一、基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取（论文文献综述）
黎晨[1]（2021）在《基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究》文中提出随着管道运输行业的蓬勃发展,管道老化、管道泄漏等问题也日益凸显。管道泄漏不仅会造成环境污染,而且严重影响人们的生命和财产安全。因此针对管道进行泄漏检测和泄漏点定位的研究具有十分重要的意义。本文分析了管道泄漏和定位研究中的重点和难点问题,设计了一套基于STM32的管道泄漏声发射信号检测和定位系统。本文的主要做了如下的工作:（1）通过对现有管道泄漏检测方法的分析,并基于管道泄漏声发射信号的产生原理及其传播特性,提出通过对管道泄漏声发射信号的检测完成对管道泄漏的定位。（2）通过对现有信号去噪方法的分析,设计了一种改进的小波阈值函数,并采用该改进的小波阈值函数对含噪信号进行了去噪,结果表明改进的小波阈值函数其去噪效果优于其它阈值函数。基于上述分析,通过对变分模态分解VMD算法在信号处理中所显示出的优点,提出了一种变分模态分解VMD和改进的小波阈值的联合去噪算法。通过对已知信噪比的不同含噪信号的去噪处理,验证了所提出的联合去噪算法能够更加有效地提高信号的信噪比。（3）完成了基于STM32的管道泄漏检测和定位系统的设计。硬件方面主要包括单片机和传感器的选型以及信号调理模块的设计;软件方面主要包括下位机和上位机的设计,下位机主要完成对采集到的传感器信号的软件去噪处理,同时判定管道是否泄漏,并估计泄漏点位置,之后将得到的管道泄漏信息传送给上位机进行显示。（4）搭建了管道泄漏检测与定位系统,并进行了相关实验。实验时,使用三种不同加权函数加权的广义互相关算法对两传感器的信号进行了时延估计并对结果进行了对比。最终选用SCOT函数加权的广义互相关算法实现了对管道泄漏声发射信号传播速度的计算,同时完成了管道泄漏位置的估计。实验结果表明本文设计的管道泄漏检测与定位系统可以有效地检测出管道是否发生泄漏,并能准确估计出泄漏点的位置。同时,实验结果证明,本文所设计的联合去噪算法能有效抑制噪声对定位精度的影响。
贺园园[2]（2021）在《基于Duffing振子的绕组变形微弱信号幅值检测方法研究》文中指出研究表明绕组变形是变压器故障的主要原因,因此及时有效地对绕组健康情况进行检测十分重要。本文针对频响法在线检测绕组健康情况时,响应信号被噪声淹没导致目标正弦信号幅值无法准确获取的问题,进行了相关检测方法研究。首先,根据含噪信号信噪比低、噪声背景复杂及目标信号频率已知的特点提出利用Duffing振子系统混沌与周期状态的分界区别检测微弱正弦信号幅值的方法。研究表明:Duffing振子可有效检测混合噪声干扰下各频率目标信号的幅值,其检测的最低信噪比范围为-25.52～-27.26dB。同时考虑到绕组变形实际检测时响应信号的相位会发生偏移,而信号相位偏移会对幅值检测造成一定影响,因此提出了幅值检测的预处理方法——先利用Duffing振子组成的振子列检测相位,再检测幅值。研究表明:本文方法可有效检测信噪比约为-26dB混合噪声干扰下目标信号的幅值,而直接进行幅值检测（即便是在无噪声干扰的情况下）,检测误差仍超过电力行业标准允许最大误差（12.2%）。其次,针对强噪声导致的Duffing振子幅值检测精度低的问题,提出先利用小波变换对含噪信号进行预处理的方法,该方法降低了含噪信号中的噪声功率,提高了幅值检测精度。研究表明:相较于单一 Duffing振子的检测,本文方法的检测误差降低了 2%～5%,同时拓宽各频率信号最低检测信噪比门限-2～-4dB。最后,利用本文所提的方法对在线检测的三组实测响应信号进行后续处理,由检测结果可知:检测所得信号幅值与标准信号的最大误差为5.69%,符合电力行业标准要求,即证明了本文所用方法在绕组变形检测中具有实用价值。
盛祖维[3]（2021）在《基于小波去噪的阈值函数改进及其应用研究》文中提出小波分析理论是众多研究领域的学者们共同而奋斗的结晶,在故障诊断、语音信号处理、图像压缩以及流体力学方面,小波变换凭借强大的分析能力,已经成为非常重要的处理工具,反映了在现代科学时代,众多学科之间相互交织的特点。傅里叶分析是小波理论的基础,由于傅里叶变换在进行信号处理时存在一定的缺陷,它只能处理相关的平稳的信号,而如果信号是非平稳的,傅里叶变换就不能对该信号进行分析了,而小波分析可以对信号进行局部化分析,反映信号在时频域上的重要特征,对信号进行更深层次的解读。在对相关信号进行分析时,都需要先对信号进行去噪之后再做相关的处理,所以,信号去噪在信号的处理中占据重要的地位。传统的硬阈值和软阈值函数自身存在一定的不足,在当前快速发展的信号处理方面显得无能为力,因此新的小波阈值函数的提出在当前的信号处理面前显得格外重要。首先,本文对小波分析的相关理论进行概述,然后详细介绍了小波信号去噪的相关原理和流程以及常见的信号去噪方法。在这几类去噪的方法中,小波阈值去噪方法凭借最大信噪比和最小均方误差性质,去噪效果最为强大。因此,对小波阈值去噪方法进行深入的研究和应用也很有必要。其次,对小波阈值去噪的相关影响方面进行分析,这其中包括小波基函数的选取,小波分解层数的选择,阈值规则的选取以及阈值函数的选取,这些方面选择的不同,都会对影响信号去噪的效果。本文主要针对阈值函数这一影响因素做出改进,硬阈值函数是不连续的,信号容易产生比较大的方差,重构的信号很容易产生振荡,最终导致信号的重构效果质量变差;软阈值函数在进行软阈值处理时,原始信号和去噪信号两者的小波系数存在恒定的偏差,也会导致信号的重构受到相应的影响,重构质量变差。本文在传统的阈值函数基础上进行研究,构造出新的阈值函数,新的阈值函数具备良好的数学特性,克服了传统阈值函数相关缺陷,同时对比信号去噪的信噪比和均方误差两个评价标准进行分析,验证了新的阈值函数具有良好的去噪效果。最后,本文从信号去噪的应用这个角度出发,将小波阈值去噪方法与Elman神经网络相结合,构造新的股价预测模型方法,首先对Elman神经网络方法相关概念进行阐述,然后选取上证综指的收盘价进行信号去噪处理,在Elman神经网络模型中,对去噪的数据信号进行建模,做出相关的预测处理。同时将数据有和没有去噪的两种情况下,使用神经网络预测的效果进行对比分析,发现阈值去噪之后再进行神经网络预测的效果更好。
