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小波模极大值去噪算法中将高频小波系数全部当做噪声处理, 忽略了高频小波系数中仍含有的有用信息, 从而导致了模极大值传播点错选现象以及计算出的噪声方差中仍含有用信息． 针对这些问题, 提出了小波熵与相关性相结合的小波模极大值去噪算法． 将高频小波系数进行相关处理, 确定有效信号的位置; 将最大尺度上的高频小波系数划分成若干个小区间, 计算各区间小波熵; 以小波熵最大区间的高频小波系数的平均值作为噪声方差, 根据Donoho提出的阈值公式计算最大尺度上的阈值; 经阈值比较得到的模极大值点位置与相关处理得到的有用信息的位置进行比较, 保留相同位置的模极大值, 剔除位置不同由噪声引起的模极大值点; 采用即兴(Adhoc)算法逐级搜索各尺度上的模极大值, 并用交替投影算法进行重构． 该算法实现了阈值的自适应选取, 并有效解决了去除错选模极大值传播点的问题． 将本算法和传统去噪方法用于仿真信号处理中, 经对比分析验证了本算法的有效性． 相似文献
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