被动降噪主要依靠物理结构隔离外界噪音，主动降噪利用数字信号处理技术生成反相声波来抵消外部噪音，自适应降噪根据环境噪声自动调节参数，频谱减法通过信号频谱分析减轻噪声影响，时域处理针对瞬态噪声进行优化处理...

文章浏览阅读10w+次，点赞414次，收藏2.7k次。本文介绍了信号平滑去噪的多种方法，包括滑动平均法、Savitzky-Golay法、处理离群值的方法以及FIR和IIR滤波器。详细讨论了每种方法的原理、Matlab实现和幅频响应，并提供了相应的代码示例。文章还探讨了小波去噪的优势，展示了不同方法在实际应用中的 ...

2023年12月6日 · 本程序基于Lipschitz李式指数进行随机信号特征识别和故障检测。使用MATLAB2013B版本运行，核心功能包括计算Lipschitz指数、绘制指数曲线、检测故障信号并标记异常区域。

有意向获取代码，请转文末观看代码获取方式~ 大家吃一顿火锅的便可以拥有11种数字信号滤波去噪算法，绝对不亏，知识fufei是现今时代的趋势，而且都是我精心制作的教程，有问题可随时反馈~也可单独获取某一算法的代…

2024年11月3日 · 信噪比（Signal-to-noise ratio, SNR），指信号功率与噪声功率的比，也为幅度平方的比，信噪比是衡量降噪程度最直观的量，信噪比越大，信号中包含的噪声越少，降噪效果越明显。

2021年11月29日 · 小波变换降噪相比于传统的傅里叶变换滤波法而言，能更加完整地保留信号的局部特性。下面使用小波变换分别对加噪声BPSK和LFM信号进行降噪处理，并将结果与先前的低通滤波法得到的结果做对比。 Matlab提供了WaveLet工具箱，可用于1维、2维小波降噪。其用法为:

小波分解个人觉得类似于 傅里叶变换 ，就是将已有的波分解为很多个可以小的波形。 时间序列去噪采用的较广泛的方法为非线性阈值处理法，其原理是通过小波变换后有用信号的能量集中于少数小波系数上，而 白噪声 在小波变换域上仍然分散在大量小波系数 ...

2014年9月3日 · 一般来说， 一维信号的降噪过程可以分为 3个步骤 信号的小波分解 。 选择一个小波并确定一个小波分解的层次N，然后对信号进行N层小波分解计算。

信噪比是衡量降噪程度最直观的一个量，信噪比越大，说明信号中包含的噪声越少，降噪效果越好。 在这里要特别强调： 上述的信号（ P_{signal} 或者 A_{signal} ），指的是准备求信噪比的“有用信号”，这里的有用信号通常指的就是“纯净信号”；

2024年10月24日 · 本实验使用小波变换完成信号去噪、信号降噪、图像降噪操作，根据信号波形和实验图像分析实验结果。代码含有详细注释，希望帮助大家理解。 代码含有详细注释，希望帮助大家理解。