乔思蓉[4]（2021）在《基于构架载荷信号多尺度熵的高速列车工况识别研究》文中指出随着国民经济的增长,人们的出行方式发生了改变,从单一的汽车、自行车到快捷的飞机、高铁。据统计,我国2015年高铁旅客发送量仅25亿,而2019年高铁旅客发送量迅速增长到35亿,旅客数量的持续增长充分证明了高铁的普遍性,同时也对高铁的运行安全性提出严峻的考验。高铁运行速度的增长和载客量的增加对轨道车辆零部件疲劳可靠性提出新要求,转向架作为动车组关键承载部件,其结构疲劳强度评估和可靠性设计至关重要。载荷谱编制是研究动车组转向架关键部件结构可靠性的前提。大规模的载荷谱编制工作,需要已知不同运用工况下高速动车组转向架构架载荷数据,因此通过对不同工况下构架载荷的信号特征进行分析,找到可以表征工况特征的统计量,在此基础上进行典型工况识别。本文选用中国标准动车组于大西线实测线路载荷信号进行分析,主要研究内容如下:（1）针对传统的时域信号分析方法无法准确描述频率随时间变化的信号微小特征问题,本文采用时频联合分析中的小波变换和集合经验模态分解对原始载荷数据进行时频处理。对于单一尺度难以全面概括时间序列复杂性以及时间尺度未知的问题,本文使用多尺度熵进行不同工况下构架载荷复杂性研究,得到不同工况载荷复杂性变化规律。（2）基于构架载荷在不同工况下的复杂性规律,建立基于多尺度熵的工况特征提取方法,并通过增加数据量进行显着性检验的方法对提取的特征进行异常值排除。已有的研究表明,模式识别结果并非随着维数的增加而持续增加,特征维数过多会导致识别时间过长和识别精度下降,因此采用Relief算法对提取的工况特征数组进行降维,建立特征向量。为了证明基于多尺度熵的工况特征提取方法对于提高工况识别效果有积极作用,建立基于传统时频分析的工况特征向量,为后续进行传统与改进方法的工况识别结果对比做准备。（3）分别将已建立的基于传统时频分析和基于多尺度熵的工况特征向量作为输入向量,代入支持向量机中进行模式识别。分别采用传统优化算法网格搜索和自然进化算法遗传算法对支持向量机核参数g和惩罚系数C进行优化,根据识别结果择优。最终基于多尺度熵的制动工况、道岔工况和曲线工况识别结果均在90%以上,基本满足工程要求。而基于传统时频分析的道岔工况识别结果仅为50%～60%,证明了基于多尺度熵的特征提取方法可以显着提高道岔工况的识别效果。图57幅,表32个,参考文献75篇
邵广盛[5]（2021）在《基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究》文中研究指明自2016年500M口径的FAST射电望远镜在贵州平塘落成,作为脉冲星研究的利器,FAST采用19波束多波束接收机系统全年200多天每天8小时对天区进行大规模巡天搜索,搜寻并接收脉冲星发出的电磁波脉冲信号,依据电磁脉冲信号确定天区中是否存在脉冲星,然而由于各种天体运动、光学噪声的影响使得脉冲星信号被淹没在大量的噪声中。因此,在FAST射电望远镜接收到电磁脉冲信号以后必须要进行去干扰、消色散、去噪声等操作才能够完整的获取脉冲星的真实信号,从而找到更多的脉冲星,为我国天文学科探索宇宙提供更多的数据支撑。传统的信号去噪方法为傅里叶变换法,而脉冲星信号属于离散的、非平稳的信号,传统傅里叶变换并不能起到十分理想的效果。为此小波变换去噪法进入了科研人员的视野,小波变换由于其自身具有的多分辨分析特性非常适合处理非平稳信号,因此被广泛运用到脉冲星信号的去噪,然而随着脉冲星信号去噪研究的进一步发展,人们发现,小波变换每次都在不断的分解低频信号,并没有继续分解高频信号,高频信号中可能隐藏的脉冲信号无法被分离出来,从而降低了去噪的精度。小波包变换是为克服小波变换不能进行全频段分解的不足而提出的一种信号分析方法,能够更加精确的去除各个频段的噪声,同时也能够将高频部分隐藏的脉冲信号分解出来,达到更好的去噪效果。鉴于此,本文提出了基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法,将脉冲星信号原始数据去干扰、消色散以后首先进行小波包分解,再进行阈值法处理,最后重构回脉冲星信号,从而达到去噪的目的。由于小波基函数的选择直接影响着小波包阈值法去噪的实验效果,实验中使用均方跟误差和信噪比作为选择依据选择去噪后信号均方跟误差最小的小波基函数作为小波包去噪的小波基函数。本实验采用平滑度、功率谱、信噪比、峰值信噪比、均方根误差等作为去噪效果评价指标,实验结果显示:采用本文方法去噪的效果明显优于小波阈值法:实验中对Parkes观测数据处理得到的文件、FAST观测数据处理得到的文件进行了实验,分别选用了依据均方根误差与信噪比作为选择标准进行小波变换确定下的小波基函数、阈值进行小波阈值法去噪和小波包阈值法去噪,去噪结果显示Parkes脉冲星观测数据采用小波包硬阈值法对脉冲星信号进行去噪得到的效果图的平滑度为0.000068、信噪比为128.574093d B、峰值信噪比为50.216641d B,而小波阈值法对脉冲星信号去噪的效果图的平滑度为0.000070,信噪比为127.619843d B,峰值信噪比为48.308142,其中小波包阈值法较小波阈值法去噪平滑度降低了0.000002、信噪比提高了0.95425d B,峰值信噪比提高了1.908499d B。FAST观测数据采用小波包硬阈值法对脉冲星信号进行去噪得到的效果图的平滑度为0.000144、信噪比为92.736203d B、峰值信噪比为92.870728d B,而小波阈值法对脉冲星信号去噪的效果图的平滑度为0.000338,信噪比为86.325067,峰值信噪比为86.459591,其中小波包阈值法较小波阈值法去噪平滑度降低了0.000214、信噪比提高了6.411136d B,峰值信噪比提高了6.545661d B,为脉冲星信号去噪提供了一种的新的尝试,对脉冲星信号的去噪,乃至观测、发现都具有十分重要的意义。
程靖宇[6]（2021）在《射频信号去噪算法研究》文中认为现如今,射频信号的应用领域日趋广泛,如:无线通信、RFID射频信号检测与识别系统、雷达通信系统等。射频信号就是经过一定调制得到的利于信道传输的高频信号,然而噪声干扰的不可避免性会使得接收端对于接收信号的信息解析产生误差,对后续研究工作造成不良影响,因而去噪意义不言而喻。目前,信号处理领域已有诸多去噪算法,各种算法都有其优劣性及应用条件,但大多数都应用于图像和低频信号,针对射频信号的研究则相对较少,这就使得射频信号去噪算法的课题具有重要价值和意义。本文以小波分析理论和奇异值分解理论为重点,研究了它们的去噪可行性,并将其应用至射频信号中,主要工作如下:首先,概述了射频信号去噪的背景及意义,简述了国内外研究现状和进展,并对通信系统中的常见噪声、射频含噪信号模型和常用的去噪指标做了介绍。其次,详细介绍了小波分析法相关理论,主要包括:多分辨率分析、连续和离散小波变换、Mallat快速算法、小波基数学特性和选取原则以及常用小波函数。将小波阈值去噪算法应用于射频信号,介绍了阈值施加方式和阈值估计准则,并进行了实验仿真和对比分析。结果表明:针对本章节的仿真信号,选取不同小波参数,高频系数直接置零法均失效,而利用软硬阈值函数和多种阈值估计准则的方法取得了良好的去噪效果,信噪比分别提高了约4.9～7.8d B不等,均方根误差和互相关系数指标也都有所提升。最后,介绍了奇异值分解去噪理论,通过仿真分析了分解矩阵的构造和维数以及奇异值处理对去噪结果的影响,并提出了两种结合方式下的小波和SVD的联合去噪算法。结果表明:针对本章节的仿真信号,利用Hankel矩阵构造信号,得到的去噪效果良好,且在矩阵维数相近并选取前2个主奇异值重构信号时的效果最优,信噪比提高了约30.4d B,同时小波和SVD的第二种结合方式的去噪效果优于第一种,使小波高频系数置零法的信噪比改善了约18.0d B。
