放大器的噪声系数NF是指输入端的信噪比 与输出端的 信噪比 两者的比值
.放大器的噪声系数N F是指输入端的信噪比与输出端的信噪比两者的比值，用分贝表示即为10lg（P si/P Ni）/(P so/P No)。
五、有一调角波信号其表达式为u(t)= 10 cos (2π?106t+10cos2000π?t) (V)，试根据表达式分别确定：
1、最大频偏。
2、最大相移。
3、信号带宽。
解：
1、最大频偏：?f m= M f = 10×103 =10KHZ
2、最大相移：??m = m =10 rad
3、信号带宽：BS = 2(m f +1)F = 2(10+1)×103= 22KHz
画出下图所示电路模型中A、B、C、D 各点电压的频谱图。
解：
线电通信中，信号是以电磁波形式发射出去的。它的调制方式有调幅、调频、调相。
2、针对不同的调制方式有三种解调方式，分别是检波、鉴频、和鉴相。
3、在单调谐放大器中，矩形系数越接近于1、其选择性越好；在单调谐的多级放大器中，
级数越多，通频带越窄、（宽或窄），其矩形系数越（大或小）小。 2、基极调幅实现的是普通调幅，也是高电平调幅。（ √ ） 、谐振放大器处在谐振时其增益最大。（√ ） 2、小信号谐振放大器抑制比越大，其选择性越好。（√ ） 3、高频功放的动态线是一条直线。（ × ） 4、石英晶振可分为串联型和并联型。（ √ ） 5、LC 正弦波振荡器的振荡频率由反馈网络决定。（× ） 6、利用非线性器件的相乘作用实现频谱搬移。（ √ ）
7、大信号包络检波器是利用二极管的单向导电性及检波负载电容的充放电过程来完成检波的。（ √ ）
8、谐振放大器的Kr0.1愈接近于1，则放大器的选择性愈好。（√ ）
9、振荡器与放大器的主要区别之一是：放大器的输出信号与输入信号频率相同，而振荡器一般不需要输入信号。（ √ ）
10、三极管实现的调幅电路属于高电平调幅电路。（√ ）
下图所示二极管峰值包络检波电路中， uAM （t ）=0.8（1+0.8cos Ωt ）cos ωct (v), 其中fc ＝4.7MHz ，F ＝（100～5000）Hz ，RL=5K Ω,为了不产生惰性失真和底部切割失真，求检波电容CL 和电阻R`L 的值 (10分)
解：为了不产生惰性失真， 解得40.6pF ≤CL ≤0.0047uF
为了不产生底部切割失真, 解得R`L ≥20 k Ω
放大器的噪声系数NF 是指输入端的信噪比 与输出端的 信噪比 两者的比值，用分贝表示即为 10lg （Psi/PNi ）/(Pso/PNo)
单频调制时，调相波的最大相偏Δφm 正比于 （ A ） A ．U Ω B ．u Ω(t) C ．Ω
混频器与变频器的区别 （ B ） A ．混频器包括了本振电路 B ．变频器包括了本振电路 C ．两个都包括了本振电路 D ．两个均不包括本振电路
4．电感三点式振荡器的输出波形比电容三点式振荡器的输出波形好。 （ × ） 9．LC 回路的品质因数Q 值愈小，其选频能力愈强。 （ × ） 模拟乘法器是非线性器件，因此不能实现频谱的线性搬移。 （ × ） 6．DSB 调幅波中所包含的频率成分有载频、上下边频。 （ × ）
a
max 2
a
L L c
m m 1C R 10
5Ω≤
≤－～ωL
L L
L a R R R R R m ''≤Ω＋＝
噪声系数的含义和测量方法
噪声系数的含义和测量方法 噪声系数的含义 噪声系数是用来描述一个系统中出现的过多的噪声量的品质因数。把噪声系数降低到最小的程度可以减小噪声对系统造成的影响。在日常生活中，我们可以看到噪声会降低电视画面的质量，也会使无线通信的话音质量 变差;在诸如雷达等的军用设备中，噪声会限制系统的有效作用范围;在数字通信系统中，噪声则会增加系统的误码率。电子设备的系统设计人员总是在尽最大努力使整个系统的信噪比(SNR)达到最优化的程度，为了达到这个目的，可以用把信号提高的办法，也可以用把噪声降低的办法。在像雷达这样的发射接受系统中，提高信噪比的一种方法是用更大的大功率放大器来提高发射信号的功率，或使用大口径天线。降低在发射机和接收机之间信号传输路径上对信号的衰耗也可以提高信噪比，但是信号在传输路径上的衰耗大都是由工作环境所决定的，系统设计人员控制不了这方面的因素。还可以通过降低由接收机产生的噪声—通常这都是由接收机前端的低噪声放大器(LNA)的质量决定的—来提高信噪比。与使用提高发射机功率的方法相比，降低接收机的噪声(以及让接受机的噪声系数的指标更好)的方法会更容易和便宜一些。 噪声系数的定义是很简单和直观的。一个电子系统的噪声因子(F)的定义是系统输入信号的信噪比除以系统输出信号的信噪比: F=(Si/Ni)/(So/No) Si=输入信号的功率 So=输出信号的功率 Ni=输入噪声功率 No=输出噪声功率 把噪声因子用分贝(dB)来表示就是噪声系数(NF)，NF=10*log(F)。 这个对噪声系数的定义对任何电子网络都是正确的，包括那些可以把在一个频率上的输
入信号变换为另外一个频率的信号再输出的电子网络，例如上变频器或下变频器。 为了更好地理解噪声系数的定义，我们来看看放大器的例子。放大器的输出信号的功率等于放大器输入信号的功率乘以放大器的增益，如果这个放大器是一个很理想的器件的话，其输出端口上噪声信号的功率也应该等于输入端口上噪声信号的功率乘以放大器的增益，结果是在放大器的输入端口和输出端口上信号的信噪比是相同的。然而，实际情况是任何放大器输出信号的噪声功率都比输入信号的噪声功率乘以放大器的增益所得到的结果大，也就是说放大器输出端口上的信噪比要比输入端口上的信噪比小，即噪声因子F要大于1，或者说噪声系数NF要大于0dB。 在测量并比较噪声系数的测量结果时，非常重要的是要注意我们在测量的过程中是假定测量系统能够在被测器件(DUT)的输入端口和输出端口上提供非常完美的50Ω的负载条件。可是在实际测量中，这样完美的条件永远不会存在。稍后我们会讨论如果测量系统不是很完美的50Ω系统会对噪声系数的测量精度造成怎样的影响。同时，我们也会看到各种校准和测量方法是怎么克服因为不是很完美的50Ω的源匹配而造成的测量误差的。 图1器件对信号的处理过程 另一种用来表达由一个放大器或系统引入的附加噪声的术语是有效输入温度(Te)。为了理解这个参数，我们需要先看一下无源负载所产生的噪声的量的表达方式—kTB，其中k 是玻尔兹曼常数，T是以开尔文为单位的负载的温度，B是系统带宽。因为在某个给定的带宽内，器件产生的噪声和温度是成正比的，所以，一个器件所产生的噪声的量可以表示为带
