基于领域相关性的新型阈值函数小波域去噪法

构造了一个与Donoho提出的硬阈值函数相当的基于邻域相关性的新型阈值函数,其表达式简单易于计算,且连续高阶可导。新的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,还克服了软阈值函数中估计小波系数与含噪小波系数间存在恒定偏差的缺陷。同时新的阈值函数还有效地利用了小波系数的成串性,即在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小。仿真结果表明,在去噪图像视觉效果和峰值信噪比两个方面,提出的去噪法优于已有的各种门限去噪法。     

一种新型阈值函数在图像去噪中的应用

在D.L.Donoho提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数,它与软阈值函数一样具有连续性,同时还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷.仿真结果表明,利用新阈值函数进行图像去噪,克服了硬、软阈值函数的缺点,能够较好去掉噪声并且保留图像的细节.     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的。通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高。     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的.通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高.     

融合卡方累积分布函数和PDE的曲波阈值去噪法

针对硬阈值函数不连续导致视觉失真和软阈值函数存在恒定重构偏差的问题,依据噪声的曲波系数分布特性以及理想阈值函数特性,提出了基于卡方累积分布函数的新阈值函数．为了克服阈值去噪法固有的环绕效应和难以兼顾细节保持与去噪效果的性能缺陷,将偏微分方程去噪图像中包含的有益信息融合进新阈值函数去噪图像中,提出了新去噪方法．理论分析和仿真结果一致表明,较软、硬阈值去噪法,文中采用卡方累积分布函数和偏微分方程改进的曲波阈值去噪方法,可以有效地改善去噪效果和视觉质量．     

基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数．与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性．仿真结果表明,采用了新的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法．     

阈值改进算法在小波去噪中的应用

针对用小波变换进行图像去噪的阈值设定问题,本文在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种新的阈值选取方法。该算法采用一个矫正因子来构造新的阈值函数,调整了软硬阈值的恒定偏差。Mat-lab仿真结果表明,此法同时克服了软、硬阈值方法的缺点,其去噪效果也有了显著提高。     

基于自由分布式FDR假设检验阈值算法的图像去噪

小波阈值去噪算法中的核心问题是阈值的设定和阈值函数的选取．Donoho提出的通用阈值在实际的应用中效果并不十分理想．作者利用统计学中的自由分布式错误发现率假设检验方法来设定阈值,使得该阈值不依赖于信号的长度,并在软阈值函数和硬阈值函数的基础上提出了一种改进型阉值函数．仿真结果表明,与Donoho提出的小波阈值去噪算法相比,FDR阈值和改进型阈值函数的组合具有更好的去噪性能．     

基于阈值寻优法的小波去噪分析

小波分析作为一种重要的工具,已经在现代信号处理中得到了广泛的应用,介绍了小波阈值去噪的基本原理和实现步骤,针对硬阈值函数、软阈值函数的不足之处,从偏差之和最小的角度提出了一种新的改进阈值函数,将该函数用于去噪仿真实验,去噪结果表明其具有比其他阈值函数更好的去噪能力.由于传统阈值选取准则无法求得最优的阈值,将改进的模拟退火智能算法引入到阈值的选取过程,获得了很好的去噪效果;针对其存在着运算速度较慢的缺点,提出了一种类切线寻优阈值的新方法,通过不同噪声强度下的去噪仿真实验,去噪结果发现该方法在提高去噪速度的同时,也能保证很好的去噪效果.     

基于小波变换的新阈值函数语音去噪方法

针对硬阈值函数不连续性、软阈值函数中存在恒定偏差的问题,基于2种改进的阈值函数,构造了一种新阈值函数,提出了一种基于小波变换的新阈值函数语音去噪方法。分别用硬阈值处理方法、软阈值处理方法及新阈值处理方法对系统信号和纯净语音信号进行去噪仿真实验。实验结果表明,新阈值去噪方法能减小信号失真,使重构信号逼近原始信号,达到了良好的去噪效果,比传统方法更具优越性和有效性。     

小波变换提取电力电容器局部放电信号研究

为了消除电力电容器局部放电信号的噪声,提高电力电容器局部放电信号在线检测的有效性,提出基于小波变换阈值消噪方法的电力电容器局部放电信号提取方法。选择合适的小波基函数和分解层数对信号进行小波分解,确定合适的阈值规则以及阈值估计方法对小波分解系数进行阈值量化处理,从而得到消噪后的局部放电信号。以均方根误差RMSE和信噪比RSN为衡量指标,分析了小波基函数、分解层数、阈值规则和阈值估计方法等对消噪效果的影响。结果表明,当选择db2小波作为最优小波基函数,分解层数定为6层时,利用最大最小准则阈值估计法估计的阈值在软阈值规则下能有效提取电力电容器局部放电信号,达到了最优去噪效果。     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

新型小波阈值函数的仿真及应用

提出了一种新型小波阈值函数.借助于典型信号和高斯白噪声叠加形成测试信号,对传统小波阈值函数、改进小波阈值函数及新型小波阈值函数的去噪效果进行对比仿真研究.结果表明,采用新型小波阈值函数所得到的去噪信号,其信噪比和均方差均最优.此外,将新型小波阈值函数用于滚动轴承的实际振动信号的去噪研究,从去噪信号的时域信号对比及信噪比来看,该函数具有较好的去噪效果,使信噪比得到了较大提高.     