李寄仲[7]（2021）在《基于小波变换和免疫算法自适应改进的医学图像去噪研究》文中进行了进一步梳理图像作为一种极为重要的信息载体,其质量直接影响着人们了解与传播信息。特别在医学领域,医生的诊断情况与图像质量紧密相关,因此对医学图像进行去噪处理是必要的。以肺部CT图像的去噪处理为例,其要求在去除噪声的同时要对原始图像中的病灶等信息进行完好的保留,而传统图像去噪算法在这方面还存在一定的不足。相较之下,基于小波变换的图像去噪方法是一种更先进的技术,其中小波阈值去噪是最常用的方法之一。人工免疫系统（Artificial Immune System,AIS）通过模仿与借鉴生物免疫机理为实际工程问题的解决提供新的思路,现今已成人工智能研究领域中的一个重要分支。针对上述两个领域,主要做了以下工作:（1）对人工免疫系统与其常用算法进行了系统性的分析,针对其中的克隆选择算法存在的缺陷,针对性地从编码方式、变异算子和变异率等方面提出了一种改进方案,通过实验对比改进前后的克隆免疫算法在多峰函数寻优问题中的表现,证明改进后的克隆选择算法相较于传统克隆选择算法有着更快的收敛速度,更好的全局搜索能力以及更优秀的稳定性。（2）在小波阈值去噪方法中,其常用的阈值函数分为软、硬阈值两种,但是传统的阈值函数都存在着一定的不足。在现有的阈值函数基础上引入了自适应调节参数对其进行改进,使新的阈值函数可以在不同去噪场景下实现自适应调节以获取更好的去噪效果。实验证明,相较于传统阈值函数,使用新的阈值函数可以提高去噪后图像的峰值信噪比,获得更好的去噪效果。（3）最后,在现有阈值选取方式的基础上,提出了一种改进的自适应阈值选取方式,并通过引入改进的克隆免疫算法对自适应阈值进行优化,实验表明,在使用自适应阈值对图像进行去噪处理时,基于免疫算法可以对阈值的选取过程进行优化。当自适应阈值使用通过免疫学习得到的调节参数时,其处理后的图像相较于使用现有阈值有着更高的峰值信噪比和去噪效果,实现了对获取最优自适应参数这一过程的智能调节,并结合改进后去噪方法在医学图像边缘检测中的实验效果,证明了其具有良好的应用价值与通用性。
王浩林[8]（2020）在《宽带微功率无线通信系统的信道估计与均衡的FPGA实现》文中研究表明用电信息采集系统作为智能电网的重要组成部分,在智能电网的建设中起着至关重要的作用。随着用电信息采集系统的业务需求逐渐升级,传统的窄带、低速率的微功率已难以满足不断拓展的业务要求。宽带微功率技术是实现低压电力用户用电信息汇聚、传输、交互的高速无线通信网络,是一种理想的无线通信方案。由于电力无线通信环境复杂,存在着多径效应、环境噪声等各种影响系统性能的问题,因此本文通过对Chirp-BOK系统特性、信道估计及均衡技术的研究,提出了一种适合宽带微功率系统的信道估计与均衡算法及高级可编程逻辑器件（Field-Programmable Gate Array,FPGA）实现方案,主要研究内容如下:首先,针对具有前导结构的宽带微功率无线通信系统,本文提出一种结合小波去噪的最小二乘（Least-Square,LS）信道估计算法,该算法结合宽带微功率系统的信道特点,选取Haar小波基函数和启发式阈值选择标准,在小波去噪算法中对阈值进行逐步压缩,解决了阈值函数中所存在的恒定偏差问题。仿真结果证明,在宽带微功率系统中改进阈值函数的小波去噪算法明显提高了信道估计的性能。然后,本文对迫零（Zero-Forcing,ZF）和最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）的均衡算法进行了仿真验证,分析其性能和复杂度。通过对比算法的性能与硬件实现复杂度,最终选取了结合小波去噪的最小二乘信道估计算法和迫零信道均衡算法,并把定点化FPGA实现的信道估计与均衡模块的定点字长定为12bit。其次,本文设计了包括前导码提取、小波去噪、信道估计以及信道均衡四个部分的硬件实现结构,按照自上而下的设计思路根据模块功能定义完成了模块的状态机、模块接口等设计,利用查找表避免时序紧张,并通过公式变换减少了乘法器的使用,在保证时序正确的同时尽可能减小对系统资源的损耗和占用。最后,论文对设计的寄存器转换级（Register Transfer Level,RTL）电路进行了验证,从资源占用表可以看出资源消耗较小,符合设计预期。在信道估计与均衡整个模块上建立时间和保持时间均有余量,在时序方面设计合理,方案可行。最后,利用美国国家仪器（National Instruments,NI）平台验证了RTL设计的模块性能良好,符合宽带微功率系统设计的要求。
杨旭东[9]（2020）在《基于小波变换的ECG信号特征参数提取研究》文中研究说明目前,心血管病死亡占我国城乡居民总死亡原因的首位,而随着人口老龄化及城镇化进程的加速,今后10年心血管病患病人数仍将保持快速增长。传统的心电图检测方式设备体积巨大,操作复杂,且需要专业人员的诊断。随着可穿戴设备及自动分析诊断技术的不断发展,对心电信号提取的研究也日益增多。在此背景下,本文基于小波变化,对心电信号特征参数提取算法进行了研究,并将其应用于FPGA平台。本文的主要研究工作有:第一,在心电信号降噪滤波方面,采用了小波阈值降噪中的软阈值算法对心电信号进行了处理。以50Hz的正弦波来模拟工频干扰噪声,并以0.5Hz的正弦波来模拟基线漂移建立噪声模型,然后通过对比各小波的特点,选取db4小波对含噪声心电信号进行8层小波分解,实现了对心电信号的降噪滤波,并在最后对降噪效果进行评估。第二,在心电信号特征参数提取方面,基于小波变换和自适应双阈值算法设计了心电信号R波检测系统。检测系统分为QRS波提取模块和QRS波判定模块两部分。首先对比不同方案的效果,利用bior4.4小波对心电信号进行5层小波分解。然后设计了QRS波判定过程中用到的滑动窗口积分算法及自适应双阈值算法。自适应双阈值充分利用了FPGA集成度高、运算速度快的优点,利用高低双阈值,实现了更准确的QRS波实时检测。最后,通过Matlab对整个系统进行建模仿真,利用MIT-BIH心电数据库中的48组心电数据,统计得到本算法对于正常心电信号的QRS波检出率接近100%,整体检出率为98.93%,满足设计要求。第三,基于CycloneⅣ系列的4CE115F23I7核心芯片,将QRS波实时检测系统在FPGA上实现。本部分首先将整个QRS波检测系统模块化,分为了小波变换模块、QRS波判定模块及数据发送模块。主要内容是以bior4.4小波为基函数对心电信号进行5层小波变换;然后将提取到的QRS波处理为具有单一波形的波峰信号,并对其进行判定;最后利用UART传输模块将数据发送至上位机。整个系统由Verilog硬件描述语言编写,并利用QuartusⅡ软件进行编译综合。最后,对检测系统进行仿真及上板测试。进行了Modelsim的时序仿真,并完成了上板测试以及利用SignalTap进行信号分析。得到了与Matalb仿真一致的结果,本文所设计的检测算法能够应用于FPGA硬件平台,实现QRS波的实时检测。
