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声音信号和图像信号的输入、采集、处理的每一个环节以及输出结果的全过程都不可避免的受到噪声的影响。噪声一般都是随机信号，是不可预测的，如何剔除声音信号中的噪声，一直是信号处理过程中的重要研究内容。一般的去噪方法有线性滤波和非线性滤波，即把原始数据对应通过算术运算和逻辑运算得到滤波结果，这两种方法都会使得变换后的熵增高，而且信号的相关性也难以得到。小波变换的低熵性、多分辨特性、去相关性使其在信号去噪方面占据了很大的优势，它的成果在语声人丁合成、天体识别以及机器视觉等众多领域应用广泛。
在众多的小波去噪方法中，Donoho提出的阈值方法最常用，该方法计算量小，实现简单，但也存在一定的缺陷。硬阈值方法对较大的小波系数不进行处理，将较小的小波系数置零，这就造成了门限阈值处的不连续，在重构信号时容易产生震荡：而软阈值方法是把较大的小波系数均减去一个常数，导致重构信号时产生较大的均方差。基于此，文中提出了一种改进的阈值函数方法，既克服了硬阈函数的缺点，又减小了软阈值函数的偏差。
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