最新小波去噪matlab程序.优选
[转帖]小波去噪matlab程序 ****************************************** clear clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换[coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3'); %[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2);
energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw); sw=sw/sum(sw); r=xcorr(sw,'biased'); corr=max(r); %为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0 if corr>=0.8
RF噪声系数的计算方法
噪声系数的计算及测量方法 噪声系数(NF)是RF系统设计师常用的一个参数，它用于表征RF放大器、混频器等器件的噪声，并且被广泛用作无线电接收机设计的一个工具。许多优秀的通信和接收机设计教材都对噪声系数进行了详细的说明. 现在，RF应用中会用到许多宽带运算放大器和ADC，这些器件的噪声系数因而变得重要起来。讨论了确定运算放大器噪声系数的适用方法。我们不仅必须知道运算放大器的电压和电流噪声，而且应当知道确切的电路条件：闭环增益、增益设置电阻值、源电阻、带宽等。计算ADC的噪声系数则更具挑战性，大家很快就会明白此言不虚。 公式表示为：噪声系数NF=输入端信噪比/输出端信噪比，单位常用“dB”。 该系数并不是越大越好，它的值越大，说明在传输过程中掺入的噪声也就越大，反应了器件或者信道特性的不理想。 在放大器的噪声系数比较低的情况下，通常放大器的噪声系数用噪声温度(T)来表示。 噪声系数与噪声温度的关系为：T=(NF-1)T0 或NF=T/T0+1 其中：T0-绝对温度(290K) 噪声系数计算方法 研究噪声的目的在于如何减少它对信号的影响。因此，离开信号谈噪声是无意义的。 从噪声对信号影响的效果看，不在于噪声电平绝对值的大小，而在于信号功率与噪声功率的相对值，即信噪比，记为S/N(信号功率与噪声功率比)。即便噪声电平绝对值很高，但只要信噪比达到一定要求，噪声影响就可以忽略。否则即便噪声绝对电平低，由于信号电平更低，即信噪比低于1，则信号仍然会淹没在噪声中而无法辨别。因此信噪比是描述信号抗噪声质量的一个物理量。 1 噪声系数的定义 要描述放大系统的固有噪声的大小，就要用噪声系数，其定义为
matlab小波去噪详解
小波去噪 [xd,cxd,lxd]=wden(x,tptr,sorh,scal,n,'wname') 式中： 输入参数x 为需要去噪的信号； 1.tptr ：阈值选择标准. 1)无偏似然估计（rigrsure）原则。它是一种基于史坦无偏似然估计（二次方程）原理的自适应阈值选择。对于一个给定的阈值t，得到它的似然估计，再将似然t 最小化，就得到了所选的阈值，它是一种软件阈值估计器。 2）固定阈值（sqtwolog）原则。固定阈值thr2 的计算公式为：thr 2log(n) 2 = (6)式中，n 为信号x（k）的长度。 3）启发式阈值（heursure）原则。它是rigrsure原则和sqtwolog 原则的折中。如果信噪比很小，按rigrsure 原则处理的信号噪声较大，这时采用sqtwolog原则。 4）极值阈值（minimaxi）原则。它采用极大极小原理选择阈值，产生一个最小均方误差的极值，而不是没有误差。 2.sorh ：阈值函数选择方式，即软阈值(s) 或硬阈值(h). 3.scal ：阈值处理随噪声水平的变化，scal=one 表示不随噪声水平变化，scal=sln 表示根据第一层小波分解的噪声水平估计进行调整，scal=mln 表示根据每一层小波分解的噪声水平估计进行调整. 4.n 和wname 表示利用名为wname 的小波对信号进行n 层分解。输出去噪后的数据xd 及xd 的附加小波分解结构[cxd,lxd]. 常见的几种小波：haar，db，sym，coif，bior haar db db1 db2 db3 db4 db5 db6 db7 db8 db9 db10 sym sym2 sym3 sym4 sym5 sym6 sym7 sym8 coif coif1 coif2 coif3 coif4 coif5 coif6 coif7 coif8 coif9 coif10 bior bior1.1 bior1.3 bior1.5 bior2.2 bior2.4 bior2.6 bior2.8 bior3.5 bior3.7 bior3.9 bior4.4
基于小波变换的去噪方法