王宏旭[10]（2020）在《多通道EEG信号去噪算法的研究》文中提出脑电图是当今流行的疾病诊断工具,常用于监控脑电（简称EEG）信号变化,帮助人们更好地了解大脑的生理结构,医疗工作者可根据经验对脑电图进行分析和诊断,但EEG信号中包含了大量的噪声,所以噪声的去除是EEG数据分析及处理的首要环节。如何从含噪的信号中恢复原信号,实现信噪分离,已成为EEG去噪的重要研究课题。小波分析是近些年多通道EEG信号去噪领域中迅速发展起来的一种新技术,目前被广泛应用于临床诊断和科学研究,很多学者也借助小波函数进行EEG去噪研究。但目前去噪的算法在噪声识别和噪声去除上存在一定的局限,鉴于此,本文在小波去噪算法的基础上,提出了新的小波阈值函数去噪方法,同时应用了贝叶斯估计新的小波阈值函数的系数,并对去噪后的EEG信号进行了卡尔曼滤波分析。主要研究工作如下:基于多通道EEG信号的特点,采用PCA降维技术去掉了多通道EEG信号之间的信息冗余,讨论了傅里叶、小波分解与重构、小波软阈值的去噪算法及影响,构建了新的阈值小波函数,解决了多尺度分解条件下EEG信号去噪效果不理想的问题。通过仿真实验,验证了新的阈值小波函数算法的去噪效果,并从信号的评价指标上,比较了不同的算法对去噪性能的影响。在新的小波阈值去噪算法的基础上,根据多通道EEG信号的拉普拉斯噪声模型,对贝叶斯估计理论进行了解析。从贝叶斯估计算法出发,论证了该算法可有效地估计新阈值函数的小波系数。实验结果表明,贝叶斯估计新阈值小波函数系数的算法相比于新阈值小波函数去噪算法,可有效地解决能量低的问题,从信号的评价指标上分析,能量比提升了12%,均方根误差下降了0.1,信噪比提升了0.2d B,谱峰值和原始信号更加接近。以贝叶斯估计算法去噪后的EEG信号进行实验,通过对噪声信号的状态方程进行评估,从而选择最优的去噪解对观测值进行卡尔曼滤波。实验研究结果表明,相比于贝叶斯估计算法,应用卡尔曼滤波算法可有效地滤除幅值为5mv以下的噪声,且信噪比提升了0.3d B,能量比接近了100%,更好地还原了原始信号特征。
二、基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取（论文提纲范文）
（1）基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 管道泄漏的主要检测方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 运输管道泄漏检测研究现状 |
| 1.3.2 泄漏声发射信号检测研究现状 |
| 1.4 本文主要工作内容 |
| 2 管道泄漏声发射信号特性与泄漏检测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 管道泄漏声发射信息的产生机制 |
| 2.3 管道泄漏声发射信号的特征分析 |
| 2.3.1 管道泄漏声发射信号的特点 |
| 2.3.2 声波在管道中的传播特性 |
| 2.3.3 管道泄漏声发射信号的数学模型 |
| 2.4 管道泄漏声发射信号的处理 |
| 2.4.1 管道泄漏声发射信号去噪 |
| 2.4.2 管道泄漏检测和定位方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 管道泄漏声发射信号的去噪算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换及小波阈值去噪算法 |
| 3.2.1 连续型小波变换 |
| 3.2.2 离散型小波变换 |
| 3.2.3 小波变换去噪 |
| 3.2.4 小波阈值去噪算法 |
| 3.2.5 其他阈值函数 |
| 3.3 改进的阈值函数 |
| 3.3.1 改进的阈值函数 |
| 3.3.2 基于改进的阈值函数的去噪仿真实验 |
| 3.4 变分模态分解VMD的原理 |
| 3.4.1 瞬时频率的定义 |
| 3.4.2 本征模态分量IMF的定义 |
| 3.4.3 变分模态分解VMD的基本原理 |
| 3.5 变分模态分解VMD和改进的小波阈值算法联合去噪仿真 |
| 3.5.1 变分模态分解和改进的小波阈值算法联合去噪流程 |
| 3.5.2 联合去噪算法仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 管道泄漏声发射信号检测系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 硬件部分设计 |
| 4.2.1 硬件系统的总体方案 |
| 4.2.2 核心单片机模块的选择 |
| 4.2.3 传感器的选型 |
| 4.2.4 信号调理模块设计 |
| 4.3 核心单片机模块软件设计 |
| 4.3.1 ADC+DMA采样模块设置 |
| 4.3.2 通讯模块设置 |
| 4.3.3 定时器模块设置 |
| 4.3.4 信号处理软件设计 |
| 4.4 上位机软件设计 |
| 4.4.1 Qt及 Qt Creator基础知识介绍 |
| 4.4.2 系统软件方案设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 管道泄漏检测与定位系统实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台的搭建 |
| 5.3 基于时延估计的管道泄漏检测与定位模型 |
| 5.4 管道泄漏声发射信号沿管壁传播速度估计 |
| 5.4.1 广义互相关算法 |
| 5.4.2 仿真实验 |
| 5.5 实验验证及误差分析 |
| 5.5.1 实验验证 |
| 5.5.2 误差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）基于Duffing振子的绕组变形微弱信号幅值检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 微弱信号检测现状 |
| 1.2.1 现阶段微弱信号检测方法分析 |
| 1.2.2 小波变换在微弱信号检测上的发展及研究现状 |
