超声波检测中的小波降噪方法研究

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在去噪过程中,硬阈值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象;软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。为了去除这些现象,提出了一种新阈值函数,实验结果表明,新阈值函数消噪后的视觉特性较好,并且信噪比提高,从而说明了这种方法的有效性。     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法研究

在分析了D.L.Donoho提出的硬阈值、软阈值小波去噪算法存在问题的基础上,构造了一个新阈值函数。新阈值函数的小波阈值去噪方法克服了硬阈值函数不连续的缺点,解决了软阈值函数中存在恒定偏差的问题。仿真实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,在信噪比和均方误差等方面均优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,去噪后的信号与原始信号的近似性也较好,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

一种改进的小波阈值去噪法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法,其中阈值函数的选择关系着重构信号的连续性和精度。但是硬阈值函数在阈值点具有不连续性,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,这些缺点限制了阈值去噪法的进一步应用。将硬阈值和软阈值函数进行加权平均,选取适当的权值函数,可以构造出一种克服了软硬阈值缺点的新的阈值函数。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。     

基于一种新阈值函数在信号去噪中的应用

小波理论去噪方法有很多种,小波阈值去噪方法,理论较为成熟,算法更加简单,数值的稳定性高,去噪的效果好。软阈值函数方法和硬阈值函数方法去噪在实际应用中使用很广泛,但总有一些不足的地方,因为软、硬阈值函数自身的结构都有一定的缺陷。本人提出一种新的阈值函数,它有较好的光滑性,随着参数取值的变化,新阈值函数介于在软、硬阈值函数之间,而且表达式简单,计算方便。最后,在MATLAB环境下,对加入高斯白噪声的信号进行了去噪的仿真实验,结果表明:新阈值函数去噪方法好于软、硬阈值去噪方法。     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于小波分析的振动信号阈值去噪新方法

传统的软、硬阈值去噪方法在去噪前后小波系数之间分别存在恒定偏差和阈值函数不连续等缺点,达不到对信号去噪的理想效果。针对软、硬阈值函数的优缺点,提出了一种新的阈值去噪函数。在 Matlab 环境下分别使用3种阈值函数进行去噪实验,对比由3种方法得到的信噪比及均方误差。仿真结果表明,该函数不但具有很好的连续性,而且显著减小了软、硬阈值函数中估计小波系数与真实小波系数间存在的恒定偏差,证实了新阈值函数更加灵活,能更好地消除白噪声干扰。     

一种改进的小波阈值去噪算法

为了有效滤除信号中的噪声,在提出的软、硬阈值函数去噪方法的基础上,结合已有的改进小波阈值去噪算法,新构造一种小波阈值函数。文中新构造的阈值函数结合软、硬阈值函数的优点,有较好的降噪效果和灵活性。通过Matlab仿真对比几种算法的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)去噪指标,结果表明,新构造阈值函数的去噪指标优于传统阈值函数,具有一定的实用价值。     

基于小波阈值的医学图像去噪研究

在分析目前广泛应用的软阈值和硬阈值函数去噪方法的基础上,提出了一种改进的小波阈值函数的医学图像去噪方法.这种方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又有效克服了软阈值法细节模糊和硬阈值法去噪信号的失真现象.仿真结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医生的诊断.     

一种小波阈值函数的CDMA信号去噪研究

噪声是影响CDMA系统检测概率的重要因素,针对软、硬阈值函数去噪法与最新的3种改进小波阈值去噪法对信号去噪效果进行对比性研究,在此基础上对小波阈值去噪方法中的阈值函数进行改进.用各种阈值函数对带高斯白噪声的方波输入信号进行去噪的仿真实验,分析其均方误差和信噪比,结果表明本文的阈值函数能够提高去噪信噪比和降低均方误差.     

