基于小波包分析的激光雷达信号消噪算法的研究

针对激光雷达回波信号所含噪声的特点,提出并详细论述了一种能够对激光雷达回波信号进行有效消噪的小波包平均阈值变换方法。该方法通过求取最优小波包基的每个结点的阈值,并进行平均后作为全局阈值来实现小波包消噪。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,并对米氏散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理。同时,将该方法与小波全局阈值消噪、小波包默认阈值的消噪效果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明,基于平均阈值的小波包消噪方法能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声,并且其消噪效果明显优于另外两种小波分析方法。     

小波包阈值法在无线电信号去噪中的应用研究

在无线监测系统中,由于受环境、设备等因素的影响,接收机接收到的无线电信号不同程度地被噪声污染,严重影响到监测结果的可靠性.通过研究小波变换对信号的时频分析能力,结合无线电信号的数学模型和物理特征,提出一种有效的小波包阈值去噪算法.通过大量实验表明,小波包阈值法简单、可靠,能有效去除噪声,恢复无线监测中信号的有用成分.     

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。     

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.     

基于小波包变换的多阈值法语音信号去噪净化

文中在小波包变换和传统阈值法的基础上,提出了一种基于小波包变换的多尺度多阈值语音信号去噪净化方法。采用小波包分解,克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用多尺度多阈值方法,通过改进噪声方差估计方法,在去噪的同时,进一步提高信噪比。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

小波包多阈值法在地震信号去噪中的应用研究

地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。     

小波中值滤波在晃动基座初始对准中的应用

针对捷联惯性导航系统(SINS)在晃动基座下进行初始对准时,陀螺和加速度计受外界干扰噪声较大,而单独采用低通滤波或小波滤波法不能有效实时地实现噪声抑制问题,采用小波阈值消噪和中值滤波相结合的混合滤波方法来实现信号的消噪。将输出信号首先经中值滤波消除信号中的突变噪声,再利用小波阈值消噪滤除振动噪声和白噪声,从而有效地消除基座晃动带来的噪声。测试实验表明,提出的混合滤波法对车载惯导系统输出信号噪声滤波效果明显,在发动机启动的情况下,可基本达到静态信号采集的效果。对准仿真实验表明,提出的滤波法能辅助捷联惯导系统实现在晃动基座下的精对准。     

针对拖尾噪声的中值滤波-小波消噪算法分析

与高斯噪声相比,拖尾噪声有更多的异常值,利用传统的小波阈值方法不能对其有效消噪.提出利用中值滤波-小波消噪方法进行处理,首先利用中值滤波抑制异常值,然后利用小波阈值方法消除残留噪声,并给出了适合拖尾噪声的消噪效果评价准则.基于提出的准则,通过实验比较了小波阈值方法与中值滤波-小波消噪方法的消噪效果,结果表明所提出的方法能更好的消除拖尾噪声,具有较好的鲁棒性.     

基于改进阈值的低压电力线信道中的小波去噪方法

在电力线信道的小波去噪方法中,应用广泛的是小波变换阈值法.但传统的阈值法阈值单一,且在信号连续性较差的情况下,运用传统阈值法还会产生伪吉布斯现象.为了克服阈值法的不足,在平移不变量小波阈值去噪法的基础上,通过仿真低压电力线信道噪声,对阈值函数进一步改进,使阈值的变化与噪声的小波变换随尺度的变化特性相一致.仿真实验可以看出,该方法可以有效改善信号的信噪比,减小原始信号与估计信号之间的均方根误差,对含噪信号有更好的去噪效果.     

基于小波包-FHN模型的UWB信号检测

在超宽带冲激无线电信号检测中,针对FHN神经元模型随机共振中检测信噪比受限的问题,研究分析了小波包理论及传统单阈值小波包的缺点,结合新的分段阈值小波包去噪算法,提出一种小波包与FHN神经元模型随机共振联合检测的新方法,并对所提算法的性能进行仿真验证。仿真实验表明,新方法克服了FHN模型的信噪比门限,降低了FHN模型的检测信噪比,改善了FHN模型的检测性能,可有效恢复强噪声背景下的超宽带冲激无线电信号波形。      

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。     

基于小波变换对信号噪声的处理研究

采用传统的滤波方法对信号进行消噪时,虽然方法简单,但是以牺牲信号的局部特征为代价,且信号的信噪比并未得到有效地改善。文中采用小波变换的方法对信号进行消噪,将原始信号经小波分解后,信号的小波系数大于噪声的小波系数,再选取一合适阈值,保留高于此阈值的信号小波系数,从而达到消噪的目的。实验结果表明,该方法不仅能有效地去除信号中的噪声,且能保留信号的局部特征。     

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。     

基于平稳小波变换的心电信号噪声消除方法

本文针对小波空间适应法在心电信号消噪中的缺陷,提出一种利用平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform)的心电信号消噪方法,对受噪声污染的心电信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节信号中噪声的均方差σ_j,选取各层阈值σ_j 2lnn (n为细节信号长度),对平稳小波变换的各层细节信号进行分别阈值处理,然后进行小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和恢复的目的.这种方法可以很好的抑制小波空间适应法消噪出现的Gibbs现象,较好地保持了心电信号的几何特征.     

一种小波阈值函数的CDMA信号去噪研究

噪声是影响CDMA系统检测概率的重要因素,针对软、硬阈值函数去噪法与最新的3种改进小波阈值去噪法对信号去噪效果进行对比性研究,在此基础上对小波阈值去噪方法中的阈值函数进行改进.用各种阈值函数对带高斯白噪声的方波输入信号进行去噪的仿真实验,分析其均方误差和信噪比,结果表明本文的阈值函数能够提高去噪信噪比和降低均方误差.     

基于小波SVD的光纤光栅振动系统消噪算法

针对小波阀值法对噪声非均匀分布振动信号消噪差的缺点,提出了奇异值分解(SVD)结合小波阀值消噪的算法.采用截断法构造出包含信号信息及非均匀噪声的相关矩阵并进行SVD,得到一系列正交子空间,将非均匀噪声相对均匀地分解到子空间中.选取奇异值最大的子空间分量重构信号并对此信号进行了小波阀值消噪.结果表明,该方法适用于非均匀噪声干扰下的振动信号提取,与直接小波消噪相比,提取出的信号失真更小,信号有效成份更完整.     

小波收缩阈值消噪在海洋电磁中的应用

到目前为止,海洋可控源电磁法(Marine controlled-source electromagnetic survey,MCSEM)被广泛应用于海洋油气储层钻探前的储层价值预测与评估。CSEM信号去噪中小波收缩阈值消噪是个方便有效的方法,小波收缩阈值消噪的关键在于阈值的选取。文章通过MATLAB仿真,对CSEM信号利用小波收缩阈值消噪法进行处理分析。     

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。     

双密度双树小波变换的闪电信号去噪研究

为了克服噪声对闪电信号数据处理的影响,提出了一种基于双密度双树小波变换的闪电信号去噪方法.采用该方法分别对标准闪电波和实测的闪电信号进行了去噪研究,实验结果表明双密度双树小波变换能够有效滤除闪电信号中的噪声,效果优于传统的小波阈值法,而且比硬件去噪更加经济、方便和实用,值得进一步的推广和应用.