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与传统的阈值层叠滤波器相比,镜像阈值层叠滤波器不仅具有低通滤波的特性,还具有带通和高通的特性。但由于镜像阈值层叠滤波器比传统的阈值层叠滤波器的正布尔函数长度有显著增加,从而使计算量增加,为解决这一问题,提出了一种镜像自适应加权(MAW)算法。该方法充分考虑了镜像阈值分解的特点,并通过引入自适应领域加权误差准则建立了代价向量,在迭代过程中,对代价向量的层叠性进行快速约束,并判断其收敛性,最终获得了基于最优正布尔函数的自适应加权镜像阈值层叠滤波器(AWMSF)。为了验证该滤波器的滤噪性能,对最优AWMS