文章编号：1006-7043（2000）04-0021-03 基于小波变换的去噪方法 林克正 李殿璞 （哈尔滨工程大学自动化学院，黑龙江哈尔滨150001） 摘 要：分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点，提出了基于小波变换的去噪方法，且将该去噪算法 用算子加以描述，给出了具体实例.小波变换硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验，表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的.!关 键 词：小波变换；去噪；奇异性检测；多尺度分析 中图分类号：TN911.7 文献标识码：A Denoising Method Based on Wavelet Transform Lin Ke-zheng Li Dian-pu （Automation Coiiege ，Harbin Engineering University ，Harbin 150001，China ） Abstract ：This paper anaiyzes the different characteristics of noise and signai under waveiet transform and proposes the denoising method based on waveiet transform.The denoising aigorithm based on waveiet transform are described with some operators.Some exampies are demonstrated.The performance of denoising with hard and soft threshoid method based on waveiet transform are compared in computer simuiation.The simuiation shows that the denoising method based on waveiet transform is very effective. Key words ：waveiet transform ；denoising ；singuiarity detection ；muitiresoiution anaiysis 提取掩没在噪声中的信号是信号处理的一项重要课题.实际的信号总是含有噪声的，当待检测信号的输入信噪比很低，各种噪声幅值大、分布广，而干扰信号又与真实信号比较接近时，用传统的时域或频域滤波往往不能取得预期效果.D.L.Donoho 提出的非线性小波方法从噪声中提取信号 效果最明显［2-5］ ，并且在概念上也有别于其它方 法，其主要思想有局部极大值阈值法、全局单一阈 值法［3］和局部SURE 多阈值法［4］ .在此基础上，本文首先分析了信号和噪声在小波变换下的不同特 性，据此可有效地从噪声信号检出有用的信号，用算子的形式对基于小波变换的去噪方法进行了统一的描述，并提出了一种可浮动的自适应阈值选取方法. 1 小波分析基础 1.1 信号的小波变换 ［1］ 设母波函数是!（t ），伸缩和平移因子分别为a 和6，小波基函数!a ，6（t ） 定义为!a ， 6（t ）=1! a !（t -6 a ）（1）式中，6"R ，a "R -｛0｝. 函数f （t ）" 2 （R ） 的小波变换W a ，6（f ）定义为 W a ，6（f ）=
噪声系数测试
噪声系数测试 1 增益法 前面提到，除了直接使用噪声系数测试仪外还可以采用其他方法测量噪声系数。这些方法需要更多测量和计算，但是在某种条件下，这些方法更加方便和准确。其中一个常用的方法叫做“增益法”，它是基于前面给出的噪声因数的定义： 在这个定义中，噪声由两个因素产生。一个是到达射频系统输入的干扰，与需要的有用信号不同。第二个是由于射频系统载波的随机扰动(LNA ，混频器和接收机等)。第二种情况是布朗运动的结果，应用于任何电子器件中的热平衡，器件的可利用的噪声功率为： P NA = kTΔF, 这里的k = 波尔兹曼常量(1.38 * 10-23焦耳/ΔK), T = 温度，单位为开尔文 ΔF = 噪声带宽(Hz) 在室温(290ΔK)时，噪声功率谱密度P NAD = -174dBm/Hz 。 因而我们有以下的公式： NF = P NOUT - (-174dBm/Hz + 10 * log 10(BW) + 增益) //20*log10(BW) 在公式中，P NOUT 是已测的总共输出噪声功率，-174dBm/Hz 是290°K 时环境噪声的功率谱密度。BW 是感兴趣的频率带宽。增益是系统的增益。NF 是DUT 的噪声系数。公式中的每个变量均为对数。为简化公式，我们可以直接测量输出噪声功率谱密度(dBm/Hz)，这时公式变为： NF = P NOUTD + 174dBm/Hz - 增益 为了使用增益法测量噪声系数，DUT 的增益需要预先确定的。DUT 的输入需要端接特性阻抗(射频应用为50Ω，视频/电缆应用为75Ω)。输出噪声功率谱密度可使用频谱分析仪测量。 增益法测量的装置见图2。
小波去噪matlab程序
小波去噪matlab程序 ****************************************** clear clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换 [coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3');%[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2); energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw);
