小波变换模极大值在诱发脑电提取中的应用

针对中潜伏期听觉诱发脑电的特点,利用信号和噪声的小波变换模极大值在分解尺度上的不同特性来滤除中潜伏期听觉诱发脑电信号中的EEG强噪声成份,重构出真实的中潜伏期听觉诱发脑电信号。通过仿真实验表明：采用小波变换模极大值技术,可以有效地提取信号,为信号特征选取提供可靠的特征分析数据。     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。     

对称小波变换用于非平稳信号检测和去噪

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值,归一化和去除噪声小波系数;再利用归一的模极大值与相邻低层小波系数再次相乘作为对应层次的小波系数,逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明:该算法在有效去除噪声的同时,还能突出信号中的突变点。     

基于提升静态小波包变换的自适应消噪方法

基于离散小波变换(DWT)的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了一种基于提升静态小波包变换的自适应消噪方法,它推导了静态小波包的提升实现方法,并设计出适合该系统的确定最优小波包分解树的相应步骤,利用引入更多动量因子的权系数迭代公式对各子带进行自适应匹配,并将匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能.     

基于小波神经模糊系统的一种非线性滤波方法

针对信号中含有复杂噪声难以滤除的问题,提出了一种把自适应神经模糊推理系统(ANFIS)与小波变换相结合的方法,该方法通过ANFIS逼近噪声,利用小波变换中小波的分解与重构来调整适当的阈值来达到最终滤波的效果.仿真结果表明对于一个含有复杂噪声的信号而言,此种结合的方法与单独利用ANFIS或小波变换相比,滤波效果更佳,并且对实际中含有未知噪声的去除问题提出了一种可行有效的方法.     

基于多分辨率分析的相关算法在信号滤波中的应用

测量仪表获得的信号带有噪声 ,使内燃机关键参数的计算比较困难 ,已有的FIR和IIR数字滤波器的去噪效果较差 ,且使内燃机的瞬时转速曲线产生了相移 ,难以确定速度曲线局部极值点的位置 .为去除信号中的噪声 ,提出了一种基于多分辨率分析的相关算法 ,首先对原始信号进行小波变换 ,根据规划后的相关函数 ,仅选择对应于信号的小波变换的模极大值 ,将信号和噪声分离开来 ,然后再重建信号 .将该方法用于R410 2型内燃机的瞬时转速曲线的信号滤波中 ,并与IIR滤波后的结果进行比较 .可以看出 ,相关算法不仅使滤波后的曲线更加平滑 ,还避免了IIR滤波中存在的相位滞后 .这表明相关滤波法在精确地重建原信号的同时 ,又能较理想地去除噪声的干扰     

一种小波变换信号处理方法

针对钻井泥浆脉冲信号在复杂环境中传输的问题,建立了复合泥浆信号模型,研究了符合信号特征、基于最低熵的最优小波设计及处理方法．利用该小波对信号进行变换,分析信号、噪声和基线的模极大值传播特性,提出了模极大值平方后与相邻系数相乘且归一化的处理方法,实现噪声去除、基线矫正和脉冲位置检测．该方法在中国石油某油田得到现场应用,处理采集的钻井泥浆信号,检测脉冲位置恢复原始编码数据,可满足随钻测井的要求．     

小波变换信号消噪技术研究

通过对信号与噪声奇异性分析，给出信号与噪声的小波变换模极大值在各个尺度上的表现截然相反的结论，并给出了一种非线性的消噪方法。该方法与传统的消噪方法不同，即不同于低通滤波器滤波，而是根据信号与噪声的奇异点性质不同进行滤波。实验结果表明，这种方法在改善信噪比的同时，又保持相当高的时间分辨率，并且计算简单，有很好的去噪效果。     

基于多分辨率分析的相关算法在信号滤波中的应用

测量仪表获得的信号带有噪声，使内燃机关键参数的计算比较困难，已有的FIR和IIR数字滤波器的去噪效果较差，且使内燃机的瞬时转速曲线产生了相移，难以确定速度曲线局部极值点的位置．为去除信号中的噪声，提出了一种基于多分辨率分析的相关算法，首先对原始信号进行小波变换，根据规划后的相关函数，仅选择对应于信号的小波变换的模极大值，将信号和噪声分离开来，然后再重建信号．将该方法用于R4102型内燃机的瞬时转速曲线的信号滤波中，并与IIR滤波后的结果进行比较．可以看出，相关算法不仅使滤波后的曲线更加平滑，还避免了IIR滤波中存在的相位滞后．这表明相关滤波法在精确地重建原信号的同时，又能较理想地去除噪声的干扰．     

淹没在分形噪声中的心电信号R波检测

针对淹没在1/f分形噪声中的心电信号的R波检测问题,基于小波变换、W iener滤波与自适应差分阈值法,提出一种去除1/f分形噪声、检测心电信号中R波的方法。该方法先将带有1/f分形噪声的心电信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声进行白化,然后利用自适应W iener滤波实现噪声和有用信号的分离,估计出各子带中的有用信号,利用小波重构恢复出有用的心电信号,最后利用改进的自适应差分阈值法检测心电信号中的R波。实验结果表明,该方法能有效地消除心电信号中的分形噪声,准确实时地检测出R波位置。