| 1.2.3 Duffing振子在微弱信号检测上的发展及研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究工作 |
| 2 Duffing振子理论模型及应用分析 |
| 2.1 Duffing振子的混沌理论 |
| 2.2 Duffing振子模型分析 |
| 2.2.1 Duffing振子方程 |
| 2.2.2 Duffing振子动力学分析及微弱信号检测原理 |
| 2.2.3 检测任意频率周期信号的Duffing振子模型 |
| 2.3 噪声对Duffing振子的影响 |
| 2.3.1 高斯白噪声对Duffing振子的影响 |
| 2.3.2 其他频率噪声对Duffing振子的影响 |
| 2.4 Duffing 振子系统阈值判别法 |
| 2.4.1 直接观察法 |
| 2.4.2 Lyapunov指数法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于Duffing振子的微弱信号检测 |
| 3.1 微弱信号检测性能指标 |
| 3.2 不同噪声干扰下的Duffing振子幅值检测能力研究 |
| 3.2.1 残余电网基波、谐波干扰下 Duffing 幅值检测结果 |
| 3.2.2 高斯白噪声干扰下Duffing振子幅值检测结果 |
| 3.2.3 混合噪声干扰下Duffing振子幅值检测结果 |
| 3.3 相位偏移对幅值检测的影响 |
| 3.3.1 相位偏移对Duffing振子幅值检测的影响 |
| 3.3.2 Duffing振子阵列法求信号相位 |
| 3.4 相位未知信号的幅值检测 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于小波变换的滤波分析 |
| 4.1 小波变换基本原理 |
| 4.1.1 连续小波变换 |
| 4.1.2 离散小波变换 |
| 4.1.3 多分辨率分析 |
| 4.1.4 Mallat算法 |
| 4.2 小波去噪 |
| 4.2.1 小波去噪方法分析 |
| 4.2.2 阈值去噪法 |
| 4.2.3 四种阈值去噪效果分析 |
| 4.3 小波基函数及其特点 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于Duffing振子和小波变换的微弱信号检测 |
| 5.1 各频率信号分解层数的选择 |
| 5.2 基于 Duffing 振子和小波变换的微弱信号检测 |
| 5.2.1 高斯白噪声干扰下微弱信号幅值检测 |
| 5.2.2 混合噪声干扰下微弱信号幅值检测 |
| 5.3 绕组变形在线检测实验数据处理验证 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（3）基于小波去噪的阈值函数改进及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.2.1 小波技术发展及其现状 |
| 1.2.2 信号去噪的研究现状 |
| 1.3 主要工作及论文框架 |
| 1.4 研究的创新与不足 |
| 1.4.1 研究的创新点 |
| 1.4.2 研究的不足 |
| 第二章 小波及信号去噪理论 |
| 2.1 小波分析方法概述 |
| 2.1.1 傅里叶变换 |
| 2.1.2 加窗傅里叶变换 |
| 2.1.3 小波理论简述 |
| 2.2 多尺度理论 |
| 2.2.1 多尺度分析概述 |
| 2.2.2 Mallat分解重构算法 |
| 2.2.3 极大重叠离散小波变换 |
| 2.3 基于小波变换的信号去噪流程及方法 |
| 2.3.1 小波去噪基本原理流程 |
| 2.3.2 小波去噪基本方法 |
| 2.4 小波去噪效果的影响因素 |
| 2.4.1 小波基函数的选择 |
| 2.4.2 分解层数的选择 |
| 2.4.3 阈值的选取 |
| 2.4.4 阈值函数的选取 |
| 2.5 小波去噪信号性能评价标准 |
| 2.5.1 信噪比 |
| 2.5.2 均方差 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 改进阈值函数的小波去噪 |
| 3.1 小波去噪基本原理 |
| 3.2 阈值函数的选取 |
| 3.2.1 传统的阈值函数 |
| 3.2.2 改进的阈值函数 |
| 3.3 仿真实验结果及分析 |
| 3.3.1 仿真结果 |
| 3.3.2 仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于小波阈值去噪神经网络模型的应用研究 |
| 4.1 小波去噪 |
| 4.2 Elman神经网络 |
| 4.3 神经网络预测 |
| 4.3.1 数据的预处理 |
| 4.3.2 预测模型的建立 |
| 4.3.3 实验仿真 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 总结和展望 |
| 5.1 研究结论 |
| 5.2 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（4）基于构架载荷信号多尺度熵的高速列车工况识别研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 引言 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.4 论文预期成果及目标 |
| 2 载荷信号处理以及信号时频分析理论 |
| 2.1 构架载荷数据提取和前处理 |
| 2.1.1 转向架构架结构介绍 |
| 2.1.2 构架载荷识别方法 |
| 2.1.3 信号前处理方法 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 小波变换理论 |
| 2.2.2 小波去噪 |
| 2.3 集合经验模态分解 |
| 2.3.1 经验模态分解理论 |
| 2.3.2 集合经验模态分解理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 构架载荷信号的复杂性分析 |
| 3.1 复杂性分析方法 |
| 3.1.1 多尺度熵 |
| 3.1.2 载荷信号复杂性分析方法的建立 |
| 3.2 不同工况下载荷信号的复杂性分析 |
| 3.2.1 制动工况 |
| 3.2.2 道岔工况 |
| 3.2.3 曲线工况 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 典型工况信号特征向量建立 |
| 4.1 基于传统时频分析的信号特征向量建立 |
| 4.2 不同工况多尺度熵的差异性检验 |
