基于小波和EMD的语音信号去噪

为了解决语音信号问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了提出了一种基于经验模态分解的小波阚值去噪算法,并与小波阂值去噪法和EMD去噪效果相比较,试验结果证明,基于经验模态分解的小波去噪效果是相当有效和稳定的．为研究语音信号去噪处理提供了新的手段。     

基于小波EMD的柴油机声信号去噪研究

柴油机声信号包含了丰富的运行状态信息,为了能有效地提取特征参数,需要对柴油机声信号进行去噪处理。针对传统小波阈值去噪和经验模态分解(EMD)去噪的不足,提出了一种将小波阈值与EMD相结合的去噪方法。借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,利用相关系数法确定信号主导和噪声主导本征模函数(IMF)分量的分界点,将改进的小波阈值函数对噪声主导的IMF分量进行阈值去噪,再进行信号重构。仿真实验和实测结果表明,该方法去噪效果更优,适合非线性非平稳信号去噪,能够保留柴油机声信号的原貌特征。     

小波阈值神经网络在信号去噪及预测中的应用

提出了一种小波阈值神经网络模型(wavelet threshold neural network,WTNN),对合作式接收到的雷达信号进行去噪和预测.这种网络模型把小波最优阂值去噪器加到神经网络中,对带噪信号具有小波最优阈值去噪和预测的功能.对小波系数作单层重构,可简化训练算法,使编程得到精简.其次,通过对训练算法进行分析,得出了最优阈值及权值的调整公式.最后通过对线性调频信号去噪及前向一步预测的实验结果可以看出,当网络输入分别为带有高斯白噪卢、高斯带限噪声、瑞利噪声的线性调频信号时WTNN得到的结果均优于利用Donoho阈值进行去噪后再预测的结果.     

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在着偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于硬软阈值的折衷小波去噪算法。并采用四种常用的信号用matlab对去噪效果进行了仿真。仿真结果进一步表明了基于硬软阈值折衷去噪算法的优越性和有效性。     

一种改进的语音数据小波阈值的去噪算法

小波阈值去噪是一种简洁有效的信号去噪方法,在信号处理领域得到了广泛应用。结合语音信号特有的频率分布特点,在软硬阈值函数的基础上,提出了一种改进的基于分解尺度的小波阈值去噪函数。仿真实验表明,该函数能够较好的滤除语音数据中的噪声,并且在更大程度上保留原始语音信息。     

基于EMD-DFA-NLM的电涡流传感器信号去噪方法

针对电涡流位移传感器输出信号中的非稳态噪声,提出一种基于经验模态分解(EMD) －去趋势分析(DFA)－非局部均值(NLM)原理的去噪方法。该方法解决了EMD去噪方法信号、噪声模态不易确定的问题,并且可在滤除高频背景噪声的同时保留信号细节。首先通过EMD将信号分解得到若干本征模态(IMF)分量,然后使用DFA区分噪声主导IMF分量和信号,主导的IMF分量,对噪声主导分量进行NLM去噪处理,最后与信号主导分量一起重构信号,分别对仿真信号和电涡流传感器输出信号进行去噪处理。结果表明,相较EMD去噪法和EMD－小波阈值去噪法,所提方法去噪性能更优SNR(MSE)值提升(减小)明显,去噪后信号的毛刺与高频震荡大大减少。     

基于小波变换的诱发电位信号去噪研究

基于一维小波变换的方法对诱发电位信号进行了去噪研究。采用小波多分辨率分析方法来处理信号的高频———即噪声部分,分别对仿真信号和实际信号进行消噪处理,比较了去噪前后信号的信噪比等性能指标。实验表明,小波变换方法能较好地消除诱发电位信号的噪声。     

