小波变换在地质雷达信号处理中的应用

地质雷达信号处理的关键是去除噪声提取有用信息。小波变换是近年发展起来的信号处理手段,通过设定不同的尺度参数,来提取不同空间域的信号。将小波变换用于雷达信号处理中,阐述了小波变换用于信号去噪的基本原理,实际应用结果表明,去噪效果良好,提高了信噪比。     

苏通大桥GPS监测数据的小波滤噪分析

GPS监测数据易受到多路径效应、温度变化以及噪声的影响,使得监测数据中混杂多类噪声,无法直接用于变形分析.为了提取真实的变形信息,需要对监测数据进行滤噪处理.该文通过小波分析的方法,对苏通大桥的GPS监测数据进行滤噪处理,结果表明小波分析能够有效的去除监测数据中的噪声.     

基于小波算法的计算机超声图像信息系统研究

为了更好的去除超声图像噪声,该文采用了基于小波的图像去噪算法。首先对原超声图像取对数,让图像的乘性噪声变为加性噪声,然后用维纳滤波结合小波变换进行处理。处理结果表明,和几种常用的去噪算法(如中值滤波、维纳滤波、PM(Perona_Malik)算法等)相比,基于小波的方法在去除干扰噪声的同时,能够很好地保护图像的细节。     

小波阈值去噪法在高铁沉降观测数据处理中的应用研究

由于观测环境和设备等因素的影响,高铁沉降变形监测的数据与高铁桥墩真实的变形量有一定的误差。文中基于小波分析理论,利用小波去噪技术,对哈大高铁四平段累计沉降观测数据进行了去噪处理。针对已有传统硬阈值法和软阈值法的不足,提出了一种新的方法,该方法采用模糊控制滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差。实验结果表明,小波去噪合理有效,能够敏感识别观测噪声和有用信息,不需要待处理数据的先验知识,适合高铁沉降变形监测数据处理。该方法实现过程简单易懂,并能获得较好的相关系数。     

小波变换域井下视频监控图像改进阈值去噪方法

通过对井下视频监控系统实时采集的各类开采、地质环境信息进行有效分析,可为制定井下开采方案以及进行灾害救援提供准确依据。由于井下光照不均匀,粉尘较多,严重干扰了监控探头获取高质量的监控图像。为此,结合小波变换方法,提出了一种小波变换域改进阈值去噪方法。该方法首先对井下视频监控图像进行3层小波分解,得到低频和高频分解系数;其次对低频分解系数进行重构,得到空间域背景图像,采用维纳滤波算法进行处理,以去除其中存在的少量噪声;然后根据经典小波硬、软阈值去噪模型的不足,提出了一种改进型阈值去噪模型,该模型可分别根据不同的高频分解系数自适应设定阈值,可有效去除不同分解层高频系数中的噪声,对去噪后的各高频分解系数进行重构,得到空间域细节图像;最后,分别将去噪后的空间域背景图像和细节图像进行叠加,得到去噪后的井下视频监控图像。采用1幅内蒙古某煤矿井下视频监控图像进行试验,并引入了经典小波硬、软阈值去噪模型及2类已有的改进型阈值去噪模型与所提方法进行试验对比,结果表明,所提方法不仅可有效去除井下视频监控图像中的噪声,而且可保持图像细节信息完整性。     

基于小波变换的磁铁矿近红外光谱数据去噪方法研究

近年来基于近红外光谱数据建模方法已成为矿物成分分析的主要方法之一,但由于各种因素的影响,在近红外光谱数据中存在大量的噪声,基于小波变换是近红外光谱数据去噪的有效方法。文中以大量的磁铁矿近红外光谱数据为数据源,利用多种小波基及软硬阈去噪方法对磁铁矿近红外光谱数据进行了去噪研究。以信噪比和均方误差为滤波效果的判定依据,结果表明硬阈去噪效果优于软阈去噪,且采用db4小波基的硬阈去噪效果最佳。     

基于db10小波基函数的GPS信号去噪效果分析

作者提取南宁实验GPS控制网观测数据中的原始载波信号,对提取的原始载波信号、单差观测值、双差观测值采用db10小波函数进行1～6层小波分解,研究不同分层条件下小波去噪的效果,并在评价去噪效果指标均方误差(RMSE)和信噪比(SNR)的基础上加入平滑度指标。通过综合考虑三种指标后得到的小波去除干扰后的数据,较好地提高了GPS信号的质量。     