| 4.2.1 参数检验算例 |
| 4.2.2 非参数检验算例 |
| 4.2.3 差异性检验结果 |
| 4.3 基于多尺度熵的信号特征提取方法建立 |
| 4.4 基于多尺度熵的信号特征向量建立 |
| 4.4.1 Relief算法选取特征向量 |
| 4.4.2 制动工况特征向量建立 |
| 4.4.3 道岔工况特征向量建立 |
| 4.4.4 曲线工况特征向量建立 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 支持向量机工况识别 |
| 5.1 支持向量机 |
| 5.2 网格搜索寻优 |
| 5.2.1 网格搜索理论 |
| 5.2.2 网格搜索寻优算例 |
| 5.3 遗传算法寻优 |
| 5.3.1 遗传算法理论 |
| 5.3.2 遗传算法寻优算例 |
| 5.3.3 两种寻优方法识别时间对比 |
| 5.4 工况识别结果 |
| 5.4.1 基于传统时频分析的工况识别结果 |
| 5.4.2 基于多尺度熵的工况识别结果 |
| 5.4.3 基于传统时频分析与基于多尺度熵识别结果对比 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文研究内容及结构 |
| 1.3.1 论文研究内容 |
| 1.3.2 论文研究路线 |
| 1.3.3 论文结构 |
| 第二章 相关理论概述 |
| 2.1 傅里叶变换 |
| 2.1.1 连续傅里叶变换 |
| 2.1.2 离散傅里叶变换 |
| 2.1.3 短时傅里叶变换 |
| 2.1.4 快速傅里叶变换 |
| 2.2 小波变换 |
| 2.2.1 连续小波变换 |
| 2.2.2 离散小波变换 |
| 2.2.3 小波变换发展历程 |
| 2.2.4 小波变换理论 |
| 2.2.5 小波变换示意图 |
| 2.3 小波包变换 |
| 2.3.1 小波包变换发展历程 |
| 2.3.2 小波包变换理论 |
| 2.3.3 小波包变换示意图 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于小波阈值法的脉冲星信号去噪方法 |
| 3.1 小波阈值法算法概述 |
| 3.1.1 小波阈值法去噪算法 |
| 3.1.2 小波阈值法去噪流程 |
| 3.2 小波分解与重构 |
| 3.3 小波基函数与分解层数 |
| 3.3.1 小波基函数 |
| 3.3.2 Parkes脉冲星信号去噪小波基的确定 |
| 3.3.3 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪小波基的确定 |
| 3.3.4 分解层数 |
| 3.4 阈值与阈值处理函数 |
| 3.4.1 阈值准则 |
| 3.4.2 阈值处理函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法 |
| 4.1 小波包阈值法算法概述 |
| 4.1.1 小波包阈值法算法 |
| 4.1.2 小波包阈值法去噪流程图 |
| 4.2 小波包分解与重构 |
| 4.3 小波基函数与分解层数 |
| 4.3.1 Parkes脉冲星信号去噪小波基的确定 |
| 4.3.2 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪小波基的确定 |
| 4.3.3 分解层数 |
| 4.4 阈值与阈值处理函数 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 实验结果对比与分析 |
| 5.1 评价指标 |
| 5.1.1 信噪比 |
| 5.1.2 均方根误差 |
| 5.1.3 峰值信噪比 |
| 5.1.4 平滑度 |
| 5.1.5 功率谱 |
| 5.2 实验对比与分析 |
| 5.2.1 Parkes脉冲星信号去噪效果对比分析 |
| 5.2.2 FAST脉冲星信号(单脉冲)去噪效果对比分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间主要研究成果 |
（6）射频信号去噪算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状和进展 |
| 1.3 本文的研究内容及安排 |
| 1.3.1 主要内容和工作环境 |
| 1.3.2 各章节安排 |
| 第二章 常见噪声及去噪性能指标 |
| 2.1 噪声的定义及分类 |
| 2.2 常见的几种噪声 |
| 2.3 射频含噪信号模型 |
| 2.4 信号去噪的性能指标 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于小波分析的射频信号去噪算法 |
| 3.1 小波分析理论 |
| 3.1.1 多分辨率分析 |
| 3.1.2 连续小波变换和离散小波变换 |
| 3.1.3 Mallat快速算法及分解与重构实验 |
| 3.1.4 小波基特性及选取 |
| 3.1.5 常用小波函数 |
| 3.2 小波阈值去噪算法 |
| 3.2.1 小波阈值去噪基本原理 |
| 3.2.2 阈值施加方式 |
| 3.2.3 阈值估计准则 |
| 3.3 仿真实验及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于奇异值分解的射频信号去噪算法 |
| 4.1 奇异值分解去噪原理 |
| 4.2 分解矩阵的选取和维数处理 |
| 4.3 奇异值处理 |
| 4.4 小波和SVD的联合去噪算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 目前工作的局限性及后续安排 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（7）基于小波变换和免疫算法自适应改进的医学图像去噪研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究意义 |
| 1.2 人工免疫系统国内外研究现状 |
| 1.3 小波图像去噪概述与国内外研究现状 |
| 1.4 本文研究内容与章节安排 |
| 第二章 人工免疫算法及其改进 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 生物免疫系统 |
| 2.2.1 生物免疫系统中的基本概念 |
| 2.2.2 生物免疫系统的组成 |
| 2.2.3 生物免疫系统功能 |
| 2.3 人工免疫算法 |
| 2.3.1 人工免疫算法基本原理 |
| 2.3.2 否定选择算法 |
| 2.3.3 免疫遗传算法 |
| 2.3.4 克隆选择算法 |
