虚拟仪器代表着目前测试仪器领域的发展方向，LabⅥEw语言是一种功能强大的仪器开发平台。对淹没在噪声中声发射信号的有效提取(去噪)是声发射信号处理技术的第一步，也是声发射信号处理的关键所在。本文介绍了基于小波变换的阈值去噪方法。在LabⅥEw平台上，通过仿真试验，对声发射信号的几种阈值法的去噪结果进行比较，选出一种适合声发射信号去噪的阈值准则。

本文详细描述了基于小波包的纹理图像去噪方法： 噪声对图像的后续处理影响较大，常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图 像中的噪声，但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想, 文中基于信号和噪声在小 波分解中呈现出来的不同特性，提出了一种新颖的小波包去噪算法, 采用该算法对纹理图 像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的两个范数，然后根据范数值区分信号和噪 声，从而达到去除噪声的目的, 实验结果表明，该算法对皮革图像具有较好的去噪效果，不 仅可以去除纹理图像中的大部分

一套系统的小波去噪文献,讲述了在不同领域的应用，值得一看-a set of systematic Wavelet denoising literature

小波变换文档汇总：二维小波变换在图像去噪处理中的应用、matlab小波工具箱及其应用、morlet小波变换理论与应用研究及软件实现、二维小波变换去噪的MATLAB可视化设计等-Wavelet transform document summary: two-dimensional wavelet transform in image denoising processing, matlab wavelet toolbox and its application, the application m