改进的阈值函数在心音信号消噪中的研究

为弥补传统阈值函数存在的不足、提高心音信号的消噪精度,提出了3种改进的阈值函数。试验中,首先对传统的软、硬阈值函数及3种改进的阚值函数进行去噪性能对比分析;其次,采用基于小波分析的频带局部能量特征提取法对消噪后的心音信号进行特征提取．并运用模糊Sammon映射算法将六维特征数据映射成二维以显示其散布特性。结果表明,改进的阈值函数二能更有效地消除噪声,其消噪后的心音信号特征向量较全面地反映了心音信号的特征。     

基于改进小波阈值算法的信号去噪

为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪方法。首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试。结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更高的实际应用价值。     

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.     

改进的阈值函数的在信号消噪中的探究

小波去噪应用越来越广泛,它的理论较完善,算法简单,稳定性,消噪的效果更好。但总存在一些不足,这是由于阈值函数自身的的缺陷。本人提出一种改进的阈值函数,它具有更好的光滑性,随着参数的不断取值,改进的阈值函数始终介于软、硬阈值函数之间,而且表达式更加清晰,计算量小。结果表明,在MATLAB（2012a）环境下,对混入高斯白噪声的各种复杂信号进行了消噪的仿真实验,改进的方法好于传统去噪方法。     

几种基于小波阈值去噪的改进方法

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在其去噪过程中,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,本文提出了几种新阈值函数的改进方案.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,均方根误差有所降低.从而说明这些方法的有效性.     

基于小波分析理论的电源信号消噪方法

某电源信号是典型的非平稳、非线性信号,信号中带有各种噪声,需进行适当处理.小波变换时的频局域性好,是分析非平稳信号的有效工具之一.研究基于小波变换的阈值消噪法,借助LabVIEW平台,通过仿真试验,对软阙值和硬闲值消噪及采用不同的小波函数消噪进行了分析.应用LabVIEW对电源信号进行采集,并且对LabVIEW中调用Matlab里的小波函数进行去噪分析的程序进行研究,收到良好的效果,为进一步提高电源信号消噪处理的效果奠定了基础.     

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。     

混沌信号的自适应阈值同步挤压小波变换消噪

针对同步挤压小波变换（SST）消噪过程中仅使用单一阈值的不足,对SST消噪时的幅度阈值进行了改进,提出了一种基于SST分层阈值的混沌信号消噪方法.首先,根据信号和噪声经SST分解后系数的分布模型,推导SST混沌去噪时幅度阈值权系数的均方误差计算公式;进而,根据均方误差最小准则,计算幅度阈值权系数的最优取值;最后,根据最优阈值权系数和噪声标准差,确定SST混沌去噪时的分层阈值.利用模拟混沌信号和实测月太阳黑子信号对所提方法进行了实验分析,实验结果表明,本文方法可较好地滤除混沌信号中的噪声,同时原始信号的内在混沌特性也能得到较大程度的恢复.与小波阈值法和集合经验模态分解（EEMD）消噪法相比,可获得更好的消噪效果.     

基于小波变换的语音信号消噪处理设计

本文介绍了小波变换的特点,分析了在语音信号消噪过程中所碰到的具体问题,并主要研究了阈值消噪方法。在阈值消噪方法中,对于小波阈值消噪个四个关键因素:小波基函数、分解层数、阈值函数、软硬阈值处理方法选取的难点问题进行了设计探索,并通过设计程序仿真出直观图像对比以及数据分析得到适合的阈值消噪设计方案。     

用于光纤传感的可调半软阈值小波去噪算法

针对大容量超弱FBG传感网络解调系统的干涉噪声和固有电子学噪声,基于传统小波阈值算法去噪时软、硬阈值函数存在恒定偏差及连续性差的缺点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。该算法引入了调解因子和半软阈值因子,完成向软、硬阈值函数的转变,保证了连续性且降低重构误差。仿真结果表明,该函数不仅在连续性上优于传统的阈值函数,重构时对信号的还原度较高,信噪比(SNR)相比于软、硬阈值函数均有所提高,平均提升了0.1034 dB、2.4327 dB,而均方根误差(RMSE)相比于软硬阈值函数均有所降低,平均降低了0.1665、0.1687。新阈值函数相比于传统阈值算法能够获得更优良的去噪效果,可为光纤布拉格光栅传感网络高精度寻峰解调去噪提供参考。     