基于光纤传感检测的局部放电信号去噪方法

针对局部放电超声信号检测过程中存在噪声干扰的问题,提出一种基于变分模态分解和改进小波去噪的噪声抑制方法。首先对局部放电信号进行变分模态分解,得到若干频带分布不同的本征模态分量,结合模态的峭度剔除窄带干扰主导的分量;然后利用改进的小波去噪法,将其余有效模态分量中残留的白噪声进一步滤除;最后将剩余分量进行信号重构实现噪声抑制。对仿真局部放电信号去噪的结果表明,所提方法可提升信噪比约12.1 dB,且能够更加完整地保留原始信号波形。此外,在实验室环境下搭建了10 kV电压等级的局部放电模拟系统,采用Sagnac光纤传感检测局部放电超声信号。实验结果表明,所提方法具有良好的去噪性能,对实测信号的噪声抑制比达到了7.504。     

Hilbert-Huang变换在语音去噪中的应用

研究语音信号噪声抑制问题,针对噪声污染干扰正确语音的传输,传统采用的HHT噪声抑制方法有多尺度滤波和阈值去噪,对所有的IMF分量进行处理,没有将IMF分量中的有用信号和噪声信号区别开来,去噪效果受到抑制.为使去噪效果更好,提出一种新的基于能量分析的阈值去噪方法,对含噪信号经过Hilbert-Huang变换后的IMF分量,对于信号和噪声能量分布的特点进行能量分析,将加噪信号中有用信号和噪声信号分离开,再利用阈值去噪方法完成去噪.通过仿真,可观察出语音信号的噪声得到了抑制,能够准确识别语音信号,并且比小波方法简单,不用选择小波基和确定分解层数,不用选择判断阈值,就能够达到或接近小波去噪的水平.     

基于循环维纳滤波的振动信号去噪算法研究

振动信号的去噪需要在滤除噪声的同时尽可能避免相位失真。传统的锐截止低通滤波器或FIR滤波器无法在去噪效果和线性相位之间取得平衡,难以满足振动信号的去噪需求。针对这一问题,将线性相位的维纳滤波算法引入到振动信号的去噪中,并结合振动信号的循环平稳特性,形成了振动信号的循环维纳滤波算法。文中以直接维纳滤波为基础对循环维纳滤波算法的原理进行了深入分析和仿真实现,并基于实测汽轮机振动信号对算法的去噪性能进行了讨论。理论分析及算法仿真表明,循环维纳滤波算法在保证线性相位的前提下有较好的去噪效果,能够解决传统去噪算法所存在的去噪效果与线性相位难以均衡的问题。     

基于CEEMD和改进小波阈值的机械密封声发射信号降噪方法

声发射作为一种无损检测结束被广泛应用于多个领域,针对声发射信号难以从背景噪声种分离的问题,提出了一种基于互补集合经验模分解（CEEMD）与改进小波阈值相结合的降噪方法。首先对声发射信号进行CEEMD分解,通过峰宽占比确定信噪分量分界点,对噪声分量进行改进的小波阈值降噪,将降噪后的分量与其余分量进行信号重构得到最终降噪结果。通过仿真信号和机械密封声发射实验信号论证了本文方法相较于传统小波降噪和CEEMD强制降噪更有效。     

基于小波-EEMD-Adaline网络的容栅传感器信号去噪方法

针对容栅传感器检测的转动轴扭振信号掺杂的环境噪声干扰和自身的电磁噪声干扰使得信噪比低、微弱信号难提取的问题,提出了一种基于小波-EEMD-Adaline自适应线性神经网络去噪方法.该方法对信号进行小波、EEMD、Adaline网络消噪处理,采用三级去噪、噪声过滤、对消来逼近原始信号.用典型加噪超声信号、Doppler信号、Block信号对该方法进行有效性验证,与EEMD、基于小波分解的EEMD去噪效果相比较.实验结果表明,后两种方法信号去噪的SNR提升小(均不到20),而本文方法SNR(RMSE)提升(减小)明显,对于9 dB的Doppler信号SNR提升达90,RMSE从1.038 5降至0.009 5.对容栅电路实测大噪声微弱信号去噪,结果表明,该方法去噪性能更优,去噪后信号光滑性好,波动稳定性强.     

