拉曼光谱CCD信号的小波包去噪方法研究

针对基于CCD拉曼光谱仪中拉曼光谱信号受到噪声干扰的问题,在详细讨论了CCD噪声来源和特性的基础上,提出了一种有效的小波包阈值去噪方法.实验结果表明:该方法可很好地提取信号的主要特征信息,能较好地保留拉曼光谱信号的边缘特征,取得了较好的滤波效果.     

小波去噪与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限,现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.使用自适应小波阈值函数滤噪法和平移不变量小波去噪法两种方法,并分别与传统方法平均算法相结合,实现了信号与噪音的有效分离,均取得了很好的效果.即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留了信号的细节,获取满意的处理结果.     

基于二阶段噪声检测的滤波算法研究

研究信号优化问题,针对信号中的混合噪声,大大降低了信号的精度和准确性,影响了对真实信号特征的提取,为了消除存在于信号中的混合噪声,提出了一种基于二阶段噪声检测的滤波算法.先通过小波空域法处理由高斯噪声控制的小波系数;根据脉冲噪声控制的小波系数幅度的特点,结合中值滤波算法,构造一种能检测出脉冲噪声控制的小波系数的检测器,处理检测出的小波系数;最后用二次处理后的小波系数进行信号重构,可以去除混合噪声;仿真实验表明方法有效可行并优于单-的小波空域相关去噪法和软阈值去噪法,而且能够较好地去除混合噪声,达到提取信号优化过程.     

基于小波分析的脉搏波信号去噪

脉搏波信号采集过程中存在引入的肌电干扰和基线漂移等噪声,引起脉搏信号不准确。针对传统滤波方法滤除脉搏波噪声性能较低的特点,提出了一种改进的空域相关滤波方法。将信号小波分解后,在小波变换值的相关量中加入一个自适应调整系数,最后用保留的小波系数对原信号进行重构;改进方法具有良好的自适应性能和显著的滤波效果,在有效去除噪声的同时,很好地保留了信号的主要细节。仿真结果表明,改进算法去噪效果好,同时减小误差,提高了信噪比,为脉搏分析提供了准确信息。     

基于小波分析的脉冲涡流信号去噪方法研究

应用小波多尺度分解与重构技术和小波包分析技术对脉冲涡流检测信号进行处理,将信号中的噪声分离出来并去除。采用离散小波变换的强制消噪法、软阈值消噪法和不同熵准则的小波包消噪法,对实测的脉冲涡流信号进行消噪。在保留信号中有用成分的前提下,结合信号的信噪比和均方根误差,对消噪方法进行比较和优选。实验结果表明,小波包分析中的Threshold熵准则法效果最好。     

小波变换在色谱信号滤波中的应用研究

本文通过对工业气相色谱分析仪器信号进行分析，并比较几种数字滤波方法，采用了小波变换对色谱信号进行滤波。文中利用空域相关法，根据给定信号较准确地估计出噪声方差，从而自适应地实现信号的滤波，实验证明滤波效果较好。     

小波变换在脉象信号消噪处理中的应用

首先简单介绍了小波变换消噪的原理,然后分别利用小波变换和傅里叶变换,对临床采集的脉象信号进行了消噪处理.结果表明,利用小波消噪能够有效地保留脉象信号中的尖峰和突变部分,最大限度地反映了原信号本身的特性,消噪效果较好.     

一种基于小波变换图像去噪的方法

提出了一种基于图像软阈值小波变换的高斯白噪声消除法。该算法根据含噪声图的特点,把信号分成信号象素与可能噪声象素两类,对于可能是噪声的象素,采用图像的小波软阈值去噪方法进行滤波,而对信号象素不产生影响,且能保留更多的图像细节。文中也给出了标准中值滤波,自适应维纳滤波算法和小波软阈值去噪的算法进行比较实验,结果表明用小波软阈值去噪的算法处理高度污染高斯白噪声的图像能力明显强于标准中值滤波,稍微优于自适应维纳滤波算法,且能够比较好保留图像的细节部分。     

小波阈值去噪技术研究及其在信号处理中的应用

阈值函数的选取以及阈值的确定是小波收缩消噪的关键问题,阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理.基于噪声和信号在小波变换下表现出截然不同的性质:噪声对应的小波变换系数将随着尺度的增大迅速衰减,建立了小波收缩消噪的统一框架.在该框架下总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式,研究了它们的性能及特点.仿真实验结果表明,该方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息.     

一种基于非线性增益小波滤波的高光谱影像去噪技术研究

提出了一种光谱域非线性增益的高光谱影像小波滤波去噪方法。首先对高光谱曲线进行小波变换,计算低频部分的方差并以此设定噪声和特征之间阈值,对属于噪声的高频系数置零,对属于细节特征的高频系数非线性增益,实现对高光谱曲线的滤波去噪。通过与高光谱影像均值滤波平滑法、最小二乘平滑法对比分析结果表明,该方法在噪声抑制和细节保持方面取得了较好的效果。