小波阈值去噪法的深入研究

针对以往小波阈值图像去噪法在去除图像噪声的过程中会出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判的问题,对小波阈值去噪方法中两个重要因素阈值选取方式和阈值函数进行改进,以达到更好去除噪声的目的。在以往的统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,减少小波系数和原系数之间的偏差;对传统的软阈值和硬阈值的优点予以保留,改进它们各自的缺点,产生一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活。通过Matlab的仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的小波阈值去噪法处理加高斯噪声的lean图像可以很好的去除图像噪声,使图像的信息熵,对比度和信噪比均得到很大的提高,图像质量和视觉效果也得到提升。     

自适应阈值函数小波算法的电机振动信号去噪

通常采集的电机振动信号中都含有噪声成分,一般采用小波阈值去噪处理可以达到理想的效果,但是传统软、硬阈值函数存在恒定偏差或不连续等缺点,不能很好的保留有用信息。针对这一问题,文中提出了随分解层数自适应且具有调整参数的阈值函数。改进的小波阈值函数连续、可微且具有渐进性,通过遗传算法做调整参数寻优,在保留大部分原始信号的基础上进行去噪,使得新的小波去噪算法在保留有用信息与去除噪声之间有较好的平衡性。实验中将该方法应用于所采集的电机振动信号,结果显示,该方法具有更高的信噪比与较低的均方根误差,能够更好的滤除噪声,保留原信号的有用信息。     

一种改进的小波阈值裂纹图像去噪法

文中采用一种新的小波阈值法进行数字图像去噪。该方法是在原有小波算法之上进行改进,一方面改进闽值公式,寻求最优的阈值,获取更好的边缘保护,从而达到图像原始信息完整性;另一方面通过优化阁值函数获得改进的阚值方法,提高小波系数阈值判断的准确性,获得更好的去噪效果。实验结果表明,与通常的方法相比较,能更好的去除数字图像噪声、保护图像边缘,获得更好的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果,达到去噪要求。     

脉搏信号滤波方法研究

为了降低噪声对人体脉搏信号的干扰、提高采集精度,提出了一种改进的滤波算法。从脉搏信号及其噪声特点出发,采用与经验模态分解法结合的方法,选择适当的小波基并改进小波阈值函数,构造模态系数对脉搏信号进行滤波。经过理论分析与实验验证,取得了理想的实验数据。结果表明,改进的阈值算法不仅克服了软、硬阈值的局限性,并能有效克服傅里叶变换后产生的边缘效应问题;同时,与经验模态分解法相结合,削弱了低频噪声滤除的误差,增强了小波变换的自适应性,较传统的滤波方法能更好地抑制噪声,有助于提高信噪比。     

一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法

在现有阈值去噪算法的基础上提出了一种基于新型符号函数的小波阈值图像去噪算法,该算法提出的新阈值函数具有连续可导、小波系数偏差小、阈值自适应性强等优势.不仅保留了分解后的低频小波系数,还有效滤除了高频系数中的噪声系数,使得重构后的图像更接近原始图像.对高斯白噪声的Bridge图像、Lena图像及含“斑点噪声”的B超Fetus图像进行仿真,实验的结果表明,无论是新阈值函数的视觉效果,还是定量指标PSNR和MSE,均优于现有的阈值图像去噪算法.其边缘及细节信息能得到较好的保护,无明显振荡,图像更平滑、均匀,且在复杂噪声背景下,该方法具有较好的顽健性.     

一种新阈值函数的小波信号去噪研究

详述了小波变换去噪的基本原理及方法,其中阈值的选取将直接影响信号去噪的质量。由于传统的阈值处理方法对非高斯噪声的抑制效果不明显,因此,在非高斯噪声存在的情况下,该方法受到了限制。在传统的小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。仿真结果表明,新方法在去除非高斯噪声方面表现出了较好的特性,信噪比和均方根误差等性能指标较传统方法有明显提高,同时它具有传统阈值函数不可比拟的灵活性。     

基于光纤光栅传感器的心音信号提取与处理算法研究

本文研究了一种用于光纤光栅智能服装的心音信号提取与处理算法,实现异常心音的初步识别。提出基于希尔伯特-黄变换（HHT）和小波阈值消噪相结合的心音提取算法,对波长解调信号进行消噪,提取有用的心音信号。采用数学形态学进行心音包络提取,提出基于直线结构元素和余弦结构元素相结合的心音处理算法,准确获取心音峰值点和起止点位置并计算心音特征值,根据心音特征值的临床意义,判断心音是否正常。实验结果表明该算法能够有效消除波长解调信号中的呼吸干扰与噪声,对20例实测正常心音和8类常见异常心音均能正确识别。该算法具有易实现、识别率高的特点,对光纤传感智能服装的研发和心脏疾病的早期诊断具有重要意义。