Adaptive de-noising method based on wavelet and adaptive learning algorithm in on-line PD monitoring

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＯｎｅｏｆｔｈｅｍｏｓｔｋｅｙｐｒｏｂｌｅｍｓｉｎＰＤｏｎｌｉｎｅｍｏｎｉ ｔｏｒｉｎｇｓｙｓｔｅｍｓｉｓｔｈｅｓｕｐｐｒｅｓｓｉｏｎｏｆｎａｒｒｏｗｂａｎｄｎｏｉｓ ｅｓ,ｗｈｉｃｈｈａｓｂｅｅｎｓｔｕｄｉｅｄｅｘｔｅｎｓｉｖｅｌｙａｎｄｍａｎｙｍｅｔｈｏｄｓｈａｖｅｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｓｕｐｐｒｅｓｓｔｈｅｎｏｉｓｅｓ ,ｈｏｗｅｖｅｒ ,ｍｏｓｔｏｆｔｈｅｍｃａｎｎｏｔｆｕｌｌｙｍｅｅｔｔｈｅｒｅｑｕｉｒｅ ｍｅｎｔｓｏｆｔｈｅｓｙｓｔｅｍｓ .Ｔｈｅｆｉｌｔｅｒｉ…     

飞机复合材料敲击检测信号的小波去噪新方法

为了利用小波阈值函数研究飞机复合材料敲击检测信号的去噪处理,在敲击检测简化力学模型中,推导出飞机复合材料表面受到瞬时激振的振动信号表达式.在硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和两种改进阈值函数去噪法的研究基础上,提出了基于硬阈值函数和半软阈值函数线性结合的阈值函数去噪新方法.在时域和频域的振动信号去噪仿真和对比结果表明,新方法在函数连续性、波形平滑度、重构误差等方面的去噪效果都同时得到了较大的提高,去噪效果显著.为飞机复合材料敲击检测信号去噪提供一种技术方法.     

图像噪声方差分段估计法

为了提高对较小噪声估计的准确性,提出一种图像噪声估计的新方法.该方法基于图像小波细节系数的统计特性,用分段函数进行分析处理.将原始图像进行小波变换,根据传统的Donoho方法得出噪声标准方差的初始估计值,将初始估计值根据提出的公式进行处理.实验结果表明,所提方法比传统的小波噪声估计方法更准确,特别是对于图像噪声较小（标准差小于20）和细节较多的图像.将所提方法和传统方法估计出的噪声方差分别代入小波阈值去噪方法中,所提方法去噪效果更好,能更好地保持图像细节,当噪声标准差等于10时,峰值信噪比（PSNR）至少比传统方法高0.6 dB.     

一种新的非高斯分布噪声下的小波去噪方法

经典的小波阈值去噪方法在非高斯噪声下往往完全失效,对此提出了一种新的自适应小波信号去噪法.该方法利用最新发展的分位耦合理论,通过建立等价模型,在实施小波变换前将未知噪声信号转换为高斯噪声信号,然后再使用传统小波方法去噪.蒙特卡洛模拟试验结果显示,该方法在非高斯噪声下能极大提高信号去噪效果.     

基于自适应阈值的提升小波去噪方法

鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.     

一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法

针对穿戴式设备实测心电信号的超高强度噪声问题,提出一种改进的心电信号消噪方法。利用小波分析进行预处理,再利用简单整系数滤波器进行进一步消噪。通过对比,本文提出的改进的心电信号消噪方法性能优于传统的小波阈值去噪法和数字滤波法,处理时间比小波阈值去噪法低33%。结果表明,基于小波分析和简单整系数滤波器相结合的消噪法,对于具有超高强度噪声的穿戴式设备实测心电信号处理效果优异,且运算成本低于传统的小波阈值法,更利于硬件实现。     

步态识别的小波去噪质量评价方法

针对步态加速度信号由于采集信号包含大量尖峰或突变等高频噪声,导致在步态分析、周期划分和特征提取方面存在困难的问题,提出了一种利用小波去噪质量评价来对加速度信号小波去噪的最优参数进行选择的新方法.根据质量评价指标的几何和物理意义,使用评价指标值来指导小波去噪最优小波分解与重构层数的参数选择.当评价指标值取最小值时,其对应分解层数为最优分解层数,采用的小波基函数为最优小波基函数.结果表明,本文方法在步态识别领域可以为步态信号小波去噪选择最优小波基函数和分解层数提供理论依据.