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小波去噪算法研究及小波硬件实现的中期报告
一、研究背景与研究内容
近年来，随着计算机技术的快速发展，数字信号处理技术越来越成熟，小波去噪算法作为一种重要的数字信号处理技术，在信号处理、图像处理、声音处理等领域得到了广泛应用。随着信息技术的普及，小波去噪算法的应用范围将越来越广泛。
本文主要研究小波去噪算法及其硬件实现，主要包括以下内容：
1.小波去噪算法原理及其实现方法；
2.基于FPGA的小波去噪算法硬件实现方法；
3.实验结果分析及比较。
二、小波去噪算法原理及其实现方法
小波去噪算法的实质就是将信号分解成不同频率下的小波系数，然后对小波系数进行阈值处理，通过保留较大的小波系数、滤除较小的小波系数，最后重构出去噪后的信号。
具体实现方法分为以下几个步骤：
1.确定小波变换类型以及小波分解层数；
2.对原始信号进行小波变换，得到小波系数；
3.计算小波系数的阈值；
4.对小波系数进行阈值处理，滤除较小的小波系数，保留较大的小波系数；
5.对去噪后的小波系数进行逆小波变换重构出去噪后的信号。
三、基于FPGA的小波去噪算法硬件实现方法
在FPGA中实现小波去噪算法主要分为以下几个步骤：
1.对FPGA的硬件资源进行综合优化，确定适合小波去噪算法实现的FPGA芯片型号；
2.将小波去噪算法的软件程序转化为硬件描述语言（HDL）程序，并进行功能仿真，确保算法的正确性；
3.将HDL代码综合成FPGA可编程逻辑电路，并利用时序仿真验证设计的正确性；
4.将综合好的逻辑电路烧录到FPGA板卡上进行验证和测试，以验证设计的正确性。
四、实验结果分析及比较
在实验中，本文将基于FPGA实现的小波去噪算法与MATLAB实现的小波去噪算法进行比较。实验结果表明，基于FPGA的小波去噪算法具有以下优点：
1.具有较高的处理速度，远快于MATLAB实现的算法；
2.能够有效减少FPGA硬件资源的占用；
3.实现简单、易于集成、便于实现硬件加速等优点。
综上所述，基于FPGA的小波去噪算法具有广泛的应用前景，将在声音处理、图像处理等领域发挥重要作用。