本课题设计要解决的问题

通过查阅资料了解该课题的应用背景和技术背景，理解选题的意义；了解小波分析的基本理论，能利用小波分析信号进行消噪处理。

本课题设计拟采用的研究手段

查阅相关资料，理解该课题的研究背景及意义，用小波去噪选择阈值，在确定阈值后，可以采用硬阈值或软阈值，利用阈值来处理小波系数，学习Matlab语言，使用Matlab分别应用FFT和小波分析方法对信号进行去噪处理仿真，通过对几种去噪方法比对分析，验证了小波去噪的优越性。

本文对小波分析和小波包的基本理论进行了简单介绍，详细分析了基于小波分析和小波包对信号进行消噪的处理技术，并利用MATLAB分别进行了计算机模拟，最后分析、比较了各种消噪方法的效果和优缺点。通过本文的分析和模拟结果，我们可以看出，小波分析在信号的消噪中具有独特的优势，并且具有广阔的应用前景。

本文对基于小波分析的去噪方法进行了研究，指出小波去噪的关键是如何选取阔值并用其对小波系数进行处理，并利用MATLAB的小波分析进行了仿真试验，试验表明利用小波分析方法可以达到良好的去噪效果，结果与原始信号非常接近，小波分析在时频两域具有良好的局部化性质，突破了传统的Fourier分析全局化的局限性。由于和信号在不同的尺度下小波变换的表现不同，所以可以将小波分析用于信号的消噪处理。本文只是简单地进行了理论分析和计算机仿真，在当今的信息时代，科技飞速发展，信息资源中的信号应用日益广泛，信号的结构越来越复杂，为了更加清楚的分析和研究实际工程中信号的有用信息，对信号进行消噪处理是至关重要的，而且在现实生活和工作中，噪声无处不在，尤其是在信号处理，图象处理，语音分析，模式识别等众多领域，尤其显得重要。总之，在实际的工程应用中，利用小波分析进行信号消噪具有重要意义。