带乘法噪声密度函数及其导数的小波估计：理论、方法与应用.docx

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2025-11-21 发布于上海
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带乘法噪声密度函数及其导数的小波估计：理论、方法与应用

一、引言

1.1研究背景与动机

在当今数字化时代，数据无处不在，其蕴含的信息成为众多领域决策与研究的关键依据。然而，在数据采集、传输及处理的各个环节，噪声如影随形，严重干扰了对真实数据信息的有效提取与分析。噪声的来源广泛，包括测量仪器的精度限制、环境干扰、数据传输中的信号衰减以及人为操作失误等。例如，在金融领域，股票价格数据可能因交易系统的短暂故障或市场的异常波动而引入噪声，使得对股票价格趋势的准确分析变得困难；在医学图像领域，由于成像设备的物理特性和人体组织的复杂结构，获取的医学图像中常常包含噪声，这对医生准确诊断疾病造成了阻碍。

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