基于核独立成分分析的声信号去噪方法

野外环境无线传感侦查网络中的声识别技术面临着复杂的自然环境噪声的挑战,尤其是由强风噪声造成的影响.独立成分分析(ICA)方法是一种能够较好地解决这种复杂环境去噪的方法.引入一种基于核方法的非线性ICA方法一核独立成分分析(KICA).基于该算法,针对强风噪声的特性,设计一种应用于单声传感器降噪的方案.通过降噪仿真实验,...     

基于盲源分离的超声信号去噪的仿真研究

提出一种新的基于盲源分离的超声信号去噪方法.为了验证去噪方法的有效性,应用此方法处理了仿真的超声信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明:该去噪方法能极大提高超声信号的信噪比,且其效果能与小波去噪方法相媲美,其特点是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.     

全变分的叠加迭代降噪算法的研究

针对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的降噪问题，提出了一种全变分后叠加迭代的降噪算法。该算法能够有效地对大范围跳变区间的信号降噪，并保留信号的原始框架。具体而言，进行连续的全变分降噪，对连续降噪后的信号做差，在原信号的基础上对求得的差值进行叠加处理，使其既涵盖了原信号的信息，又保留了之前降噪后的信息。在此基础上再进行迭代，实现对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的有效降噪。实验结果与优化最小值算法相比更加接近原始信号。     

基于小波变换的电子音乐信号降噪算法

电子音乐信号受到多种因素的影响,包含了大量的噪声,直接影响电子音乐信号的后续处理。为了提高电子音乐信号质量,改善信号的信噪比,针对当前电子音乐信号降噪算法存在的局限性,设计了一种基于小波变换的电子音乐信号降噪算法。首先分析电子音乐信号降噪的研究现状,指出各种电子音乐信号降噪算法的弊端,然后采集电子音乐信号;对其进行截尾操作,提取最有效的电子音乐信号,最后引入小波变换对电子音乐信号进行多尺度分解和重构操作,过滤掉电子音乐信号中的噪声。并采用Matlab 2018编程实现电子音乐信号降噪仿真实验。结果表明,小波变换克服了当前电子音乐信号降噪算法的不足,电子音乐信号降噪的精度高,能够有效识别噪声,使得降噪后的电子音乐信号具有更高的信噪比。     

基于奇异值分解和Savitzky-Golay滤波器的信号降噪方法

为降低信号中噪声的干扰,将奇异值分解(SVD)理论和Savitzky-Golay滤波器相结合提出了一种新的降噪方法。该方法首先分析了信号负熵随信噪比变化的规律,而后通过将负熵作为降噪效果的评估参数,确定了SVD降噪过程中构造的Hankel矩阵的最优维数;其次采用Savitzky-Golay滤波器对用于重构信号的奇异值进行了平滑滤波处理,并分析了Savitzky-Golay滤波器结构对降噪效果的影响,最后通过定义误差函数确定了Savitzky-Golay滤波器的最优结构。将该方法应用于线性调频信号和多成分周期信号的降噪实验,结果表明:基于SVD和Savitzky-Golay滤波器的降噪方法能有效降低噪声干扰,是一种有效的信号降噪方法。     

脉冲漏磁信号的EMD小波阈值去噪研究

为有效抑制脉冲漏磁检测信号中的各种噪声,将小波阈值去噪运用到经验模态分解(EMD)中,提出一种基于EMD的小波阈值去噪方法。针对小波软、硬阈值函数中存在的不足,引入平滑截断绝对偏差惩罚因子进行优化改进。将该方法应用于脉冲漏磁信号进行实际消噪处理。实验结果表明,该方法能较好地剔除信号中的噪声,在脉冲噪声的抑制方面优于小波阈值去噪。     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。