基于小波分析的储粮害虫图像去噪研究

以储粮害虫为研究对象,阐述了小波去噪的基本原理和高频系数置零、硬阈值法、软阈值等几种方法,并提出了一种改进的小波阈值去噪方法,比较了这几种方法在粮虫图像去噪上的优缺点。实验结果表明,改进的新阈值方法能更好的去除噪声,收到更好的效果。     

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.     

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。     

改进的自适应小波阈值法及其在测井曲线去噪上的应用

对测井曲线的各种去噪方法进行总结,根据小波阈值去噪法的优越性,提出一种改进的自适应小波阈值去噪法。选取Matlab工具箱里自带的曲线和测井曲线进行小波阈值去噪测试,改进的自适应小波阈值方法去噪方面表现优秀。新方法在滤除噪声的同时还能更好地保留信号的细节。     

基于小波阈值的图像去噪方法研究

本文概述了小波阈值去噪的基本原理,对常用的几种阈值去噪方法进行了分析比较和仿真实现。最后结合理论分析和实验结果,讨论了一个完整去噪算法中影响去噪性能的各种因素。为实际的图像处理中,小波阈值去噪法的选择和改进提供了数据参考和依据。     

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。     

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。     

一种改进阈值的平移不变量雷达信号去噪方法

分析了软硬阈值去噪方法的缺点,提出一种改进的阈值去噪方法,最后提出基于这种改进阈值函数的平移不变量小波去噪方法.该方法可克服软、硬阈值的缺陷,同时抑制阈值法去噪时产生的伪吉布斯(Pseudo-Gibbs)现象.利用该方法对仿真信号和实测雷达信号进行了处理.结果表明,与传统的阈值方法相比,该方法具有更好的去噪效果,可提高目标的检测性能.     

基于小波熵自适应阈值的语音信号去噪新方法

针对语音信号去噪问题, 提出小波熵自适应阈值去噪法。首先利用小波变换分解带噪语音信号, 计算小波分解后信号子带区间的小波熵, 然后将小波熵和自适应阈值相结合确定各层高频系数的阈值门限, 采用折中指数阈值函数对各层高频系数进行去噪处理, 重构降噪后的语音信号, 最后对比小波熵自适应阈值、极大极小阈值、固定阈值和无偏风险阈值去噪方法的性能。实验结果表明, 当输入信噪比为5 dB时, 小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的, 且其输入输出信噪比曲线高于其他三种阈值去噪法的输入输出信噪比曲线, 从而证实该算法具有更好的去噪性能。     

基于一种新的小波阈值函数的心音信号去噪

研究心血管系统的病理特征问题,应正确识别心音信号,对心音信号去噪问题常用小波变换方法,但是小波阈值函数存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.通过讨论软硬阈值函数和已有的几种改进阈值函数的优缺点,提出了一种新的双参可调小波阈值函数,方便调节,适合于进行各种数学处理,更重要的是具有更符合自然信号连续特性的过渡区.仿真实验表明,新阈值函数可有效地抑制噪声,去噪后的信噪比和均方根误差均优于传统小波阈值函数,具有较高的实用价值.     

改进的小波阈值法在测井曲线去噪中的应用

介绍了基于小波阈值法的测井曲线滤波原理,分析了现有小波阈值函数和阈值特点,提出了一种改进的小波阈值去噪法.通过Heavisine信号的仿真实验以及测井曲线实例表明,改进的小波阈值法在有效滤除测井信号中的噪声的同时又可以保留曲线的细节信息,在测井曲线去噪处理中得到很好的应用.     

基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号.为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法.改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数.首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号.以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法.     

基于改进小波阈值法的图像去噪算法

图像去噪是图像处理中最基本、最重要的前期工作,本文提出一种基于衰减法的Garrote阈值函数,并将基于该改进阈值函数的小波阈值法用于图像去噪过程,最后通过MATLAB仿真实验验证了本文所提出算法的有效性.本文在分析小波阈值法对图像去噪效果影响的基础上,针对该去噪算法在去除噪声的同时也损失了一定量的图像细节信息的问题,改进了传统阈值函数未考虑阈值以下的小波系数可能含有图像细节信息而对阈值以下小波系数盲目置零的缺点,对Garrote阈值函数阈值以下的小波系数采取衰减方法,以保留更多的图像细节信息,并加入三个调整因子以提高其性能和灵活度,实验表明本文提出的改进小波阈值去噪算法能够有效地去除噪声,且能够保留大量的图像边缘及细节信息.     

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。     

改进小波软阈值函数在图像去噪中的研究应用

常规小波软阈值去噪方法处理前后的图像小波系数有所差异,导致去噪后图像失真严重.为进一步提升去噪效果,提高去噪和细节保持能力,对阈值的选取方式和阈值函数进行改进.改进方法通过小波变换的每一级子带长度确定阈值,实现阈值自适应准确量化,改进软阈值函数采用双曲正切函数替换符号函数,对阈值绝对值范围内的小波系数应用非线性函数进行...     

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。     

基于小波变换的图像去噪研究

鉴于传统的去噪方法难于在时频域得到很好的兼顾,提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像实施二维离散小波变换,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理.Matlab仿真试验表明,具有很好的效果.