应用小波收缩去除电机控制系统中的噪声

本文应用小波变换可以降低电机控制系统中噪声影响的技术,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到去噪目的。通过实验,得出SYM12结合软阈值处理法具有最优的信号重构及去噪效果。     

基于小波变换模糊聚类的噪声消除算法

通过分析信号和噪声的小波变换系数在不同尺度上的传播特性,结合模糊聚类方法,提出了一种新的消除图像噪声算法-LEFC去噪算法。实验表明,该算法与其他几种小波软阈值去噪算法相比,更具有效和稳健的去噪效果。当噪声率超过40％时,其优越性更加突出。     

基于局部放电法的矿用高压电缆信号去噪算法研究

干扰噪声直接影响局部放电法有效检测矿用高压电缆故障。基于局部放电法，综合采用理论计算、仿真实验、现场试验的方法，对比分析了短时傅里叶变换和傅里叶分析去噪法的原理和优缺点，提出了一种矿用高压电缆的局部放电去噪算法——小波阈值去噪法，同时，选择了合理的阈值函数和去噪流程。基于此，采用白噪声和连续周期信号作为高压电缆的干扰噪声，进行了模拟仿真实验。结果表明，小波阈值去噪法可有效抑制白噪声，其中，Db2小波性能和去噪效果最好；同时，现场试验结果显示，去噪后信噪比得到了显著增加，验证了小波阈值去噪法的合理性和可靠性。     

基于变分模态分解的爆破振动信号去噪方法研究

为对爆破的振动信号进行有效去噪,提出了一种基于窗口傅里叶变换的自适应双重变分模态分解-小波阈值(Adaptive dual variational mode decomposition-Wavelet threshold,ADVMD-WT)组合方法对爆破临近地区采集的振动信号进行去噪处理。首先利用VMD算法对振动信号进行第一次分解,分解层数根据窗口傅里叶变换频谱图中的波峰个数来确定,基于各个分量的相关系数识别出高频的噪声分量;然后对剩余信号分量逐个进行第二次分解,重复第一次分解的步骤,分离出各个低频分量中含有的噪声信号;针对噪声分量中仍含有少量有用信号,对噪声分量进行小波阈值去噪,获取有用信号;最后重构信号分量得到ADVMD-WT方法去噪后的信号。将ADVMD与其它去噪方法相比,并从信噪比、均方根误差2个评价指标验证了ADVMD方法在爆破振动信号去噪中的有效性。     

基于小波收缩的电机控制系统去噪研究

小波变换的方法可以降低电机控制系统中的噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波收缩的阈值量化方法去掉高频部分,再重构信号从而达到去噪目的,通过实验总结出SYM12结合软阈值处理法在信号重构及去噪效果方面都是最优的。     

煤的DTG曲线不同消噪方法分析

分别将傅里叶低通滤波器方法、21点平均法和小波方法用于一种贫煤DTG信号的消噪中，发现小波法效果较好.当小波基为bior 6.8，sqtwolog阈值规则时，其消噪效果最优.通过对滤除噪声的特性分析发现，小波方法和21点平均法滤除的噪声具有独立分布特性，且类似高斯分布.     

矿山遥感图像小波域模糊隶属度阈值去噪算法

矿山遥感图像作为一类重要的矿山测量数据,其质量在很大程度上受到矿区成像环境的影响。鉴于小波变换的图像多尺度分析特性,提出了一种小波域遥感图像模糊隶属度阈值去噪算法。该算法首先对失真的矿山遥感图像采用均值滤波算法进行预处理,消除一部分图像噪声。然后对预处理后的图像进行3层小波分解,对于基本不受噪声污染的低频小波分解系数不作处理,根据高频小波分解系数的噪声分布特征,设计了模糊隶属度阈值去噪模型用于去除其中的噪声,该模型对小波软阈值去噪模型进行了2点改进:1根据图像局部区域噪声信息与非噪声信息难以有效区分的情况,设计了模糊隶属度因子,通过设定特定的小波阈值,对不同的高频小波分解系数是否含有噪声进行自适应判定;2顾及到图像小波分解层数以及各高频小波分解系数的幅值,对经典小波贝叶斯阈值计算方法进行了改进。最后将原始低频小波分解系数与去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到高清晰度的矿山遥感图像。采用山东兖州矿区的1幅遥感图像进行试验,并引入了边缘保持指数(Edge protection index,EPI)、信噪比(Signal noise to ratio,SNR)进行去噪效果评价,结果表明:所提算法对于失真的矿山遥感图像的去噪效果明显优于小波硬阈值、软阈值去噪模型,并且相对于已有的2类改进型去噪模型,优势也较显著。     

