一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果。提高去噪质量，在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值去噪方法的基础上，提出了一种改进方法。小波阈值去噪的关键是阈值函数的构造和阈值的选取，该方法融合了软阈值和硬阈值去噪方法的不同特点，在阈值函数中引入参数，通过调整参数以获得较优的小渡系数的阈值估计，使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间，有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。仿真结果表明：该方法在去噪的同时减少了信息的损失，信噪比、均方根误差等性能指标。较软阈值和硬闽值方法均有明显提高。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为了克服硬阈值函数不连续,软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,更好的改进滤波效果,提高去噪质量.通过对硬软阈值去噪方法的分析,比较了硬软阈值去噪的方法,构造了一个新的阈值函数.新闭值函数表达式简单易于计算,克服了硬软阈值的缺点,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理.仿真结果表明:无论是视觉效果,还是信噪比增益和最小均方差均优于传统的硬软阈值方法.仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性.这种方法可以广泛应用于电力系统、语音信号去噪等领域.     

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.     

基于小波变换的新阈值函数去噪方法

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出一种新的阈值函数.与传统的硬周值和软阈值相比,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阚值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性.     

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。     

一种基于参数自整定的小波去噪算法研究北大核心CSCD

小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。     

小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法

在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在标准软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种软硬阈值改良折衷法.与标准软硬阈值折衷法相比,其阈值函数具有更加灵活多变的形式,便于进行各种数学处理;与传统软阈值法和硬阈值法相比,它克服了硬阈值函数不连续的缺点,减小了软阈值函数中的估计小波系数与分解小波系数之间存在的恒定偏差.仿真实验结果表明,该改良方法的去噪性能优于传统软阈值法、硬阈值法、标准软硬阈值折衷法及一些现有的新阈值函数法.     

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。     

新小波阈值函数在医学图像去噪中的应用

为了提高小波阈值去噪算法中的软阈值和硬阈值以及已有改进阈值函数存在的不足,提出了新的分层阈值函数的方法。该算法首先对噪声图像进行分解,从而得出小波系数。然后用改进的阈值函数对高频部分系数进行分层阈值处理。最后根据所得估计的小波系数在小波基的条件下,对图像进行重构,得到去噪后图像。该阈值函数具有优良的数学特性,通过对医学图像仿真实验结果表明,该算法去噪的效果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,所以该算法在解决实际去噪问题中值得推广与应用。     

基于平稳小波变换心音信号阈值去噪的对比分析磁

为研究去除心音信号中的环境噪声、工频噪声和肌电噪声等多种噪声,获得最优的心音去噪方法。论文基于平稳小波变换选取db5小波对心音信号进行3尺度分解,对分解后的高频系数分别选择了硬阈值函数以及软阈值函数,并对固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值以及Penalized阈值进行了对比分析。通过去噪衡量指标对心音信号不同阈值以及阈值函数的去噪效果对比分析,硬阈值的去噪效果要好于软阈值的去噪效果,去噪效果最好的是S tein无偏似然估计阈值,有效地去除了参杂在心音信号中的多种噪声。     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

临床心电信号工频干扰小波去噪方法对比分析

针对临床心电信号存在的工频干扰,基于小波变换方法,从实用性角度对比分析了三种去噪方法;频域强制去噪法:先对小波系数进行傅立叶分解,将受噪声干扰严重的系数置零,再进行小波重构;此法得到的信号较光滑,但有可能丢失有用信息;能量阈值去噪法:根据提前设定的能量恢复指数,得到预定阈值作为门限,保留一定的细节系数和全部近似系数重构小波;此法简化并优化了传统阈值的选取,较好保留了信号中的突变部分;默认阈值去噪法:其可信度较低,但仍可满足非高精度数据处理的要求;在实际临床应用中,可根据实际情况和处理精度选取合适的去噪方法,为进一步研究临床心电信号预处理奠定基础。     

基于分频带最优阈值函数的电力信号去噪

研究电力信号在传输过程中受到噪声污染问题。由于电网负荷较大,系统的运行随机性强,系统非线性引起电力信号噪声严重。针对小波阈值去噪算法存在较大的缺陷,传统改进算法全局阈值去噪的局限性,提出了一种适合电力信号去噪的分频带(分层)最优阈值函数去噪方法。新方法根据电力信号与噪声各频带能量分布特性得到各频带最优阈值,并对含噪电力信号逐层分频带最优阈值函数去噪处理,明显地降低了波形畸变率。仿真与实验结果表明,分频带最优阈值函数去噪方法明显提高了电力信号的去噪效果,提高了电力信号的检测精确度。     

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。     

带噪语音信号小波去噪算法研究

去噪问题是信号处理中必不可少的问题。滤波作为传统的去噪方法,主要包括线性滤波和非线性滤波。噪声与信号频率重叠,传统方法要想取得良好的去噪效果必须牺牲部分信号。现有的小波模极大值去噪方法虽然有较好的去噪效果,但是该方法计算量大。小波阈值去噪方法更简单,但小波重构后的小波系数与噪声的小波系数存在恒定的偏差。在阈值去噪方法的基础上提出一种改进算法,仿真结果表明该算法在加性高斯白噪声污染下表现出较好去噪效果。     

基于小波分析的图像去噪处理

近年来,小波理论得到了非常迅速的发展,而且由于其具备良好的时频特性,实际应用也非常广泛。这里希望利用小波的自身特性,在降低噪声影响的同时,尽量保持图像本身的有用细节和边缘信息,从而保证图像的最佳效果。其中图像的小波阈值去噪方法可以说是众多图像去噪方法的佼佼者。     

一种改进的小波阈值降噪方法性能分析

结合小波阈值降噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法的各自特点,提出了一种改进的方案。将该方法用于叠加了噪声的仿真信号进行降噪处理,采用信噪比和均方根误差作为评定降噪结果的标准,结果表明该方法得到了较好的降噪效果。     

一种基于领域阈值的小波图像去噪算法

为了去除图像中的噪声,文章利用图像分块的思想,结合阈值去噪法和最小均方误差估计(MMSE),给出了一种基于领域阈值的小波域图像去噪算法。该算法与经典的子带自适应阈值去噪法BayesShrink算法相比,本文算法在峰值信噪比和视觉效果上都好于BayesShrink算法。     

基于小波变换的音频信号去噪

本文主要介绍基于小波变换的软阈值和硬阈值在数据处理中的应用，并用Matlab软件进行仿真。