잡음 제거를 위해 Stein Unbiased 위험 추정치 (Sure)를 사용하고 싶습니다.Stein Unbiased 신호의 노이즈 제거에 대한 위험도 추정 (확실한)
나는 1 차원 신호를 가지고 있습니다. 저는 웨이블릿을 사용하여 신호를 근사 및 세부 계수의 여러 레벨로 분해합니다.
원본 신호를 노이즈로 처리하려면 세부 계수의 모든 레벨에 대해 임계 값을 지정해야합니까? 아니면 세부 수준의 최종 레벨에서 작업을 수행해야합니까?
임계 값 변환은 웨이블릿 변환이 신호 도메인의 백색 잡음 (순차적으로 무작위, 비 상관 및 일정한 전력 스펙트럼 밀도 잡음)을 변환의 백색 잡음에 매핑한다는 사실을 이용하기 때문에 일반적으로 신호의 모든 주파수에 적용됩니다 따라서, 신호 에너지는 변환 영역에서보다 적은 계수로 집중되는 반면, 잡음 에너지는 그렇지 않다. 다른 스펙트럼 특성을 갖는 다른 잡음은 다르게 맵핑 될 것이고, 이것은 임계 화 절차 유형의 선택이 중요하게되는 곳입니다.
낮은 레벨 (고주파)에서 높은 분해 레벨 (최저 주파수)을 임계 값으로 설정하는 경우, 신호를 재구성하려는 경우 잡음이 들리지 않습니다. 그러나 관심있는 주파수 범위가있는 경우 레벨을 추출하고 관련 주파수 범위 (예 : 레벨 1에서 레벨 2)를 제거 할 수도 있습니다.
임계 값 기능에 대해 말하면 신호에있는 잡음 유형에 따라 Sure가 다른 결과를 나타낼 수 있습니다. 예를 들어, 수평 성분의 백색 잡음의 분포를 감소 시키지만 큰 진폭만을 감소시킵니다. 신호가있는 곳에서 흰색을 사용하면 무작위 걸음과 깜박임 소음과 같은 다른 잡음이있을 수 있습니다.