基于小波变换的钢绳芯胶带磁记忆信号处理

 针对钢绳芯胶带工作环境复杂的特点,提出了一种用小波变换对钢绳芯胶带磁记忆检测信号进行预处理的方法。用小波变换模极大值方法对信号进行奇异性检测以及去噪处理,在去除了信号中噪声的同时,有效地保留了信号的奇异性信息。用交替投影法重构信号,极大地减少了重构误差。实验结果表明,实时检测的钢绳芯磁记忆信号含有大量噪声,经小波变换处理后信号平滑了许多,信号的奇异信息也有效地得到了保留。为钢绳芯胶带的故障检测提供了理论依据。     

小波分析技术在地震信号噪声处理中的应用

小波分析是20世纪80年代中后期逐渐发展起来的一个新的数学分支,它具有多分辨率分析的优良特性,在许多方面获得了广泛应用。信号中混入噪声之后,会引起信号的奇异性变化。随机噪声和有效信号本身在奇异点的奇异指数大小不同,从而它们的小波变换的模极大值在不同尺度下的传播行为也不一样。依据此区别,对于一个含噪地震道记录信号进行小波分解(即多分辨率分解)之后,在模极大值图上去除那些幅度随尺度增加而减小的极值点(对应噪声的极值点),而保留幅度随尺度增加而增大的点(对应信号突变点位置),这样就可以在模极大值图上达到去除噪声的目的。小波分析技术在地震信号噪声处理中,去噪效果明显优于传统的傅立叶变换方法。     

小波变换在提升机制动信号识别中的应用

提出用具有多分辨分析的小波阈值法对油压、位移信号去噪，去噪结果显示，小波阈值去噪可以明显地抑制噪声，提高信噪比；利用小波变换具有奇异性检测性能好的特点自动识别开、贴闸油压，效果较好．     

井下图像增强的一种方法

针对地下矿山井下光照不均匀,基于S3C6410现场信息记录仪在图像采集传输过程中混入大量的噪声,图像画面模糊不清晰,对比度较小。分析了该系统采集端的噪声来源,基于Donoho提出的小波阈值去噪理论,比较了几种典型的小波阈值去噪方法,获取峰值信噪比的去噪效果,提出了将自适应阈值去噪和直方图修正相结合的图像增强方法。该方法具有良好的去噪性能,并且在去除CCD摄像头读出噪声的同时,改善了图像的质量。     

基于小波变换的岩石三轴蠕变曲线消噪分析

借助小波变换的基本原理，采用Mallat塔式分解算法对蠕变曲线进行多分辨分析，并对分解后的小波系数进行阈值处理，滤去噪声部分，然后通过小波逆变换对系数进行重构，得到消噪后的信号.分析结果表明:应用小波变换对蠕变曲线的实际测点数据进行消噪处理，能够有效去除实验过程中由于机器自振和外界干扰产生的噪声影响，相应提高了测量曲线的信噪比，从而可以得到较为平滑的实验曲线.     

基于VB的TM30测量机器人变形监测系统开发

结合VB语言开发出了TM30测量机器人自动化变形监测系统,分析了该系统组成、数据串行通讯方式以及数据获取方式。为了提高观测数据的精度,着重对观测数据的处理方法进行了探讨,首先对原始观测数据进行差分处理以削弱公共误差的影响,然后利用MATLAB软件提供的小波分析工具箱对变形信号进行3层小波分解,对分解后得到的小波系数采用软阈值进行去噪,对去噪后的小波系数进行重构,以降低噪声影响。采用淮北矿区实际变形监测数据对该系统进行了测试,结果表明,该系统通过采用差分、去噪的处理思路,能够提高监测数据的精度及稳定性,对于矿区变形监测数据处理具有一定的借鉴作用。