波噪命令

A. 請問在電路中什麼叫波紋雜訊

應該是指電源的紋波雜訊吧
就是通常說得交流聲。電源濾波不好或濾波電解電容失效就會產生交流紋波雜訊，當然產生交流聲的原因還有其他。

B. 小波去噪matlab程序

哈哈！傻眼了吧，理論和實際不可兼得啊！對於你這個問題有如下建議：

1. 小波去噪的試驗，十個有九個都喜歡用正、餘弦函數，但由於小波函數的幾何特徵，其實不易得到滿意效果，你只能選擇線性強的小波基，即對稱性強並且光滑的小波，嘿嘿，貌似能做DWT的所有小波基中只有sym8的對稱性最強（參看http://..com/question/585223273699457565.html?from=pubpage&msgtype=2），這樣你將會得到其降噪效果好於其它小波基的謬論，實際應用中如果原始信號本身特徵就不規律對稱則有可能其它小波基的處理效果會好於sym8，這需要試錯的方法試驗，是你這個原始信號對稱的前提假設造成的，但不可認為sym8適合你這個特殊例子就得出結論，你這試驗只適合你的假設，其實並不適合所有情形，個人認為其實不具說服力和可比性。如同我家鑰匙開不了你家門，是不能得出我家鑰匙不如你家鑰匙的結論滴。

2. 當你的雜訊特徵與信號的特徵的頻率相近時，小波也無能為力，它不是神，也一樣分不出啥是雜訊，所以其一是可增加分解層數，你這個信號只有100個數，5層已經很高了，再增大也沒啥用了，可能會過多顯示小波基的特徵，造成扭曲失真（如果用SWT會好很多，但需要自己編制函數）；其二是參數SCAL可以改為伸縮的sln，而不是固定的one，這樣分解層數和SCAL都將起作用，你可以試著改改玩，效果還行。

   
   

   

   分解8層

   你可以試試只分解一層的狀況，頻率最低的幾處雜訊會保留下來哦！

C. 小波降噪原理

小波有兩個顯著特點：一是在時域中都具有緊支集或近似緊支集；二是正負交替的波動性。小波分析是將信號分解成一系列小波函數的疊加，而這些小波函數都是由一個母小波通過平移和尺度伸縮得來的。

小波分析理論的一個重要特色是可以進行多解析度分析。信號可通過多層分解為反映高頻信息的細節部分和反映低頻信息的概貌部分，通過這種多解析度分解，信號和雜訊通常會有不同的表現，從而達到信嗓分離的目的。金融時間序列去噪處理採用更廣泛的方法：非線性閾值處理方法。

非線性閾值處理方法又稱小波收縮法，該方法的基本原理是基於小波變換的集中能力。即通過小波變換後有用信號的能量集中於少數小波系數上，而白雜訊在小波變換域上仍然分散在大量小波系數之上。因而相對來說，有用信號的小波系數值必然大於那些能量分散且幅值較小的雜訊的小波系數值。因此，從譜的幅度上(不是譜的位置)看，有用信號和雜訊可以實現分離。

該方法可分為以下3個步驟：

(1)選擇合適的正交小波基和分解層數J，對含噪信號進行小波變換分解到J層。

(2)對分解得到的小波系數進行閉值處理，可以使用兩種處理方法：硬閾值和軟閾值法。硬閾值法保留較大的小波系數並將較小的小波系數置零，即：

(3)軟閾值法將較小的小波系數置零，而對較大的小波系數向零進行收縮，即：

學者證明了用軟閾值法能使估計信號實現最大均方誤差最小化，即去噪後的估計信號是原始信號的近似最優估計。該方法具有廣泛的適用性，是應用最為廣泛的一種小波去噪方法，其計算速度也很快。

D. 如何用示波器測量電源紋波雜訊

基於同樣的原理，在電源測量中也應該盡量使用1：1的探頭而不是示波器標配的10：1的探頭。否則示波器的雜訊也會被放大，造成測量不準確。
探頭帶來的雜訊是在在衰減器前面耦合進來的，因此無論衰減比設置多少，探頭貢獻的雜訊都是一定的。但是，在某些不正確的使用方法下，探頭可能會帶來額外的雜訊，一個典型的例子就是使用長地線。為了方便測試，示波器的的無源探頭通常會使用15cm
左右的鱷魚夾形式的長地線，但是這對於電源紋波的測試卻是不適用的，特別是板上存在開關電源的場合。由於開關電源的切換會在空間產生大量的電磁輻射，而示波器探頭的長地線又恰恰相當於一個天線，所以會從空間把大量的電磁干擾引入測量電路，造成測試不準確問題。
通常電源測試都規定了某個頻率范圍內的紋波和雜訊，比如20mhz以內的，而一般示波器的帶寬都大於這個要求，因此測試時可以打開示波器的帶寬限制功能，這對於減小高頻雜訊也會有比較好的效果。

E. 請幫忙看一下小波消噪程序哪出錯了謝謝！

All matrices on a row in the bracketed expression must have the
same number of rows.