基于新阈值函数的小波阈值降噪方法

小波阈值降噪方法中,传统硬阈值函数连续性差,传统软阈值函数过于光滑,本文针对传统方法的缺点提出一种基于压缩能量思想的阈值函数。通过Matlab仿真表明,改进的阈值函数使用minimaxi阈值效果较好,改进的方案比传统的软、硬、半软阈值降噪能得到较高的信噪比,使信号得到较好的滤波效果。     

小波阈值法在图像去噪中的应用

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。本文归纳了阈值的设置方法和阈值函数的选择方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同水平高斯白噪声的图像分别进行软、硬阈值函数去噪。实验得出软阈值函数的去噪效果比硬阈值函数的去噪效果好这个结论。     

平滑滤波在卫星导航抗干扰天线中的应用

为解决实际工程中卫星导航抗干扰天线鲁棒性不强的问题,提出了利用正交多项式平滑滤波算法对抗干扰权值进行滤波修正,以降低扰动对抗干扰天线的影响。文中建立了平滑滤波的数学模型,确定了滤波函数的参数,论述了抗干扰权系数正交多项式平滑滤波的过程,并给出了试验效果。     

基于提升小波的MEMS陀螺去噪方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差是传感器的主要误差,传统硬、软阈值去噪法在去噪效果和实时性方面存在不足。该文从提升小波变换的基本理论出发,分析了提升小波阈值去噪原理,提出了基于提升小波的改进阈值去噪算法,并结合MEMS陀螺输出数据,并对硬、软阈值去噪法与改进阈值去噪法的仿真实验进行比较分析。仿真结果表明,改进阈值去噪法获得了更高的信噪比83.532 7dB,其去噪效果明显优于硬、软阈值,且运算速度较快,更适合实际运用。     

脉冲涡流热成像图像的BEMD提升小波阈值去噪

在脉冲涡流热成像检测中,有效抑制红外热图的噪声是最终提取特征量识别缺陷的关键环节之一。将提升小波阈值去噪的思想运用到二维经验模态分解(BEMD)中,提出了一种基于BEMD的提升小波阈值去噪方法。针对传统软、硬阈值法的局限性,引入包括带有可变因子的隶属函数的模糊阈值处理方法。将该方法运用于脉冲涡流热成像信号的实际消噪处理,实验结果表明,该方法与小波阈值去噪相比,去噪效果更明显,图像的细节特征更清晰。     

A Wavelet Based Hybrid Threshold Transform Method for Speech Intelligibility and Quality in Noisy Speech Patterns of English Language

The paper proposes a method to improve the performance of speech communication system in a highly noisy industrial environment. For the improvement, different speech signals are considered which includes signals from different environments such as car noise, railway station, babble noise, street noise which are corrupted with additional noise as input data set for processing. This database is processed using suitable filters which will remove the effect of noise to some extent. Different algorithms have been proposed to minimize the effect of noise to a certain limit. The denoising algorithms are generally the different wavelet thresholding method which removes the noise from the speech signal. Many researchers have worked on soft and hard thresholding for image processing. The proposed method of hybrid thresholding comprises of both soft and hard thresholding process which is comparatively better method than the previous methods. The method can be implemented for the non-stationary noise and it also removes the problems of edges. Unlike the traditional way of using single value, different values are used for the adaptive filtering to remove the edges. During the course of experiments, the dataset of IIIT-H with a set of noisy files from Noizeus and AURORA database having sampling rate of 16 kHz has been used. Results are calculated with subjective and objective measures for fine and broad level quality assessment. SNR, SSNR, PSNR, NRMSE, and PESQ parameters are used as performance parameters and outperform with other combinations as compared to conventional methods. The hybrid threshold method yields better results with significant improvement in speech quality and intelligibility.

     

一种改进小波图像消噪方法的研究及动态触觉传感图像消噪

基于二维平稳离散小波变换(SDWT)研究了一种改进阈值消噪方法：给出了一种新的跨尺度阈值计算方法；使用将软、硬阈值估计的细节系数进行加权平均的细节系数估计方法；通过补充大尺度细节系数降低消噪误差的方法。与经典的软、硬阈值方法比较，大量的仿真试验说明本文的方法在信号畸变、误差、光滑度等性能指标之间取得了合适的折衷，即具有较好地抑制噪声能力，又可以较好的保持图像边缘特征和精细特征。将此方法应用于动态触觉传感器触觉图像的消噪，取得了显著的性能改进。