基于传统小波去噪方法的一些改进的中期报告本项目旨在从传统小波去噪方法出发，探索一些改进的方向，以提升去噪效果和时空效率。首先，我们针对传统小波去噪方法中存在的一些问题进行了分析和总结。其中，最主要的问题包括：(1)小波基函数的选取对去噪效果的影响较大，但传统方法中的几种基函数可能难以适用于所有应用场景；(2)小波去噪方法会导致边缘信息的损失，同时对于弱纹理和细节信息去噪效果不佳；(3)小波重构时需要进行多次卷积运算，计算复杂度较高，对于大规模数据的处理存在挑战。针对上述问题，我们提出了以下改进方案：1.基于局部小波基函数的去噪方法我们考虑使用局部小波基函数，即在局部区域内针对信号的不同特征选择不同的小波基函数进行拟合，以提高小波的适用性和泛化能力。具体来说，我们首先对信号进行局部分析，然后根据中心像素周围的像素特征选择合适的小波基函数进行拟合。这种方法可以在不同尺度和频率上进行适应性基函数的选择，从而提高小波的适应性和精准度。2.基于多尺度分解的去噪方法我们认为对于复杂信号，在不同的尺度和频率上进行分解比在单一尺度上进行更为有效。因此，我们考虑使用多尺度小波分解的方式，将信号分解到不同的频率尺度。在不同尺度上可以使用不同的小波基函数进行去噪，从而对不同频率范围内的噪声进行更有效的抑制。3.基于卷积神经网络的去噪方法卷积神经网络在图像处理领域中有着广泛的应用。我们考虑将卷积神经网络引入到小波去噪方法中，构建一个端到端的去噪网络结构。具体来说，我们可以将卷积层和小波分解、小波重构连接起来，从而实现对信号的端到端去噪。这种方法可提高去噪效果和时空效率，同时对于大规模数据的处理也具有较好的可扩展性。目前，我们已完成了针对以上三种方法的初步实验，并进行了评估和分析。在下一步的工作中，我们将进一步深入研究和优化这些方法，并在更多的数据集和应用场景中进行验证。