小波变换去噪基础地的知识整理
1.小波变换的概念 小波(Wavelet)这一术语，顾名思义，“小波”就是小的波形。所谓“小”是指它具有衰减性；而称之为“波”则是指它的波动性，其振幅正负相间的震荡形式。与Fourier变换相比，小波变换是时间(空间)频率的局部化分析，它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节，解决了Fourier变换的困难问题，成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。有人把小波变换称为“数学显微镜”。 2.小波有哪几种形式?常用的有哪几种?具体用哪种，为什么？ 有几种定义小波(或者小波族)的方法: 缩放滤波器:小波完全通过缩放滤波器g——一个低通有限脉冲响应(FIR)长度为2N和为1的滤波器——来定义。在双正交小波的情况，分解和重建的滤波器分别定义。 高通滤波器的分析作为低通的QMF来计算，而重建滤波器为分解的时间反转。例如Daubechies和Symlet 小波。 缩放函数:小波由时域中的小波函数 (即母小波)和缩放函数 (也称为父小波)来定义。 小波函数实际上是带通滤波器，每一级缩放将带宽减半。这产生了一个问题，如果要覆盖整个谱需要无穷多的级。缩放函数滤掉变换的最低级并保证整个谱被覆盖到。 对于有紧支撑的小波，可以视为有限长，并等价于缩放滤波器g。例如Meyer小波。 小波函数:小波只有时域表示，作为小波函数。例如墨西哥帽小波。 3.小波变换分类 小波变换分成两个大类：离散小波变换 (DWT) 和连续小波转换 (CWT)。两者的主要区别在于，连续变换在所有可能的缩放和平移上操作，而离散变换采用所有缩放和平移值的特定子集。 DWT用于信号编码而CWT用于信号分析。所以，DWT通常用于工程和计算机科学而CWT经常用于科学研究。 4.小波变换的优点 从图像处理的角度看，小波变换存在以下几个优点： (1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述) (2)小波变换通过选取合适的滤波器，可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性 (3)小波变换具有“变焦”特性，在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口)，在高频段，可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口) (4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法) 另: 1) 低熵性变化后的熵很低; 2) 多分辨率特性边缘、尖峰、断点等;方法, 所以可以很好地刻画信号的非平稳特性 3) 去相关性域更利于去噪; 4) 选基灵活性: 由于小波变换可以灵活选择基底, 也可以根据信号特性和去噪要求选择多带小波、小波包、平移不变小波等。 小波变换的一个最大的优点是函数系很丰富, 可以有多种选择, 不同的小波系数生成的小波会有不同的效果。噪声常常表现为图像上孤立像素的灰度突变, 具有高频特性和空间不相关性。图像经小波分解后可得到低频部分和高频部分, 低频部分体现了图像的轮廓, 高频部分体现为图像的细节和混入的噪声, 因此, 对图像去噪, 只需要对其高频系数进行量化处理即可。 5.小波变换的科学意义和应用价值
小波图像去噪及matlab分析
小波图像去噪及matlab实例 图像去噪 图像去噪是信号处理的一个经典问题，传统的去噪方法多采用平均或线性方法进行，常用的是维纳滤波，但是去噪效果不太好（维纳滤波在图像复原中的作用）。 小波去噪 随着小波理论的日益完善，其以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注，开辟了用非线性方法去噪的先河。具体来说，小波能够去噪主要得益于小波变换有如下特点： （1）低熵性。小波系数的稀疏分布，使图像变换后的熵降低。意思是对信号（即图像）进行分解后，有 更多小波基系数趋于0（噪声），而信号主要部分多集中于某些小波基，采用阈值去噪可以更好的保留原 始信号。 （2）多分辨率特性。由于采用了多分辨方法，所以可以非常好地刻画信号的非平稳性，如突变和断点等（例如0-1突变是傅里叶变化无法合理表示的），可以在不同分辨率下根据信号和噪声的分布来消除噪声。（3）去相关性。小波变换可对信号去相关，且噪声在变换后有白化趋势，所以小波域比时域更利于去噪。（4）基函数选择灵活。小波变换可灵活选择基函数，也可根据信号特点和去噪要求选择多带小波和小波 包等（小波包对高频信号再次分解，可提高时频分辨率），对不同场合，选择不同小波基函数。 根据基于小波系数处理方式的不同，常见去噪方法可分为三类： （1）基于小波变换模极大值去噪（信号与噪声模极大值在小波变换下会呈现不同变化趋势）
（2）基于相邻尺度小波系数相关性去噪（噪声在小波变换的各尺度间无明显相关性，信号则相反）（3）基于小波变换阈值去噪 小波阈值去噪是一种简单而实用的方法，应用广泛，因此重点介绍。 阈值函数选择 阈值处理函数分为软阈值和硬阈值，设w是小波系数的大小，wλ是施加阈值后小波系数大小，λ为阈值。（1）硬阈值 当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为0，而大于阈值时，保持其不变，即： （2）软阈值 当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为0，大于阈值时，令其都减去阈值，即： 如下图，分别是原始信号，硬阈值处理结果，软阈值处理结果。硬阈值函数在|w| = λ处是不连续的，容易造成去噪后图像在奇异点附近出现明显的伪吉布斯现象。 阈值大小的选取 阈值的选择是离散小波去噪中最关键的一部。在去噪过程中，小波阈值λ起到了决定性作用：如果阈值太小，则施加阈值后的小波系数将包含过多的噪声分量，达不到去噪的效果；反之，阈值太大，则去除了有用的成分，造成失真。小波阈值估计方法很多，这里暂不介绍。 小波去噪实现步骤 （1）二维信号的小波分解。选择一个小波和小波分解的层次N，然后计算信号s到第N层的分解。