| 2.4 改进的克隆选择算法 |
| 2.4.1 克隆选择算法的缺陷 |
| 2.4.2 克隆选择算法的改进 |
| 2.4.3 改进的克隆选择算法具体步骤 |
| 2.5 基于改进的克隆选择算法仿真实验与分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 传统图像去噪方法与效果分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 图像噪声分类 |
| 3.2.1 高斯噪声 |
| 3.2.2 脉冲噪声 |
| 3.3 图像去噪效果的评价标准 |
| 3.3.1 主观评价 |
| 3.3.2 客观评价 |
| 3.4 传统图像去噪方法与效果分析 |
| 3.4.1 均值滤波法 |
| 3.4.2 中值滤波法 |
| 3.4.3 低通滤波法 |
| 3.4.4 传统图像去噪仿真与效果分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于小波阈值图像去噪方法的研究与改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 小波类别的分析 |
| 4.3 小波阈值去噪方法分析 |
| 4.3.1 小波图像去噪的基本原理 |
| 4.3.2 噪声的方差估计 |
| 4.3.3 阈值的选取方式 |
| 4.3.4 传统小波阈值函数 |
| 4.4 医学图像的传统小波阈值去噪方法分析 |
| 4.5 改进的小波阈值去噪方法 |
| 4.5.1 改进的自适应小波阈值函数 |
| 4.5.2 改进的自适应小波阈值函数特性 |
| 4.5.3 改进的自适应小波阈值函数在医学图像去噪中的应用 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 改进的克隆选择算法在小波阈值去噪中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 改进的自适应小波阈值 |
| 5.3 基于免疫优化的小波阈值去噪方法 |
| 5.3.1 免疫算法优化实现过程 |
| 5.3.2 实验结果与分析 |
| 5.4 基于改进后去噪方法的医学图像边缘检测实验 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者在攻读硕士期间的学术成果 |
| 致谢 |
（8）宽带微功率无线通信系统的信道估计与均衡的FPGA实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 注释表 |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 Chirp宽带的研究现状 |
| 1.2.2 信道估计算法研究现状 |
| 1.2.3 信道均衡算法研究现状 |
| 1.3 论文的主要研究内容和章节结构 |
| 第2章 Chirp-BOK调制系统与算法 |
| 2.1 Chirp扩频技术 |
| 2.1.1 Chirp信号的基本特性 |
| 2.1.2 Chirp扩频技术的特点 |
| 2.2 宽带微功率系统 |
| 2.2.1 宽带微功率系统模型 |
| 2.2.2 宽带微功率系统物理层帧结构 |
| 2.3 宽带微功率系统的信道特性 |
| 2.3.1 微功率无线信道的衰耗特性 |
| 2.3.2 微功率无线信道的多径特性 |
| 2.3.3 信道估计误差对信道容量的影响 |
| 2.3.4 信道估计误差对系统信噪比的影响 |
| 2.4 信道估计与均衡的基本算法 |
| 2.4.1 信道估计算法研究 |
| 2.4.2 信道均衡算法研究 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 信道估计与均衡算法设计与仿真 |
| 3.1 宽带微功率系统信道估计研究 |
| 3.1.1 基于小波去噪信道估计算法改进 |
| 3.1.2 算法性能仿真分析 |
| 3.2 宽带微功率系统信道均衡算法研究 |
| 3.2.1 宽带微功率系统的信道均衡算法 |
| 3.2.2 算法性能仿真结果分析 |
| 3.3 信道估计与均衡算法的实现可行性及定点仿真 |
| 3.3.1 信道估计与均衡算法在FPGA上实现可行性分析 |
| 3.3.2 定点仿真结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 信道估计与均衡模块的设计与实现 |
| 4.1 FPGA概述 |
| 4.1.1 FPGA设计流程 |
| 4.1.2 FPGA设计使用的EDA工具 |
| 4.1.3 Verilog HDL简介 |
| 4.2 信道估计与均衡模块的设计与实现 |
| 4.2.1 硬件实现的总体框图 |
| 4.2.2 估计与均衡模块的实现 |
| 4.3 信道估计模块的验证与综合 |
| 4.3.1 验证工作简介 |
| 4.3.2 验证平台介绍 |
| 4.3.3 功能验证仿真 |
| 4.3.4 逻辑综合 |
| 4.4 软件无线电平台验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果 |
（9）基于小波变换的ECG信号特征参数提取研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 心电图基础 |
| 1.2.1 心电图简介 |
| 1.2.2 心电信号采集 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 心电信号处理算法的研究现状 |
| 1.3.2 心电信号处理硬件的研究现状 |
| 1.4 研究内容及安排 |
| 第二章 小波变换及心电信号处理基础 |
| 2.1 小波变换的定义 |
| 2.2 多分辨率分析及Mallat算法 |
| 2.2.1 多分辨率分析的定义 |
| 2.2.2 Mallat算法 |
| 2.3 几种常见的小波函数 |
| 2.4 心电信号处理基础 |
| 2.4.1 心电信号的产生及特点 |
| 2.4.2 心电数据库介绍 |
| 2.5 FPGA器件及其设计开发 |
| 2.5.1 可编程逻辑器件FPGA |
| 2.5.2 FPGA开发流程 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于小波变换的ECG信号降噪算法 |
| 3.1 心电信号中的噪声 |
| 3.2 小波降噪的基本原理 |
| 3.3 小波变换降噪算法研究 |
| 3.3.1 小波系数尺度相关降噪算法 |
| 3.3.2 模极大值降噪算法 |
| 3.3.3 小波阈值降噪算法 |
