，李华机械制造技术北京机械工业出版社，刘文剑主编夹具工程师手册尔滨黑龙江出版社......”。

8、“.....刘锡珍机械制造工艺学天津天津大学出版社，刘守勇机械制造工艺与机床夹具北京机械工业出版社，毕业设计论文成绩审批表指导教师评阅意见论文的创新点和特点存在的主要问题指导教师签字年月日答辩小组评语及成绩评定小组组长签字年月日系院审定意见负责人签字年月日平行。拨插零件图定位方案六点定位原理当工件在不受任何条安装在同位置的超声波发射器和接收器完成超声波的发射与接收，由定时器计时。首先由发射器向特定方向发射超声波并同时启动定时器计时,超声波在介质传播途中旦遇到障碍物后就被反射回来，当接收器接收到反射波后立即，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......”。

9、“.....阈值的选取与量化小波收缩去噪方法的关键步骤是如何选择阈值和如何进行门限阈值处理，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，因为这种阈值形式在软门限阈值处理中能够得到直观意义上很好的去噪效果。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......”。