小波去噪三种方法
小波去噪常用方法 目前，小波去噪的方法大概可以分为三大类：第一类方法是利用小波变换模极大值原理去噪，即根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性，剔除由噪声产生的模极大值点，保留信号所对应的模极大值点，然后利用所余模极大值点重构小波系数，进而恢复信号；第二类方法是对含噪信号作小波变换之后，计算相邻尺度间小波系数的相关性，根据相关性的大小区别小波系数的类型，从而进行取舍，然后直接重构信号；第三类是小波阈值去噪方法，该方法认为信号对应的小波系数包含有信号的重要信息，其幅值较大，但数目较少，而噪声对应的小波系数是一致分布的，个数较多，但幅值小。基于这一思想，在众多小波系数中，把绝对值较小的系数置为零，而让绝对值较大的系数保留或收缩，得到估计小波系数，然后利用估计小波系数直接进行信号重构，即可达到去噪的目的。 1：小波变换模极大值去噪方法 信号与噪声的模极大值在小波变换下会呈现不同的变化趋势。小波变换模极大值去噪方法，实质上就是利用小波变换模极大值所携带的信息，具体地说就是信号小波系数的模极大值的位置和幅值来完成对信号的表征和分析。利用信号与噪声的局部奇异性不一样，其模极大值的传播特性也不一样这些特性对信号中的随机噪声进行去噪处理。 算法的基本思想是，根据信号与噪声在不同尺度上模极大值的不同传播特性，从所有小波变换模极大值中选择信号的模极大值而去除噪声的模极大值，然后用剩余的小波变换模极大值重构原信号。小波变换模极大值去噪方法，具有很好的理论基础，对噪声的依赖性较小，无需知道噪声的方差，非常适合于低信噪比的信号去噪。这种去噪方法的缺点是，计算速度慢，小波分解尺度的选择是难点，小尺度下，信号受噪声影响较大，大尺度下，会使信号丢失某些重要的局部奇异性。 2：小波系数相关性去噪方法 信号与噪声在不同尺度上模极大值的不同传播特性表明，信号的小波变换在各尺度相应位置上的小波系数之间有很强的相关性，而且在边缘处有很强的相关
matlab小波函数
Matlab小波函数 一、Matlab小波去噪基本原理 1、带噪声的信号一般是由含有噪声的高频信号和原始信号所在的低频 信号。利用多层小波，将高频噪声信号从混合信号中分解出来。 2、选择合适的阈值对图像的高频信号进行量化处理 3、重构小波图像：依据图像小波分解的低频信号与处理之后的高频信 号来重构图像的信息。 二、第二代小波变换 1、构造方法特点： （1）继承了第一代小波的多分辨率的特性。 （2）不依赖fourior变换，直接在时域完成小波变换。 （3）变换之后的系数可以是整数。 （4）图像恢复质量与变换是边界采用何种延拓方式无关。 2、优点：算法简单，速度快，适合并行处理。对内存需求量小，便于DSP 芯片实现、可用于本位操作运算。 3、提升原理:构造紧支集双正交小波 （1）步骤：分裂—预测—更新 （2）分解与重构 三、matlab小波函数库 1、matlab小波通用函数： （1）wavemngr函数【小波管理器（用于小波管理，添加、删除、储存、读取小波）】 wavemngr(‘add’,FN,FSN,WT,NUMS,FILE) wavemngr(‘add’,FN,FSN,WT,NUMS,FILE,B) % 添加小波函数，FN为family name，FSN为family short name WT为小波类型：WT=1表示正交小波，=2表示非正交小波，=3表示带尺度函数的小波，=4表示无尺度函数的小波，=5表示 无尺度函数的复小波。 小波族只有一个小波，则NUMS=“，否则NUMS表示小波参数的字符串 FILE表示文件名 B=[lb ub]指定小波有效支撑的上下界 wavemngr(‘del’,N) %删除小波 wavemngr(‘restore’)/ wavemngr(‘restore’,IN2) %保存原始小波 OUT1= wavemngr(‘read’) %返回小波族的名称 OUT1= wavemngr(‘read’,IN2) %返回所有小波的名称 OUT1= wavemngr(‘read_asc’) %读取wavelets.asc文件并返回小波信息 （2）scal2frq函数【尺度转换频率】 F=scal2frq(A,’wname’,DELTA) %返回由尺度A，小波函数“wname”和采样周期DELTA决定的准 频率。 （3）orthfilt函数【正交小波滤波器组】
噪声系数测量方法
噪声系数测量的三种方法 摘要：本文介绍了测量噪声系数的三种方法：增益法、Y系数法和噪声系数测试仪法。这三种方法的比较以表格的形式给出。 前言 在无线通信系统中，噪声系数(NF)或者相对应的噪声因数(F)定义了噪声性能和对接收机灵敏度的贡献。本篇应用笔记详细阐述这个重要的参数及其不同的测量方法。 噪声指数和噪声系数 噪声系数(NF)有时也指噪声因数(F)。两者简单的关系为： NF = 10 * log10 (F) 定义 噪声系数(噪声因数)包含了射频系统噪声性能的重要信息，标准的定义为： 式1 从这个定义可以推导出很多常用的噪声系数(噪声因数)公式。 下表为典型的射频系统噪声系数： * HG = 高增益模式，LG = 低增益模式 噪声系数的测量方法随应用的不同而不同。从上表可看出，一些应用具有高增益和低噪声系数(低噪声放大器(LNA)在高增益模式下)，一些则具有低增益和高噪声系数(混频器和LNA在低增益模式下)，一些则具有非常高的增益和宽范围的噪声系数(接收机系统)。因此测量方法必须仔细选择。本文中将讨论噪声系数测试仪法和其他两个方法：增益法和Y系数法。 使用噪声系数测试仪 噪声系数测试/分析仪在图1种给出。