| 3.3.4 常用的阈值和阈值函数 |
| 3.4 心电信号降噪 |
| 3.4.1 选取合适的小波函数 |
| 3.4.2 建立噪声模型 |
| 3.4.3 确定分解尺度 |
| 3.5 算法实现及结果分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于小波变换的QRS波检测 |
| 4.1 小波变换模极大值检测奇异点基本原理 |
| 4.2 QRS波检测中的小波变换 |
| 4.2.1 选取合适的小波基函数及分解尺度 |
| 4.2.2 小波变换提取QRS波 |
| 4.3 QRS波检测中的判定算法 |
| 4.3.1 移动窗口积分 |
| 4.3.2 自适应双阈值算法 |
| 4.3.3 不应期检测及瞬时心率 |
| 4.4 检测结果仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 QRS波检测系统的FPGA实现 |
| 5.1 小波变换模块的设计及仿真 |
| 5.1.1 流水线处理及滤波器设计 |
| 5.1.2 小波变换模块仿真及测试 |
| 5.2 UART模块的设计及仿真 |
| 5.3 检测系统的FPGA实现 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（10）多通道EEG信号去噪算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究的背景和意义 |
| 1.2 EEG信号中的噪声 |
| 1.2.1 EEG信号噪声产生的原因 |
| 1.2.2 EEG信号噪声的类别 |
| 1.2.3 EEG信号噪声成分分析 |
| 1.3 多通道EEG去噪国内外研究现状 |
| 1.3.1 国外EEG去噪研究现状 |
| 1.3.2 国内EEG去噪研究现状 |
| 1.4 论文研究的主要内容 |
| 第2章 小波分析基本理论 |
| 2.1 小波变换简介 |
| 2.2 小波变换理论分析 |
| 2.2.1 傅里叶变换 |
| 2.2.2 短时傅里叶变换 |
| 2.2.3 连续小波变换 |
| 2.2.4 离散小波变化 |
| 2.3 常用小波函数介绍 |
| 2.3.1 小波基的选择 |
| 2.3.2 Haar小波 |
| 2.3.3 Meyer小波 |
| 2.3.4 Doubechies小波 |
| 2.4 小波变换的快速算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 基于小波变换的多通道EEG信号去噪算法研究 |
| 3.1 EEG信号去噪实验分析 |
| 3.1.1 实验数据及电极的放置 |
| 3.1.2 实验方法 |
| 3.2 傅里叶去噪原理 |
| 3.3 小波去噪原理 |
| 3.3.1 小波分解与重构去噪原理 |
| 3.3.2 小波阈值去噪原理 |
| 3.3.3 新阈值函数去噪原理 |
| 3.4 仿真结果与分析 |
| 3.4.1 傅里叶算法的EEG去噪结果 |
| 3.4.2 小波分解与重构算法的EEG去噪结果 |
| 3.4.3 小波阈值算法的EEG去噪结果 |
| 3.4.4 新阈值小波函数算法的EEG去噪结果 |
| 3.5 EEG信号去噪效果综合评价 |
| 3.5.1 SNR、RMSE、PER分析 |
| 3.5.2 ROC曲线分析 |
| 3.5.3 频谱分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于贝叶斯估计的多通道EEG信号去噪算法研究 |
| 4.1 贝叶斯估计理论 |
| 4.1.1 贝叶斯定理 |
| 4.1.2 先验分布 |
| 4.1.3 后验分布 |
| 4.2 EEG信号噪声模型分析 |
| 4.2.1 噪声的分类 |
| 4.2.2 高斯噪声模型 |
| 4.2.3 非高斯噪声模型 |
| 4.3 基于贝叶斯估计的EEG去噪算法研究 |
| 4.3.1 拉普拉斯最大后验概率分布 |
| 4.3.2 贝叶斯算法建立 |
| 4.3.3 阈值系数的估计 |
| 4.4 基于贝叶斯估计的去噪结果分析 |
| 4.5 EEG去噪效果综合评价 |
| 4.5.1 SNR、RMSE、PER分析 |
| 4.5.2 ROC曲线分析 |
| 4.5.3 频谱分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于卡尔曼滤波的EEG信号去噪算法研究 |
| 5.1 卡尔曼滤波的EEG信号算法应用 |
| 5.1.1 AR模型分析 |
| 5.1.2 EEG信号的卡尔曼滤波模型 |
| 5.1.3 卡尔曼滤波模型的参数估计 |
| 5.2 基于卡尔曼滤波流程分析 |
| 5.3 仿真结果及分析 |
| 5.4 EEG去噪效果综合评价 |
| 5.4.1 SNR、RMSE、PER分析 |
| 5.4.2 ROC曲线分析 |
| 5.4.3 频谱分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
| 致谢 |
四、基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取（论文参考文献）
- [1]基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究[D]. 黎晨. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]基于Duffing振子的绕组变形微弱信号幅值检测方法研究[D]. 贺园园. 西安理工大学, 2021(01)
- [3]基于小波去噪的阈值函数改进及其应用研究[D]. 盛祖维. 江西财经大学, 2021(10)
- [4]基于构架载荷信号多尺度熵的高速列车工况识别研究[D]. 乔思蓉. 北京交通大学, 2021(02)
- [5]基于小波包阈值法的脉冲星信号去噪方法研究[D]. 邵广盛. 贵州师范大学, 2021(08)
- [6]射频信号去噪算法研究[D]. 程靖宇. 电子科技大学, 2021(01)
- [7]基于小波变换和免疫算法自适应改进的医学图像去噪研究[D]. 李寄仲. 东华大学, 2021(09)
- [8]宽带微功率无线通信系统的信道估计与均衡的FPGA实现[D]. 王浩林. 重庆邮电大学, 2020(02)
- [9]基于小波变换的ECG信号特征参数提取研究[D]. 杨旭东. 电子科技大学, 2020(07)
- [10]多通道EEG信号去噪算法的研究[D]. 王宏旭. 长春理工大学, 2020(01)
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