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聲音信號和圖像信號的輸入、采集、處理的每一個環(huán)節(jié)以及輸出結果的全過程都不可避免的受到噪聲的影響。噪聲一般都是隨機信號，是不可預測的，如何剔除聲音信號中的噪聲，一直是信號處理過程中的重要研究內容。一般的去噪方法有線性濾波和非線性濾波，即把原始數據對應通過算術運算和邏輯運算得到濾波結果，這兩種方法都會使得變換后的熵增高，而且信號的相關性也難以得到。小波變換的低熵性、多分辨特性、去相關性使其在信號去噪方面占據了很大的優(yōu)勢，它的成果在語聲人丁合成、天體識別以及機器視覺等眾多領域應用廣泛。
在眾多的小波去噪方法中，Donoho提出的閾值方法最常用，該方法計算量小，實現(xiàn)簡單，但也存在一定的缺陷。硬閾值方法對較大的小波系數不進行處理，將較小的小波系數置零，這就造成了門限閾值處的不連續(xù)，在重構信號時容易產生震蕩：而軟閾值方法是把較大的小波系數均減去一個常數，導致重構信號時產生較大的均方差。基于此，文中提出了一種改進的閾值函數方法，既克服了硬閾函數的缺點，又減小了軟閾值函數的偏差。
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