图1. 噪声系数测试仪，如Agilent的N8973A噪声系数分析仪，产生28VDC脉冲信号驱动噪声源(HP346A/B)，该噪声源产生噪声驱动待测器件(DUT)。使用噪声系数分析仪测量待测器件的输出。由于分析仪已知噪声源的输入噪声和信噪比，DUT的噪声系数可以在内部计算和在屏幕上显示。对于某些应用(混频器和接收机)，可能需要本振(LO)信号，如图1所示。当然，测量之前必须在噪声系数测试仪中设置某些参数，如频率范围、应用(放大器/混频器)等。 使用噪声系数测试仪是测量噪声系数的最直接方法。在大多数情况下也是最准确地。工程师可在特定的频率范围内测量噪声系数，分析仪能够同时显示增益和噪声系数帮助测量。分析仪具有频率限制。例如，Agilent N8973A可工作频率为10MHz至3GHz。当测量很高的噪声系数时，例如噪声系数超过10dB，测量结果非常不准确。这种方法需要非常昂贵的设备。 增益法 前面提到，除了直接使用噪声系数测试仪外还可以采用其他方法测量噪声系数。这些方法需要更多测量和计算，但是在某种条件下，这些方法更加方便和准确。其中一个常用的方法叫做“增益法”，它是基于前面给出的噪声因数的定义： 式2. 在这个定义中，噪声由两个因素产生。一个是到达射频系统输入的干扰，与需要的有用信号不同。第二个是由于射频系统载波的随机扰动(LNA，混频器和接收机等)。第二种情况是布朗运动的结果，应用于任何电子器件中的热平衡，器件的可利用的噪声功率为： PNA = kTΔF,
五种常用小波基含MATLAB实现
1.给出五种常用小波基的时域和频域波形图。 与标准的傅里叶变换相比，小波分析中使用到的小波函数具有不唯一性，即小波函数(t)ψ 具有多样性。小波分析在工程应用中，一个十分重要的问题就是最优小波基的选择问题，因为用不同的小波基分析同一个问题会产生不同的结果。目前我们主要是通过用小波分析方法处理信号的结果与理论结果的误差来判定小波基的好坏，由此决定小波基。常用小波基有Haar 小波、Daubechies(dbN)小波、Mexican Hat(mexh)小波、Morlet 小波、Meyer 小波等5种。 （1）Haar 小波 Haar 函数是小波分析中最早用到的一个具有紧支撑的正交小波函数，也是最简答的一个小波函数，它是支撑域在[0,1]∈t 围的单个矩形波。 Haar 函数的 定义如下：其他 1212 1 001-1(t)≤≤≤≤?????=ψt t Haar 小波在时域上是不连续的，所以作为基本小波性能不是特别好。但它也有自己的优点，如： 计算简单； (t)ψ不但与t)2(j ψz][j ∈正交，而且与自己的整数位移正交。 因此，在2j a =的多分辨率系统中Haar 小波构成一组最简单的正交归一的小波 族。 ()t ψ的傅里叶变换是： 2/24=sin ()j e a ψ-ΩΩ ΩΩ（）j
Haar 小波的时域和频域波形图 -1.5 -1 -0.5 0.5 1 1.5 t haar 时域 x 10 5 1 2 3 4 5 6 75 f haar 频域 i=20; wav = 'haar'; [phi,g1,xval] = wavefun(wav,i); subplot(1,2,1); plot(xval,g1,'-r','LineWidth',1.5); xlabel('t') title('haar 时域'); g2=fft(g1); g3=abs(g2); subplot(1,2,2);plot(g3); xlabel('f') title('haar 频域')
小波变换去噪
小波变换的图像去噪方法 一、摘要 本文介绍了几种去噪方法，比较这几种去噪方法的优缺点，突出表现了小波去噪法可以很好的保留图像的细节信息，性能优于其他方法。 关键词：图像；噪声；去噪；小波变换 二、引言 图像去噪是一种研究颇多的图像预处理技术。一般来说, 现实中的图像都是带噪图像。为了减轻噪声对图像的干扰，避免误判和漏判，去除或减轻噪声是必要的工作。 三、图像信号常用的去噪方法 （1）邻域平均法 设一幅图像f (x, y) 平滑后的图像为g(x, y)，它的每个象素的灰度值由包含在(x, y)制定邻域的几个象素的灰度值的平均值决定。将受到干扰的图像模型化为一个二维随机场，一般噪声属于加性、独立同分布的高斯白噪声。可见，邻域平均所用的邻域半径越大，信噪比提高越大，而平滑后图像越模糊，细节信息分布不明显。 （2）时域频域低通滤波法 对于一幅图像，它的边缘、跳跃部分以及噪声都为图像的高频分量，而大面积背景区和慢变部分则代表图像低频分量，可以设计合适的低通滤波器除去高频分量以去除噪声。 设f(x,y)为含噪图像，F(x,y)为其傅里叶变换，G(x,y)为平滑后图像的傅里叶变换，通过H，使F(u,v)的高频分量得到衰减。理想的低通滤波器的传递函数满足下列条件： 1 D(u，v)≤D H(u,v)= 0 D(u，v)≤D 式中D0非负D(u，v)是从点(u，v)到频率平面原点的距离，即，即D(u, v) = u2 + v2 (3)中值滤波 低通滤波在消除噪声的同时会将图像中的一些细节模糊掉。中值滤波器是一种非线性滤波器，它可以在消除噪声的同时保持图像的细节。 (4)自适应平滑滤波 自适应平滑滤波能根据图像的局部方差调整滤波器的输出。局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。它的最终目标是使恢复图像f*(x,y) 与原始图f(x,y) 的均方误差 e2 = E ( f (x, y) ? f *(x, y))2 最小。自适应滤波器对于高斯白噪声的处理效果比较好. （5）小波变换图像信号去噪方法 小波变换去噪法的基本思想在于小波变换将大部分有用信号的信息压缩而将噪声信息分散。对信号进行小波分解，就是把信号向L2 ( R) ( L2 ( R) 是平方可积的实数空间) 空间各正交基分量投影，即求信号与各小波基函数之间的相关系数，亦即小波变换值。“软阈值化” ( soft-thresholding) 和“硬阈值化”( hard-thresholding) 是对超过阈值之上的小波系数进行缩减的两种主要方法。一般说来，硬阈值比软阈值处理后的图像信号更粗糙，所以常对图像信号进行软 阈值的小波变换去噪。如图2 所示，横坐标代表信号( 图像) 的原始小波系数，纵坐标
