小波神经网络阈值自学习在信号去噪中的应用

针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阈值选择,提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阈值的方法,从而提高对信号的去噪性能。对于确定的数据采集系统,信号噪声主要来源于系统本身,而且在短时间内系统可视为时不变的。首先给系统一个标准信号输入,将系统的输出输入到小波神经网络,在给定的噪声熵下训练网络使其熵最小,从而得到相应的去噪阈值,仿真实验表明该方法较一般的去噪方法效果好。     

平移不变量小波阈值去噪法在齿轮振动信号处理中的应用

齿轮振动信号往往受到噪声干扰,用传统的小波阈值去噪法去噪时,由于信号中存在不连续点,会在不连续点处引起PseudoGibbs现象.采用平移不变量小波阈值去噪法对信号进行去噪,首先对含噪声信号进行循环平移,然后对信号进行小波阈值去噪,最后对信号进行反平移后平均,得到去噪后的信号.应用这种方法对仿真信号和实验采集的含噪声齿轮故障信号进行去噪,并和小波阈值去噪效果进行对比,结果表明这种去噪方法有效抑制了PseudoGibbs现象,并有更好的去噪效果.     

小波阈值去噪法在超声信号处理中的应用研究

研究了小波阈值去噪方法在超声信号处理中的应用.在对用超声方法测得的信号进行去噪处理的过程中,探索了不同的小波基和阈值选取准则对阈值去噪结果的影响.通过对去噪信号的图形以及统计特性的分析和比较,选用Sym小波系中的Sym8小波和“Minimaxi”阈值选取准则对测得的信号进行去噪处理.实验结果表明：小波阈值去噪方法在超声检测去噪中能够取得较好的效果.     

低速行驶地铁轨道振动信号小波去噪参数研究

针对地铁低速行驶时的轨道振动信号,分析小波去噪参数的选取对去噪效果的影响。以北京某地铁站附近的隧道断面的轨道铅垂向振动加速度信号为例,对轨道振动信号进行小波分解、阈值去噪和重构。以信噪比作为去噪质量评价指标,采用Kruskal-Wallis非参数检验方法分析小波系、小波阶数、小波分解层数和阈值的选取对去噪效果的影响。基于信噪比最大化原则,确定地铁低速行驶时轨道振动信号的最优小波去噪参数。结果表明：显著性水平0.05下,小波系、小波阶数的选取对地铁轨道振动信号小波去噪效果没有显著影响,不同的小波分解层数、阈值对地铁轨道振动信号小波去噪效果的影响不全相同;以SymletsA小波系的4阶小波为去噪小波基,经过3层小波分解,基于无偏似然估计阈值和软阈值函数进行小波去噪后的信号获得最大的信噪比,去噪后的振动信号保留了原始信号的峰值特征,同时信号曲线的光滑性有了显著改善。     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。[Matlab]仿真结果表明：去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。     

低速行驶地铁轨道振动信号小波去噪参数研究

针对地铁低速行驶时的轨道振动信号,分析小波去噪参数的选取对去噪效果的影响。以北京某地铁站附近的隧道断面的轨道铅垂向振动加速度信号为例,对轨道振动信号进行小波分解、阈值去噪和重构。以信噪比作为去噪质量评价指标,采用Kruskal-Wallis非参数检验方法分析小波系、小波阶数、小波分解层数和阈值的选取对去噪效果的影响。基于信噪比最大化原则,确定地铁低速行驶时轨道振动信号的最优小波去噪参数。结果表明:显著性水平0.05下,小波系、小波阶数的选取对地铁轨道振动信号小波去噪效果没有显著影响,不同的小波分解层数、阈值对地铁轨道振动信号小波去噪效果的影响不全相同;以Symlets A小波系的4阶小波为去噪小波基,经过3层小波分解,基于无偏似然估计阈值和软阈值函数进行小波去噪后的信号获得最大的信噪比,去噪后的振动信号保留了原始信号的峰值特征,同时信号曲线的光滑性有了显著改善。     

一种基于小波特征熵的液压系统故障信号去噪方法

针对故障诊断的需要和信号特点,提出一种基于小波特征熵的去噪新方法。该方法基于小波特征熵判断有用信号所在频带,重构所在频带系数,得到去噪信号。将该方法和阈值去噪法应用到液压系统压力信号中,去噪结果证明该方法比阈值去噪法更有效。     

基于Shannon熵的自适应小波包阈值函数去噪算法研究

小波包去噪算法的关键问题在于对信号进行去噪时,如何有效地消除噪声且尽可能地保留原始信号的小波包系数。传统阈值函数由于无可调节参数,其去噪形式固定,无法根据小波包分解系数的噪声成分自适应地进行调整,去噪效果有待提升。据此,将Shannon信息熵作为调节参数引入小波包阈值函数中,提出一种基于Shannon熵的自适应小波包阈值去噪算法,对信号进行小波包分解并计算最大分解尺度小波包系数的Shannon熵值,依据该值对阈值函数进行调整,以实现在强噪声背景下对小波包系数进行大尺度的收缩,而在弱噪声背景下实现阈值收缩的平滑过渡。采用该方法对仿真信号与轴承振动实验信号进行去噪分析,并与其它小波包阈值去噪算法相对比,结果表明该方法去噪效果更好且在滤除噪声的同时有效地保留了信号的原始特征。     

