小波去噪和数字滤波器滤波的区别？

cwb

如题所述，小波去噪和数字滤波器滤波的区别？

最近在用EMD分析信号，由于我的信号频率比较高，含有较多的无用信号，同时也为了减轻模态混叠现象，所以在EMD之前我先对原始的信号进行滤波去噪处理；原始波形及其IMF1和用带通滤波器、带通滤波和小波结合、小波滤波，得到的波形分别展示如下：


滤波之后的IMF1干净多了；而小波和带通滤波的结果又不一样，小波滤波后的波形其平均值似乎不是等于0的。由此我对小波去噪的理解就是：只是去除叠加在波形上的毛刺，而数字滤波器的滤波则是将特定频率的波形衰减或者完全滤除，正如用小波时一般称‘去噪’，而用数字滤波器时一般称‘滤波’。
不知我的理解对不对，期待大家的见解。
谢谢！

blackdot

小波消噪只是滤波的一种应用
小波消噪应属于低通滤波

zsb

经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行分离的方法去噪。但这种方法要在信号频谱和噪声频谱没有重叠的前提下，才能把信号和噪声完全分离开来。但实际情况信号频谱和噪声频谱往往是重叠的，因为无论是高斯白噪声还是脉冲干扰，他们的频谱几乎都是分布在整个频域内。如果要噪声平滑效果好，必然会引起信号的模糊，轮廓不清，要使信号的轮廓清晰，就必然噪声的平滑效果不好。在使用时必须权衡得失，在二者之间做出合理的选择。用低通滤波器进行平滑处理可以去除噪声、伪轮廓等寄生效应，但是由于低通滤波器对噪声等寄生成分去除的同时，也去除了有用的高频成分，即进行噪声平滑的同时，也必定平滑了非平稳信号的突变点。因此这样去噪处理是以牺牲清晰度为代价而换取的。
       小波分析方法是一种窗口大小即窗口面积固定、但窗口的形状可变、时间窗和频率窗都可改变的时频局部化分析方法即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间分辨率和较低的频率分辨率，很适于探测正常信号中突变信号的成分。它可以用长的时间间隔来获得更加精细的低频率的信号信息，用短的时间间隔来获得高频率的信号信息。在实际的工程应用中，所分析的信号可能包含许多尖峰或突变部分，并且噪声也不是平稳的白噪声。对这种信号的降噪处理，用传统的傅立叶变换分析，显得无能为力，因为它不能给出信号在某个时间点上的变化情况。小波分析作为一种全新的信号处理方法，它将信号中各种不同的频率成分分解到互不重叠的频带上，为信号滤波、信噪分离和特征提取提供了有效途径。有些噪声的频谱是分布在整个频域内的，小波理论的发展和成熟为非平稳信号的分析提供了有利的工具。运用小波分析进行信号的降噪处理是小波分析的一个重要应用方面

cwb

zsb 发表于 2014-10-20 11:26
经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行 ...

嗯嗯，真是太感谢你这么耐心的回复了！
“将信号中不通过的频率成分分解到互不重叠的频带上”，这个好像是对小波分析比较本质的理解吧？你了解HHT吗，其中的步骤之一EMD，得到的IMF分量好像也就是这个意思，每个IMF分量的频率在理想的情况下就是单一的频率吧，但是实际情况往往有频率混叠的现象，所以IMF分量往往不是单一频率的。

另外，你觉得小波分析和HHT哪个更加强大？

寂寞的部落

zsb 发表于 2014-10-20 11:26
经典的信号去噪方法主要是基于频域的处理方法，以滤波器的形式去噪。它是把有用信号和噪声信号在频域进行 ...

说得很好

寂寞的部落

继续学习

韵天之色

cwb

寂寞的部落 发表于 2014-11-12 15:49
继续学习

发表你的意见呀？

寂寞的部落

cwb 发表于 2014-11-17 16:12
发表你的意见呀？

我没有意见啊，我也是学习的，我没有用过HHT，你说HHT和小波那个更强大，那要看你应用到哪了吧，如果说仅是滤波的话，我个人觉得小波更强大。

cwb

寂寞的部落 发表于 2014-11-17 17:05
我没有意见啊，我也是学习的，我没有用过HHT，你说HHT和小波那个更强大，那要看你应用到哪了吧，如果说仅 ...

嗯，我都还没用过小波分析做过信号处理，惭愧啊。。。

gxyun

不错，值得学习

shuishouya

直的好好研究研究。。。