噪声系数的计算及测量方法
噪声系数的计算及测量方法（一） 时间：2012-10-25 14:32:49 来源：作者： 噪声系数(NF)是RF系统设计师常用的一个参数，它用于表征RF放大器、混频器等器件的噪声，并且被广泛用作无线电接收机设计的一个工具。许多优秀的通信和接收机设计教材都对噪声系数进行了详细的说明. 现在，RF应用中会用到许多宽带运算放大器和ADC，这些器件的噪声系数因而变得重要起来。讨论了确定运算放大器噪声系数的适用方法。我们不仅必须知道运算放大器的电压和电流噪声，而且应当知道确切的电路条件：闭环增益、增益设置电阻值、源电阻、带宽等。计算ADC的噪声系数则更具挑战性，大家很快就会明白此言不虚。 公式表示为：噪声系数NF=输入端信噪比/输出端信噪比，单位常用“dB”。 该系数并不是越大越好，它的值越大，说明在传输过程中掺入的噪声也就越大，反应了器件或者信道特性的不理想。 在放大器的噪声系数比较低的情况下，通常放大器的噪声系数用噪声温度(T)来表示。 噪声系数与噪声温度的关系为：T=(NF-1)T0 或NF=T/T0+1 其中：T0-绝对温度(290K) 噪声系数计算方法 研究噪声的目的在于如何减少它对信号的影响。因此，离开信号谈噪声是无意义的。 从噪声对信号影响的效果看，不在于噪声电平绝对值的大小，而在于信号功率与噪声功率的相对值，即信噪比，记为S/N(信号功率与噪声功率比)。即便噪声电平绝对值很高，但只要信噪比达到一定要求，噪声影响就可以忽略。否则即便噪声绝对电平低，由于信号电平更低，即信噪比低于1，则信号仍然会淹没在噪声中而无法辨别。因此信噪比是描述信号抗噪声质量的一个物理量。 1 噪声系数的定义 要描述放大系统的固有噪声的大小，就要用噪声系数，其定义为 设Pi为信号源的输入信号功率，Pni为信号源内阻RS产生的噪声功率，Po和Pno 分别为信号和信号源内阻在负载上所产生的输出功率和输出噪声功率,Pna表示线性电路内部附加噪声功率在输出端的输出。
基于小波去噪matlab程序示例
clear all clc %在噪声环境下语音信号的增强 %语音信号为读入的声音文件 %噪声为正态随机噪声 sound=wavread('c12345.wav'); count1=length(sound); noise=0.05*randn(1,count1); for i=1:count1 signal(i)=sound(i); end for i=1:count1 y(i)=signal(i)+noise(i); end %在小波基'db3'下进行一维离散小波变换 [coefs1,coefs2]=dwt(y,'db3'); %[低频高频] count2=length(coefs1); count3=length(coefs2); energy1=sum((abs(coefs1)).^2); energy2=sum((abs(coefs2)).^2); energy3=energy1+energy2; for i=1:count2 recoefs1(i)=coefs1(i)/energy3; end for i=1:count3 recoefs2(i)=coefs2(i)/energy3; end %低频系数进行语音信号清浊音的判别 zhen=160; count4=fix(count2/zhen); for i=1:count4 n=160*(i-1)+1:160+160*(i-1); s=sound(n); w=hamming(160); sw=s.*w; a=aryule(sw,10); sw=filter(a,1,sw); sw=sw/sum(sw); r=xcorr(sw,'biased'); corr=max(r); %为清音（unvoice）时，输出为1；为浊音（voice）时，输出为0 if corr>=0.8 output1(i)=0; elseif corr<=0.1
小波变换的原理及matlab仿真程序
基于小波变换的信号降噪研究 2 小波分析基本理论 设Ψ(t)∈L 2( R) ( L 2( R) 表示平方可积的实数空间，即能量有限的信号空间) ， 其傅立叶变换为Ψ(t)。当Ψ(t)满足条件[4,7]： 2 () R t dw w C ψψ =<∞? （1） 时，我们称Ψ(t)为一个基本小波或母小波，将母小波函数Ψ(t)经伸缩和平移后，就可以得到一个小波序列： ,()( )a b t b t a ψ -= ,,0a b R a ∈≠ （2） 其中a 为伸缩因子，b 为平移因子。 对于任意的函数f(t)∈L 2( R)的连续小波变换为： ,(,),()( )f a b R t b W a b f f t dt a ψψ-=<>= ? （3） 其逆变换为： 211()(,)()f R R t b f t W a b dadb C a a ψ ψ+-= ?? （4） 小波变换的时频窗是可以由伸缩因子a 和平移因子b 来调节的，平移因子b,可以改变窗口在相平面时间轴上的位置，而伸缩因子b 的大小不仅能影响窗口在频率轴上的位置,还能改变窗口的形状。