基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪研究

为了减少噪声对闪电电场信号的影响,进一步提高闪电资料的可靠性,提出了一种基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪方法.该方法通过调整参数a使其具备了软、硬阈值的优点,并克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的缺陷.使用本文的改进小波阈值函数法对不同噪声强度的标准闪电波形和实测闪电电场信号进行了去噪 研究,并用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)对去噪效果进行了定量分析.实验结果表明,与硬阈值、软阈值、半软阈值和Garrote阈值法相比,所提方法对闪电电场信号去噪效果更加显著,而且能较好的保留信号的细节信息和基本特征.     

基于一种新的阈值函数的小波图像去噪

文中在D. L. Donoho和I. M. Johnstone提出的小波阈值去噪基础上,提出了一种改进的阈值函数。该阈值函数采用双阈值模式,通过逐渐增大对小波系数的缩减力度来处理双阈值之间的小波系数,尽可能多地保留有用信息,直至小波系数缩减为零。在这里引入了一个控制变量来调节系数的缩减幅度。与传统的软、硬阈值方法相比,改进的阈值函数最大的优点是函数连续且减小了估计系数的误差。通过仿真实验,从视觉和客观评价标准（峰值信噪比和均方根误差）上验证了新阈值函数去噪的有效性。     

一种改进小波阈值函数的光纤光栅传感信号去噪方法

光纤布拉格光栅( FBG)传感信号中存在的噪声严重影响了其中心波长的检测精度,因此必须进行去噪处理。本文针对传统的小波软、硬阈值函数去噪的不足,提出了一种改进的对数阈值函数,并确定了最优的小波基和分解尺度。仿真表明,本文提出的改进阈值函数去噪后信噪比( SNR)较大,均方根误差( RMSE)较小,其中信噪比比传统的软、硬阈值方法提高了1.5 dB~4 dB。最后通过实验验证了本文方法的去噪效果。     

基于品质可调小波去噪的低速滚动轴承故障诊断

针对低速运行滚动轴承故障特征易被噪声湮没的问题,提出了一种基于可调品质因子小波分解的分层自适应阈值去噪方法,并将该方法与包络谱分析相结合,对低速轴承进行故障分析与诊断;首先,将采集到的轴承振动信号进行TQWT分解,得到分解后的各层小波系数;然后,利用Sigmoid函数构造分层自适应阈值函数,并利用该阈值函数对TQWT的高频系数进行阈值去噪处理;最后,结合去噪后的高频小波系数和低频小波系数对信号进行重构,得到去噪后的轴承振动信号;通过仿真故障信号,模拟故障实验信号和实测故障信号分别进行了去噪实验分析;实验结果表明,经典的软阈值函数和硬阈值函数相比,该方法能获得更好的去噪效果,在降低噪声干扰的同时,有效保留了轴承的故障特征信息,去噪后信号的包络谱,可以清晰地呈现故障的频谱特征,并观察到故障特征的多倍频峰值,且峰值附近干扰很少,有效提高了轴承早期故障的诊断精度;在仿真信号实验中,与软阈值、硬阈值函数相比,该方法去噪后,具有更高的信噪比(SNR)和更低的均方根误差(RMSE),与硬阈值函数相比,此方法的SNR平均增加了4.149 1,RMSE平均下降了0.132 9;与软阈值函数相比,该方法的...     

小波阈值函数旋转机械振动信号去噪方法研究

从强背景噪声中提取出微弱的旋转机械振动故障特征信号一直是技术性难题。针对传统全局阈值函数去噪在阈值处不连续和存在恒定偏差的问题,提出一种改进的小波阈值函数分层去噪方法。首先对旋转机械故障信号去噪中的小波参数进行了筛选,然后采用改进的阈值函数,利用最优小波参数对振动信号进行分层阈值降噪处理。理论仿真和实测结果表明,对比传统阈值去噪方法,该方法能有效去除背景噪声,保留振动信号原貌特征信息,提高信噪比和减小均方根误差,适合非平稳振动信号去噪,为旋转机械故障诊断奠定了信号预处理的基础。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

对比研究了D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪的硬阈值去噪法和软阈值去噪法的优点和缺点,并在此基础上构造了一个新的阈值函数,它克服了硬阈值处理方法在[λ]点处不连续及软阈值函数导数不连续的缺点,而且是高阶可导的,在实际应用时能够保留较大的小波系数,从而保留了尽可能多的信号,进而能够获得更好的去噪效果。仿真实验结果显示,新阈值函数可有效地抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值。     

基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

根据超声探伤信号的多小波阈值去噪原理,针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点,提出了一种改进的软阈值函数。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的缺点和MATLAB强大的数值处理能力,利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪处理,并显示消噪波形、保存消噪数据和频谱分析,扩展了LabVIEW的多小波信号去噪功能。实验结果表明,多小波阈值去噪与单小波阈值相比,在超声探伤信号中起到更好的去噪效果,改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显地提高了信噪比,能够更有效地提取缺陷信息。     

基于双密度小波邻域相关阈值处理的脑电信号消噪方法

为消除混杂在脑电信号(EEG)中的噪声,提出一种基于双密度小波邻域相关阈值处理的EEG消噪方法.利用双密度小波对EEG分解,得到多层的信号高频系数.根据小波系数的局部统计依赖性,运用邻域相关阈值处理算法进行收缩,将收缩后的小波系数进行重构得到消噪后的信号.对加噪标准信号和实测EEG的消噪实验结果表明,与一代离散小波和传统软阈值法相比,信噪比、均方根误差和最大误差3个消噪效果评价指标都有明显改善.     

