基于WT-SVD的汽车噪声抑制方法仿真

为了有效抑制汽车智能导航接收过程中音频信号里的汽车噪声,提出了一种基于小波变换和奇异值分解结合的双层滤波降噪方法,实现了对含有汽车噪声的接收信号信噪比的提高.先利用小波变换针对带噪音频进行滤波,然后对滤波后的带噪音频进行奇异值分解降噪.在此过程中针对含噪语音过长而无法直接进行奇异值分解,采用了分段处理方法;同时,为解决有效秩分离阶数确定的问题,使用奇异值方差法确定分离阶数.仿真实验结果表明,该方法简单易行,比传统音频降噪方法的增强性能更强,具有更好的效果和应用价值.     

小波变换在心电信号处理及特征提取中的应用

首先利用小波变换方法,滤除心电信号中各种干扰,包括工频干扰、肌电干扰和基线漂移等.再用基于haar的连续小波变换方法对R波峰值进行特征提取.然后根据医生的临床经验需要,提出了一种交互式提取ST段的方案.最后对心电信号发生器产生的心电信号进行实验,实验结果表明:用连续小波变换方法对R波峰值进行定位准确度可达到99.84%,用交互式方法对ST段特征点的定位比较准确,采用小波变换方法滤波对低频基漂也有较好的滤波效果,能克服信号-噪声频带重叠.     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．     

基于多小波噪声方差阈值的信号滤波方法

对信号和噪声的多小波变换进行了研究，根据它们多小波变换下呈现出的截然相反的特征，即随着变换尺度的增大，噪声的变换值迅速减小，而信号的变换值增大，利用相关算法推导并给出了多小波噪声方差阈值的计算公式，基于阈值提出了一种新的多小波信号滤波方法，该方法在噪声方差估计的基础上，对噪声信号变换系数进行处理，减小由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数进行处理，减少由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数重构信号，对该方法用典型的GHM双小波进行了仿真分析，结果表明，本文的方法具有很好的滤波效果。     

基于小波变换的二氧化硫污染气体检测

目的提出一种采用小波变换的Mallet分解算法,解决二氧化硫污染气体检测中消除各种复杂的噪声问题.方法从小波变换特性出发,将信号用Mallat分解算法分解为不同频带信息.在信号检测及去噪过程中,设定一个检测信息频带,使频率处于此频带的信息分离出来,而其他空间向量全部置为零.结果通过将小波变换去噪技术应用于荧光信号的滤波处理,可使埋于噪声中的荧光信号有效地测量出来.结论该信号处理方法可达到有用频带信号检测而其他频率信号去除的作用,为精确确定二氧化硫气体浓度提供了良好的基础.     

用混沌振子和Kalman滤波检测强分形噪声中的弱信号

针对强分形噪声中微弱信号难于检测这一问题,提出了小波域多尺度模糊自适应Kalman滤波和Duffing振子相结合的方法。先对淹没在强分形噪声中的信号进行多尺度小波变换,根据分形噪声信号小波系数的平稳性,建立状态方程和观测方程,用模糊自适应Kalman滤波,对每一尺度估计出分形信号,然后将估计信号与观测信号作差得误差信号,把误差信号送入Duffing振子,利用Duffing振子对噪声的免疫性,来检测微弱信号。也给出了Duffing振子的免疫性一种新的统计解释。仿真实验结果表明：该方法能在低信噪比和低信干比下有效地检测出淹没在强分形噪声中的微弱谐波信号。     

二维分数阶小波变换滤除混合图像噪声研究

图像形成与传输过程中,常受到复杂混合噪声的干扰.本文结合二维分数阶小波变换与中值滤波,提出一种新的混合未知图像噪声滤除方法.该方法先通过噪声检测将脉冲噪声标识出来,并利用中值滤波方法滤除,然后计算剩余噪声,进一步得到二维分数阶小波变换的最优阶次,在二维分数阶小波时频域,将剩余的高斯白噪声用阈值去噪方法滤除.经实验证明,该方法在有效去除混合噪声时具有优势.     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式。从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法。经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信号和波形都有较好的恢复作用,克服了均     

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。     

探地雷达回波信号处理中小波变换域滤波方法的研究

探地雷达信号是非平稳信号．在传统的傅氏变换域滤波不能有效地解决滤波和信号高频损失的情况下,文中研究了利用小波变换来处理这一矛盾的方法．系统地讨论了小波变换在信号滤波中的原理和各种实现方法,比较了与傅里叶变换域滤波的差别．最后对实际的探地雷达信号进行了处理．结果表明,基于小波变换域的滤波能滤除８０％～９０％的噪声,同时可基本保持原信号的边缘不变．此外小波变换域滤波还具有直观、简便、快速操作、稳健的优点,完全可用于实时或事后的数据处理．