小波变换对不同的频率在时域上的取样步长是可调节的，在低频时，小波变换的时间分辨率较低，频率分辨率较高：在高频时，小波变换的时间分辨率较高，而频率分辨率较低。使用小波变换处理信号时，首先选取适当的小波函数对信号进行分解，其次对分解出的参数进行阈值处理，选取合适的阈值进行分析，最后利用处理后的参数进行逆小波变换，对信号进行重构。 3 小波降噪的原理和方法 3.1 小波降噪原理 从信号学的角度看 ,小波去噪是一个信号滤波的问题。尽管在很大程度上小波去噪可以看成是低通滤波 ,但由于在去噪后 ,还能成功地保留信号特征 ,所以在这一点上又优于传统的低通滤波器。由此可见 ,小波去噪实际上是特征提取和低通滤波的综合 ,其流程框图如 图所示[6] ： 小波分析的重要应用之一就是用于信号消噪 ,一个含噪的一维信号模型可表示为如下
小波变换图像去噪MATLAB实现
基于小波图像去噪的MATLAB 实现 一、 论文背景 数字图像处理(Digital Image Processing ，DIP)是指用计算机辅助技术对图像信号进行处理的过程。数字图像处理最早出现于 20世纪50年代，随着过去几十年来计算机、网络技术和通信的快速发展，为信号处理这个学科领域的发展奠定了基础，使得DIP 技术成为信息技术中最重要的学科分支之一。在现实生活中，DIP 应用十分广泛，医疗、艺术、军事、航天等图像处理影响着人类生活和工作的各个方面。 然而，在图像的采集、获取、编码和传输的过程中，都存在不同程度被各种噪声所“污染”的现象。如果图像被污染得比较严重，噪声会变成可见的颗粒形状，导致图像质量的严重下降。根据研究表明，当一张图像信噪比(SNR)低于14.2dB 时，图像分割的误检率就高于0.5%，而参数估计的误差高于0.6%。通过一些卓有成效的噪声处理技术后，尽可能地去除图像噪声，我们在从图像中获取信息时就更容易，有利于进一步的对图像进行如特征提取、信号检测和图像压缩等处理。小波变换处理应用于图像去噪外，在其他图像处理领域都有着十分广泛的应用。本论文以小波变换作为分析工具处理图像噪声，研究数字图像的滤波去噪问题，以提高图像质量。 二、 课题原理 1.小波基本原理 在数学上，小波定义为对给定函数局部化的新领域，小波可由一个定义在有限区域的函数()x ψ来构造，()x ψ称为母小波，（mother wavelet ）或者叫做基本小波。一组小波基函数，()}{,x b a ψ，可以通过缩放和平移基本小波 来生成： ())(1 ,a b x a x b a -ψ=ψ （1） 其中，a 为进行缩放的缩放参数，反映特定基函数的宽度，b 为进行平移的平移参数，指定沿x 轴平移的位置。当a=2j 和b=ia 的情况下，一维小波基函数序列定义为： ()() 1222,-ψ=ψ--x x j j j i （2） 其中，i 为平移参数，j 为缩放因子，函数f （x ）以小波()x ψ为基的连续小波变换定义为函数f （x ）和()x b a ,ψ的内积：
现代无线电接收机的系统噪声系数分析
关键词: noise factor, noise figure, noise-figure analysis, receivers, cascaded, Friis equation, direct conversion, zero-IF, low-IF, Y-factor, noise temperature, SSB, DSB, mixer as DUT, mixer noise figure, noise folding, Boltzmann constant 设计指南5594 现代无线电接收机的系统噪声系数分析 Charles Razzell, 执行总监 ? Apr 16, 2014, Maxim Integrated Products, Inc. 摘要：噪声系数的一般概念很好理解，并被系统和电路设计人员广泛采用，尤其被产品定义和电路设计者用来表示噪声性能，以及预测接收系统的总体灵敏度。引言 当信号链中存在混频器时，噪声系数分析就会产生原理性问题。所有实数混频器均折叠本振(LO)频率附近的RF频谱，产生输出，其中包括两个边带频率的叠加，合成公式为f OUT = |f RF - f LO|。在外差式结构中，可能认为其中之一是杂散频率，而另一成分才是有用的，因此需要采用镜像抑制滤波或镜像消除方法来大幅消除这些响应中的一种响应。在直接转换接收机中，情况则不同：两个边带(f RF = f LO 的上边带和下边带)均被转换并用于预期信号，所以其实是混频器的双边带应用。 业内经常使用的各种定义解释噪声折叠的不同程度。例如，传统的单边带噪声系数F SSB，假设允许来自于两个边带的噪声折叠至输出信号，但只有一个边带对表示预期信号有用。如果两处响应的转换增益相等，这就自然造成噪声系统增大3dB。相反，双边带噪声系数假设混频器的两处响应包含有预期信号，则噪声折叠(以及对应的信号折叠)不影响噪声系数。双边带噪声系数被应用于直接转换接收机以及射电天文接收机。然而，较深层次的分析表明，对于设计者来说，为给定的应用选择正确的噪声系数的―方式‖，然后替代标准弗林斯公式中的数字是不够的。如果这么做，会造成分析结果产生相当大的错误，当混频器或混频器之后的器件对确定系统噪声系数的作用比较重要时，甚至会产生严重后果。 本文综合介绍噪声系数的基本定义、混频器级联模块的公式分析方法，以及评估噪声系数的典型实验室方法。在第一部分中，我们介绍具有一个或多个混频器时如何修改级联噪声系数公式，并得出适用于常用下变频结构的公式。我们在第二部分继续深入讨论噪声系数测量的Y因子法。第二部分中，我们集中讨论混频器作为被测器件的情况，以便利用第一部分得出的级联公式得出适用的混频器噪声系数的测量方法。 混频器噪声的概念模型