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。     

基于小波变换的信号去噪方法研究

对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于改进小波阈值的MEMS陀螺去噪算法

随机误差是影响MEMS陀螺仪精度的重要因素,为了有效处理MEMS陀螺仪的随机误差,采用Allan方差对其进行辨识,通过对比选取Brideg Massart策略确定阈值,在分析硬阈值、软阈值和折中阈值小波去噪的基础上,提出了一种改进的小波阈值去噪算法,该算法构造了一种改进的阈值函数,它具有良好的连续性,一定程度减少了恒定偏差问题。利用MEMS 陀螺仪输出信号,分别采用硬阈值、软阈值、折中阈值和改进阈值小波去噪算法进行对比实验。结果表明:改进的小波阈值去噪算法能更好地抑制MEMS陀螺仪的随机误差,处理信号的高频噪声,去噪效果较优。     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于一种自适应折中-平滑阈值的脉搏信号小波去噪

人体脉搏信号在采集过程中会掺杂着各种噪声信号,而传统所采用的小波变换阈值去噪法在处理脉搏信号时又存在着缺陷,本文采用的折中一平滑闽值函数,并基于斯坦恩无偏估计（SURE）优化算法去寻找最优阈值门限,与在原有阈值基础上的小波自适应阈值去噪做对比,通过利用Matlab对脉搏信号进行去噪仿真。结果表明,依据信噪比（SNR）和信号平滑度Ⅲ的评判标准,该方法去噪效果更好,结果令人满意。     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

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。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为改进滤波效果,提高去噪质量。通过分析软硬阈值去噪的原理和方法,为小波阈值信号处理提出了一种改进的去噪方法。该方法综合了软硬阈值的特点,对其参数进行优化设计,通过调节参数值以更好地获得阈值估计。针对改进后的去噪算法,通过Matlab仿真比较了传统的小波软硬阈值算法与该算法的消噪效果,结果表明,提出的方法有更好的消噪效果和稳定性。     

基于小波分析的振动信号阈值去噪新方法

传统的软、硬阈值去噪方法在去噪前后小波系数之间分别存在恒定偏差和阈值函数不连续等缺点,达不到对信号去噪的理想效果。针对软、硬阈值函数的优缺点,提出了一种新的阈值去噪函数。在 Matlab 环境下分别使用3种阈值函数进行去噪实验,对比由3种方法得到的信噪比及均方误差。仿真结果表明,该函数不但具有很好的连续性,而且显著减小了软、硬阈值函数中估计小波系数与真实小波系数间存在的恒定偏差,证实了新阈值函数更加灵活,能更好地消除白噪声干扰。     

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。     

一种改进的自适应图像去噪算法实现

数字图像在形成、传输和处理过程中,往往不可避免的存在噪声污染。因此去噪是数字图像处理的重点也是难点,需要提出一种更加行之有效的去噪算法。针对于传统软硬阈值的缺陷,本文提出一种将改进的的小波阈值去噪法与自适应中值滤波相结合的新的去噪方法。小波阈值去噪即确定一个合适的阈值,对分解的小波系数进行阈值化处理,滤除噪声的小波系数,而保留信号的小波系数。该算法相对于传统软硬阈值的峰值信噪比(PSNR)的提高百分比分别达到了16.32%和8.95%,去噪效果非常理想。该方法较之以往的去噪方法,峰值信噪比有了明显的提高,同时能够有效保留边缘及细节特征。     

基于改进阈值函数和自适应阈值的小波去噪方法

根据小波阈值去噪的基本原理,提出一种基于改进阈值函数和自适应阈值的信号去噪方法,该方法兼顾了硬、软阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了传统阈值去噪方法的缺陷;引入自适应阈值选取算法,有效地解决了在每一级尺度上都采用同一阈值的不足。实验表明,此方法提高了信号的信噪比,去噪效果有明显的提高,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法造成信号失真的缺点,充分展示了改进去噪方法的优越性。     

基于MATLAB的小波去噪仿真

利用小波方法去噪,是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对几种去噪方法比对分析和基于MATLAB信号去噪的仿真试验,验证了小波去噪的优越性。通过对现场采集到的输油管线压力信号去噪处理,结果表明,该方法可以有效去除噪声。     

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。     

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。     

一种新的小波消噪阈值的估计方法

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法，对于非平稳信号的消噪，主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后，本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方案。该改进方案克服了传统阈值去噪方法的缺陷，并适用于进一步的自适应滤波的需求，仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性。     

基于改进小波阈值法处理MEMS陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波阈值去噪可以有效地处理MEMS陀螺信号的噪声.针对常用阈值小波去噪方法的不足,提出了一种改进的小波阈值方法.详细介绍了该方法的原理与实现过程,并将其应用到MEMS陀螺信号处理过程中.使用db4小波,应用不同的阈值函数对MEMS陀螺信号进行4尺度分解.仿真实验分析比较表明,改进的小波阈值方法可以有效地剔除信号中的噪声,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移;与现有的阈值方法相比,信噪比提高了18.3%.     

GIS局部放电小波阈值去噪算法的改进

为了抑制GIS局部放电现场检测中的噪声干扰,本文在现有的小波阈值去噪的基础之上,提出了一种基于新的阈值函数的去噪算法。该去噪算法与传统的基于硬阈值或软阈值小波去噪算法相比,具有表达式简单,易于计算的优点,同时通过仿真试验表明该算法提高了信号的信噪比,具有较好的去噪性能。     

基于一种新阈值函数在信号去噪中的应用

小波理论去噪方法有很多种,小波阈值去噪方法,理论较为成熟,算法更加简单,数值的稳定性高,去噪的效果好。软阈值函数方法和硬阈值函数方法去噪在实际应用中使用很广泛,但总有一些不足的地方,因为软、硬阈值函数自身的结构都有一定的缺陷。本人提出一种新的阈值函数,它有较好的光滑性,随着参数取值的变化,新阈值函数介于在软、硬阈值函数之间,而且表达式简单,计算方便。最后,在MATLAB环境下,对加入高斯白噪声的信号进行了去噪的仿真实验,结果表明:新阈值函数去噪方法好于软、硬阈值去噪方法。     

基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法

去噪是小波分析的一个重要应用领域,相对于其它方法,小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中,如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法,通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数,而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明,该方法和现有的阈值去噪方法相比,具有显著的优势,能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。