一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用

摘要：研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明：基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。
     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法

在分析小波包传统阈值去噪算法的基础上,提出了一种基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法。该算法采用改进的多阈值选取方式来代替传统的阈值选择;应用一种新阈值函数对经小波包变换后的最底层频率系数进行量化处理以确保噪声尽可能地被滤除;模糊控制器可用于对信号中的幅值跳变以及边缘粗糙等问题进行优化与修正。综合以上3种方法即可自适应地进行语音增强处理。经实验结果验证,与传统阈值算法相比,该算法能够最大程度地还原纯语音信息,有效提高了语音去噪的准确度与信噪比。     

图像的小波指数降噪法及其应用

在图像降噪处理中,采用小波阈值降噪法会产生马赛克现象,造成降噪后图像失真。为此,提出了小波指数降噪法,即利用指数降噪因子除小波系数。降噪因子大于1,且随小波系数绝对值的增大而减小。实验表明,该算法在保持较高信噪比的条件下,减轻了马赛克现象。     

第二代曲波变换的图像降噪新算法

Curvelet变换表示曲线奇异函数的异向性及图像边缘时,具有比小波变换更优的表示特性。针对小波图像降噪存在的不足,分析基于wrapping算法的快速离散曲波变换的特点,提出结合循环平移、厄尔迭代方法和蒙特卡洛阈值规则的新消噪方法。该算法充分利用曲波系数的相关性,消除了因Curvelet变换缺乏平移不变性引起的图像＂划痕＂失真和＂振铃＂效应。实验结果表明,该算法与传统的小波消噪、二代小波消噪、小波包消噪和曲波硬阈值消噪相比,得到降噪图像的峰值信噪比更高,视觉效果更好。     

信号去噪阈值参数选择的自适应退火遗传算法

提出了一个用于小波阈值去噪中最优阈值参数选取的自适应退火遗传算法,提出一种新的自适应退火策略用于选择概率的计算以增强算法的收敛性,在交叉和变异概率的选取上也进行了自适应处理,以进一步改善算法的稳定性和收敛性.计算机仿真结果表明,该算法可稳定有效地选取最优的去噪阈值参数.     

采用离散余弦变换的小波图像去噪方法

提出一种通过对小波域中噪声能量的估计来进行去噪的新方法。算法采用离散余弦变换(DCT)提取小波系数的主要特征,无需对噪声方差进行估计。对图像进行小波分解,利用 DCT对高频子带进行局部特征提取;利用部分 DCT 系数对小波系数进行重建,并以重建系数的平均能量作为局部噪声能量的估计;去除原小波系数中的噪声分量后,进行小波逆变换,得到去噪后的图像。实验证明,其峰值信噪比(PSNR)比通常的阈值萎缩法提高了 2-4dB。     

小波消噪阈值选取的一种改进方案及其在健康监测中的应用

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,克服硬阈值函数不连续的缺点。仿真结果表明,采用新的阈值函数的去噪结果有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-G ibbs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。将该方法应用于桥梁振动信号降噪中,其结果表明该方法可以较有效去除噪声。     

双小波非凸稀疏正则化去噪算法研究

针对航空发动机ECT滑油监测数据在采集传输过程中易受噪声干扰而影响数据有效特征提取的问题,提出了一种双小波去噪算法.在2个小波域下对数据进行分解,通过阈值函数进行滤波,利用小波系数的分布差异,迫使2个小波域下的去噪信号相同,反正切函数作为罚函数,得到更加稀疏的系数表达.实验结果表明:与传统的小波去噪方法相比,连续信号和...     

基于小波系数非线性连续函数衰减的脑电信号去噪

环境噪声和工频噪声的干扰对脑电信号(EEG)的进一步处理和分析带来极为不利的影响。针对传统小波系数软阈值消噪方法去噪后产生的波形失真和硬阈值消噪方法去噪后产生的振荡现象,提出了一种新的小波系数非线性连续函数衰减处理算法。通过小波系数的非线性衰减处理,使低值端小波系数连续函数的变化介于硬软阈值函数之间,有效避免了处理后的波形失真和振荡。通过实验数据比较,证明处理后的脑电信号信噪比和均方误差均优于传统的小波去噪处理方法。     

图像小波阈值去噪中马赛克现象的处理

在图像去噪处理中，采用小波阈值去噪法会产生马赛克现象，造成图像失真．为此作者提出了利用指数函数处理小波系数的去噪方法，可以保证在与阈值去噪法获得同样信噪比条件下，减轻马赛克现象，并利用超声C扫描粘接检测图像验证了该算法的有效性．