按字面意思是，在括弧中的表達式這一行，所有的數列必須有相同的行數。

括弧里的表達式可能指這個：c1=[ca3,cdd3,cdd2,cdd1];
錯誤行數發生在23行 xiaozao03參數。

F. 示波器使用有關紋波雜訊的測量

示波器的底噪基本差不多，應該都在5mV以下不知道5mV對於你的測試是不是影響特別大。而且你的底噪是如何確認的還有待商榷，是否信號接地，是否屏蔽了外界的干擾？測試值也不是減去底噪就是真實值了，演算法也是錯誤的。

測試要點，測試波形占滿80%的屏幕；20MHz的帶寬限制；1uF瓷片電容+10uF鉭電容濾波；探頭靠接法，或者採用差分探頭測試。
夾具很重要，因為沒有國際標准所以各個廠家的測試沒有可比性。

G. 如何進行降噪處理

• 關於降噪處理，可以分為兩類，一類是對照片的降噪，另一類則是對於聲音的。

  一、照片

  1.把要處理的照片導入Lightroom，然後點開修改照片面板，接著在右邊的設置面板中找到「細節」調節區。在這里有「銳化」、「減少雜色」兩大設置區。這兩大功能區的作用都很好理解，銳化就是可以讓照片更銳利；減少雜色，就是減少畫面中的雜色了。

  2.按快捷鍵「Y」，在畫面中顯示修改前後的對比，這樣方便修改後查看降噪的效果。細節命令中的減少雜色可以有效降低照片的明亮度噪點和顏色噪點。

  3.在「減少雜色」設置區，把「明亮度」的滑塊向右移動，隨著移動的數值越大，可以看到畫面中的噪點減少就越明顯。但同時會發現，畫面的銳度也在降低，所以這一步，要根據畫面的情況來調整，不可調整得太多，一般控制在30左右為宜。接著「明亮度」滑塊下面的「細節」滑塊向右移動，可以恢復一些照片的細節，根據畫面的需要，可以設置在20左右，「對比度」的調節對畫面的顯示不太明顯，但可以進一步調整細節效果。

  二、聲音

  1.點擊工具欄上的第二個按鈕「打開」按鈕，在出來的打開對話框中選擇一首音樂文件，打開它;

  2.用滑鼠拖動的方法選中開頭的那一段雜音，然後點菜單「編輯－復制」命令;

  3.點工具欄上的「全選」按鈕，選中所有音波，也就是對所有音波進行降噪處理；

  4.點菜單「效果－濾波器－降噪..」命令，出來一個面板；

  5.在出來的面板左側，點下邊的「剪貼板」，然後點「確定」按鈕回到窗口中；

  窗口中的波形可以發現，那些鋸齒雜音都沒了，點右邊控制器里的綠色播放按鈕，可以聽到是很清晰的語音了。

• 拓展：關於畫面的降噪

  降噪就是通過軟體後期，減少照片高ISO帶來的噪點。降噪技術的關鍵是盡量減少對照片細節、畫質的損傷。很多免費降噪軟體往往以犧牲細節和畫面銳度為代價，使畫面變得平滑減少噪點，但這個方法讓照片看起來像水彩畫一樣，缺乏細節。

H. 怎麼用GoldWave進行降噪處理

第一步：
打開你要處理的mp3文件

第二步：
你看一下，有一個圖標是降噪的

第三步：
第二步不理想，也可以在混和屬性里將高音降低，將低間調高。

I. 如何使用matlab對圖片進行小波降噪處理

X=imread('lena.bmp');%裝載原始圖像
subplot(131);%新建窗口
imshow(X);%顯示圖像
title('原始圖像');%設置圖像標題

%生成含噪圖像
init=2055615866;%初始值
randn('seed',init);%隨機值
XX=double(X)+15*randn(size(X));%添加隨機雜訊

subplot(132);%新建窗口
imshow(uint8(XX));%顯示圖像
title('含噪圖像');%設置圖像標題

%用小波函數coif2對圖像XX進行2層分解
[c,l]=wavedec2(XX,2,'coif2');%分解
n=[1,2];%設置尺度向量
p=[80,80];%設置閾值向量,對高頻小波系數進行閾值處理
nc=wthcoef2('d',c,l,n,p,'s');
X1=waverec2(nc,l,'coif2');%圖像的二維小波重構

subplot(133);%新建窗口
imshow(uint8(X1));%顯示圖像
title('消噪後的圖像');%設置圖像標題