1. 1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
针对小波软阈值消噪的缺点，提出了一种基于奇异值分解的小波消噪方法。通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解，将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中，在子空间中选取含信号特征成分的奇异值矢量进行重构，从而提取出淹没在噪声中的信号成分。
要求构造仿真信号，分析信号特征，应用该方法对仿真信号进行降噪处理，并与软阈值消噪法相比较，分析验证该方法的优缺点。
2. 参考文献（不低于12篇）
[1] Zujun Hou. Adaptive singular value decomposition in wavelet domain for image de-noising [J]. Pattern Recognition,2003,36(8):1747-1763.
[2] Brenner M J. Non-stationary dynamic data analysis with wavelet-SVD filtering[J]. Mechanical System and Signal Processing,2003,17(4):765-786.
[3] 梁霖,徐光华,侯成刚. 基于奇异值分解的连续小波消噪方法[J]. 西安交通大学学报,2004,38(9):904-908.
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