基于小波多分辨率分析的一维信号阈值去噪

介绍了基于阈值选取的小波去噪原理及去噪步骤。分别用傅立叶分析法和小波分析法对一加入白噪声的信号进行消噪处理,仿真结果表明,用小波进行信号的消噪可以很好的保存有用信号中的尖峰和突变部分,小波分析技术在本质上比傅立叶分析技术具有更大的优越性。对某系统的某次采样信号,分别选用强制消噪、默认阈值消噪和给定软阈值消噪三种阈值进行小波去噪,并对仿真结果进行分析比较。     

基于MATLAB的小波变换信号消噪处理

利用MATLAB编程采用不同的小波对含噪信号进行分解,通过门限阈值对小波系数进行处理、重构得出小波消噪后的信号。计算机仿真结果表明,选取不同的小波可得到不同的消噪信号结果,通过阈值的调整能得到较好的消噪结果。     

基于小波变换的噪声消除算法研究

噪声是影响测量结果的重要因素,对被测信号进行消噪处理是测量中必不可少的步骤。小波变换因为有去噪相关性等特征,相对于时域更利于去噪。采用dbN小波基信号进行分解,利用小波变换的阈值来消噪,Matlab进行小波降噪仿真。实验结果表明采用这一消噪方法能消除信号中的无用部分,由于采用了软阈值的处理方法,测量信号有一定程度的损失,但基本能重构原有用信号波形。     

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。     

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.     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

针对现有的小波阈值函数在阈值邻域内不具有高阶可导性,小波系数收缩缺乏灵活性,在此构造了一种具有过渡临界区域和收缩调和参数的阈值函数。根据白噪声的概率密度分布和滤波阈值的估计值确定过渡临界区域,细化阈值邻域内小波系数的处理。通过收缩调和参数调整小波系数的收缩程度,以提高滤波信号的信噪比。实验结果表明,在此构造的小波阈值函数能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,从而改善小波阈值滤波算法的性能。     

基于小波包阈值法的无线电信号消噪研究

无线电信号受环境、设备等因素的影响,使监测接收机收到的无线电信号被噪声不同程度地污染,影响到监测数据的准确性.信号消噪在通信和信息学领域一直是研究的重点之一,本文介绍了小波包阈值法的无线电信号消噪原理,提出有效的消噪算法,通过仿真实验进行对比,证明了该方法的有效性.实验证明,小波包阈值法简单可靠,能够有效消除噪声,达到还原原始无线电信号的目的.     

基于改进阈值消噪算法的小波包降噪

小波变换是一种把时间和频率结合起来的时频分析方法,D.L.Dohono在小波变换的基础上提出了小波软、硬阈值消噪法,此方法简单有效,得到了广泛的重视和研究。在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种基于小波包分析的改进方法。Matlab仿真结果表明,此法同时克服了软、硬阈值方法的缺点,而且其消噪效果比小波消噪方法要好。     

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.     

半导体激光云高仪小波去噪算法研究

针对半导体激光云高仪回波信号所含噪声的特点,提出并详细论述了一种能够对半导体激光云高仪回波信号进行有效消噪的小波自适应阈值方法。为了验证该方法的有效性,对包含高斯白噪声的模拟信号进行了仿真消噪,并对半导体激光云高测量系统实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理。同时,将该方法与小波模极大值消噪、小波分解重构、小波默认阈值的消噪效果进行了对比分析。仿真和实验结果表明,小波自适应阈值方法能够有效降低半导体激光云高仪回波信号中所含噪声,并且其消噪效果明显优于另外三种小波分析方法。     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

自适应阈值选择和小波消噪方法研究

根据加性噪声的特征,应用信号复杂度特征估计信号中的噪声形态,提出一种自适应小波阈值选择方法,在小波阈值消噪中准确估计噪声阈值水平。改进了阈值消噪方法原理,使在消除信号噪声的同时保留信号中的弱特征成分。提出阈值估计的经验公式,通过理论和实践证明了这种方法能够有效地消除信号中的噪声,提取信号中的弱特征成分,并获得最大信噪比。     

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。     

基于小波收缩的改进阈值脑电信号去噪方法研究

脑电（EEG）信号是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层的反应,但采集到的脑电信号一般都含有大量噪声信号。为了有效去除噪声信号并保留有用信息,在经过研究分析后提出一种基于小波收缩的改进阈值去除脑电信号噪声的方法,改进的阈值可以随着分解层数的变化而变化,在实际中可灵活应用。首先利用小波变换对脑电信号进行分解,得到多层的高频系数和低频系数;然后根据分解层次的不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪声后的脑电信号。以信噪比（SNR）、均方根误差（RMSE）作为去噪效果的定量指标,通过实验对比了改进阈值法和软硬阈值法以及自适应阈值法,实验结果表明基于小波收缩改进的阈值法去噪效果优于其他三种阈值法。     

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。     

倾角传感器的小波阈值消噪

针对非平稳信号进行小波阈值消噪方法,提出了一种将广义交叉确认（GCV）规则和遗传算法结合的新方法,利用这种方法,可以求得近似最佳阈值。接着,将方法应用到倾角传感器信号消噪中,取得到了很好的效果。     

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.     

非平稳信号的小波包阈值去噪方法

研究非平稳信号的小波包阂值去噪方法，介绍了几种阈限和选取闽值的规则。计算机仿真结果表明，利用小波包阈值去噪的时频局部化特性可以滤去非平稳信号中大量的背景噪声，消噪后的信噪比（SNR）明显高于傅里叶滤波的结果，充分说明了小波包阈值方法在非平稳信号去噪中的优越性。     

阈值法在毫米波目标辐射信号去噪中的应用研究

小波域阈值法去噪以其效果好,易编程实现而广泛应用到图像及信号的去噪中。该文在分析了毫米波目标辐射信号的小波系数特征后,提出使用非负小波系数代替信号的小波系数。对于确定的阈值,推导了重构信号均方差最小时,非负小波系数的去噪方法,实验表明该文算法具有较好的去噪效果。     

基于小波变换的心音信号降噪方法

为了弥补传统阈值函数在消噪过程中存在的不足,得到高信噪比的心音信号更好地进行心音分析,本文提出一种新的阈值函数。该函数通过灵活调节参数a和m的大小,更好地对染噪心音信号小波分解的每一层高频系数进行阈值量化。仿真中,应用传统的软、硬阈值函数及新阈值函数分别对大量的标准心音信号进行消噪处理,并对消噪效果进行了比较分析,同时将新阈值函数应用到实测心音信号消噪中。结果表明,新阈值函数能有效地消除噪声和保留心音信号的特征,具有较强的实用价值。