超声信号的小波增强与改进去噪研究

预处理技术广泛应用于图像处理领域,文中将预处理技术应用到超声回波信号处理中。传统的阈值函数存在着明显的缺点：硬阈值函数在函数域内存在不连续的问题,软阈值函数去噪后存在恒定偏差。文中提出的改进阈值函数能够弥补硬阈值函数和软阈值函数方法的不足;提出的自适应阈值减小了由小波系数阈值不准确引起的误差。仿真结果表明,经过预处理的信号相比原始信号,信号特征有明显提高;使用改进阈值函数和自适应阈值较传统方法能明显提高去噪的效果,体现在信噪比的提高以及均方误差的减少等方面。     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波阈值函数在阈值处的不连续性、小波估计系数存在偏差等不足,导致去噪后的图像出现失真、产生吉布斯震荡等问题,提出了一种改进的阈值函数,与常用的硬阈值、软阈值以及已有改进的阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。为了验证该阈值函数的优越性,通过仿真实验对几种小波去噪方法的峰值信噪比（PSNR）与均方差（MSE）进行了对比。实验结果表明,此去噪方法无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数。     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

基于遗传优化函数曲线的小波阈值法心电信号除噪

针对小波阈值滤波方法中硬阈值方法易产生震荡和软阈值方法易产生波形失真的缺点,提出了一种基于遗传优化函数曲线的小波阈值法GOCWT。该方法利用二次函数模拟阈值转换函数曲线,并根据均方根误差(RMSE)与平滑度建立适应度函数,运用遗传算法(GA)对转换函数参数进行寻优。通过对48段心电信号滤波性能指标分析发现：与硬阈值滤波方法相比,GOCWT的平滑度性能提升了36%;与软阈值滤波方法相比,其均方根误差性能提升了32%。实验结果表明,GOCWT的滤波性能优于硬、软阈值滤波方法,既避免了心电信号滤波时产生的震荡现象,同时又很好地保留了信号的峰值等细节特征。     

一种新阈值函数的小波包语音增强算法

针对传统软、硬阈值函数去噪方法增强的语音存在失真的问题,提出一种新阈值函数的小波包语音增强算法,同时给出了新阈值函数和新的Bark尺度小波包分解结构。新阈值函数在小波包系数绝对值大于给定阈值的区间内,灵活地结合了软、硬阈值函数;在小波包系数绝对值小于给定阈值的区间内,用一种非线性函数代替传统阈值函数中的简单置零,实现了阈值函数的平缓过渡;新的60个频带Bark尺度小波包分解结构能更好地模拟人耳的听觉感知特性。仿真实验结果表明,在高斯白噪声和有色噪声背景下,与传统软、硬阈值函数去噪方法相比,新算法有效提高了增强语音信噪比和分段信噪比,减少了语音失真,具有更好的去噪效果。     

基于改进阈值函数的小波变换图像去噪算法

针对传统硬阈值函数在阈值处的不连续、软阈值函数中小波系数与小波估计系数之间存在的恒定偏差问题,提出一种基于改进阈值函数的图像去噪算法。该算法结合改进阈值函数的优点,通过设置适当的调整参数动态选取固定阈值,增加调节因子来降低原小波系数和估计小波系数之间的恒定偏差,从而提高重构图像和原图像的逼近程度。改进后的阈值函数在阈值处满足连续性,同时满足函数的渐进性和高阶可导性。仿真结果表明,采用改进后的阈值函数进行图像去噪,视觉效果好,PSNR和SNR都提高了,MSE有所降低,去噪效果得到了优化。     

基于小波阈值去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

改进小波阈值算法在心电信号去噪中的应用

心电信号（ECG）在采集的过程中总是参杂着各种噪声,可利用小波变换基本原理和方法进行去噪处理。对小波多分辨率理论进行研究后,在分析Donoho的软、硬阈值去噪法的基础上,提出一种改进阈值函数量化方法,改进阈值函数能克服软、硬阈值存在的缺陷,运用MIT-BIH心电数据库进行验证,并对ECG 信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较。实验表明,改进阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪方法。     

超声波测距信号小波阈值去噪参数的选定方法

讨论了超声波测距信号小波阈值去噪参数的选定方法和最优选取原则.在超声波测距回波信号中加入10 dB的噪声信号,在MATLAB仿真环境下,用硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数,分别对超声波回波信号进行处理,通过实验分析得出,在选取2层分解、消失矩阶数为5时,选择Sym7小波基、半软阈值函数降噪时,信号SNR改善较大,为5.35 dB,RMSE最小,为0.094 dB,说明在有效去除信号噪声的同时,重构后的失真最小.     

基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音增强研究

针对传统的小波包语音增强算法增强后的语音失真严重的问题,本文提出了一种基于自适应阈值和新阈值函数的小波包语音增强算法。该算法在小波包域将带噪语音加窗分帧,基于相邻帧快速傅立叶变换功率谱的互相关值,计算各帧存在语音的概率,然后通过语音存在概率对传统通用小波包阈值进行调整,使得阈值在非语音帧中较大,在语音帧中较小,实现阈值的自适应调整,可以在最大程度消除噪声的同时,尽可能的保留语音,减小语音失真。本文还设计了一种新阈值函数,克服了传统硬阈值函数不连续和软阈值函数会带来恒定偏差的缺点,进一步减小了语音失真。本文采用TIMIT 数据库和NOISEX-92 数据库中的语音和噪声进行了大量的模拟实验,主观评比和客观评比结果均证明本文提出的语音增强算法比现有的两种算法有更好的增强效果,采用本文算法增强后的语音失真更小,听觉效果更好。