小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于小波变换去除信号噪声的基本原理和方法.研究利用小波变换技术对噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

基于平稳多小波变换的红外图像噪声抑制方法

提出了一种平稳多小波变换方法,该方法结合多小波和平稳小波变换在信号去噪方面的优点,给出了二维图像平稳多小波变换的mallat分解重构算法,并对红外图像的平稳多小波变换系数进行阚值处理实现图像去噪,仿真结果表明,相对于平稳标量小波变换和多小波的噪声抑制方法,此方法对噪声有更好的抑制作用,并尽可能多的保持目标的特征和细节．     

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。     

哈特曼球差自动测量系统中的小波变换图像处理及实现

阐述了小波变换去除图像噪声的基本原理和方法,利用小波变换技术对球差自动测量系统中CCD测量的哈特曼(Hartmann)小孔光阑图像进行噪声抑制和去除.讨论了Hartmann光斑数字图像处理中小波分解与重构算法,小波分解得到的高频系数阈值量化处理,然后进行去噪.采用Visual C 6.0和Matlab混合编制程序调用Matlab的小波变换工具箱函数来实现Hartmann光斑数字图像噪声抑制和去噪分析.结果表明,小波变换去除噪声的效果比传统的傅立叶(Fourior)变换方法具有极大的优越性.     

小波变换域滤波方法在电磁生物医学成像中的应用

电磁生物医学成像信号是一种非平稳信号,传统滤波方法全造成信号重要信息的损失。小波变换局部极大值滤波方法利用信号与噪声不同的尺度变化特性来区分信号与噪声,将噪声从信号中分离出来。小波变换局部极大值描述是信号的一种稳定的、近似的描述,可以利用交替投影算法从小波变换局部极大值描述来重构信号。ａｄｈｏｃ算法是寻找小波变换对数模极大线的一种有效算法,在此基础上,提出模极大值漂移抑制方法,对生物医学成人像仿真     

基于小波的阀值消噪方法讨论及实现

根据小波变换的特点和信号消噪方面的要求,利用小波变换对平稳和非平稳信号进行消噪作了较深入的研究。阐述了利用小波分析消除信号噪声的基本原理和方法,并且利用Matlab软件编制程序实现了基于小波分析的平稳信号和非平稳信号的消噪仿真分析,实验表明小波阀值的选择对于平稳信号和非平稳信号的消噪效果是不同的,在此基础上分析了软硬阀值的特点和缺陷。     

一种改进的基于小波变换的相干斑去噪方法

对于合成孔径雷达(SAR)图像中含有的相干斑噪声的抑制一直是SAR图像处理的热点和难点。相干斑噪声的存在对SAR图像的后续相关的图像处理,例如图像的分割、图像的特征提取以及目标的分类与识别有很大影响。提出了一种基于平稳小波变换的相干斑去噪方法,通过平稳小波变换对图像进行小波分解,对于子图像的高频区域进行阈值分割和双边滤波,利用平稳小波更好的冗余性和平稳不变性更好地去除了SAR图像的相干斑噪声。实验结果表明,这种改进的去噪方法对SAR图像的相干斑噪声抑制有很好的效果,并且尽可能地保留了图像的边缘和纹理细节。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法。这种方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法,这咎方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用

对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号,采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号,在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层,利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理,最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明,对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象,使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。     

Genetic algorithm and wavelet hybrid scheme for ECG signal denoising

This paper introduces an effective hybrid scheme for the denoising of electrocardiogram (ECG) signals corrupted by non-stationary noises using genetic algorithm (GA) and wavelet transform (WT). We first applied a wavelet denoising in noise reduction of multi-channel high resolution ECG signals. In particular, the influence of the selection of wavelet function and the choice of decomposition level on efficiency of denoising process was considered. Selection of a suitable wavelet denoising parameters is critical for the success of ECG signal filtration in wavelet domain. Therefore, in our noise elimination method the genetic algorithm has been used to select the optimal wavelet denoising parameters which lead to maximize the filtration performance. The efficiency performance of our scheme is evaluated using percentage root mean square difference (PRD) and signal to noise ratio (SNR). The experimental results show that the introduced hybrid scheme using GA has obtain better performance than the other reported wavelet thresholding algorithms as well as the quality of the denoising ECG signal is more suitable for the clinical diagnosis.     

基于贝叶斯估计的多分辨图像滤波方法

图像的小波系数具有很强的非高斯统计特性,可以建立推广的拉普拉斯先验分布,用贝叶斯估计对图像小波系数滤波来达到降噪目的.由于正交小波的正交性质能够保证白噪声干扰图像的小波系数所包含的噪声是白色的,基于正交小波变换的贝叶斯估计有较好的降噪性能.     

激光陀螺信号的小波滤波方法研究

随机噪声是影响激光陀螺精度的一个重要因素,其中随机噪声包括分形噪声和白噪声,采用传统的方法很难去除分形噪声.对于激光陀螺中的随机噪声,利用分形噪声在小波变换域的特殊性质采用小波变换域参数估计方法获得噪声参数;然后采用小波阈值滤波方法去除噪声.对某型号的激光陀螺的滤波结果表明了该方法的有效性.     

遗传算法在音频去噪中的应用

在现实生活中,有很多音频信号是带有噪声的.由于噪声的影响,人们听到的音频信号不够清晰.为了提高音频信号的清晰度,需要将有用信号提取出来,从而达到去噪的目的.提供了一种音频去噪的模式:用遗传算法对当前最强干扰噪声进行频率估计,然后用陷波来进行去噪.在客观测试中,ODG值提高了0.469,说明去噪后语音与原始无噪语音更加接...     

Denoising of the uterine EHG by an undecimated wavelet transform

The authors propose two original methods of denoising of the uterine electrohysterography (EHG) signal by wavelets. This external electrophysiological signal is corrupted by electronic, electromagnetic noises and by the remaining electrocardiogram of the mother. The interfering signals have overlapping spectra. Therefore, a classical filtering is unusable. Wavelets should be a very well-suited denoising tool. The first proposed method uses the algorithm “a trou” with nonsymmetrical filters. The computation is rapid and the results are satisfying compared to the classical denoising techniques. The second algorithm is an improvement of the first method. It uses orthogonal wavelets and the result of the thresholding corresponds to the average of all circulant shifts denoised by a decimated wavelet transform. Results are compared to traditional denoising algorithms by wavelet (orthogonal, maximally decimated). The proposed algorithms are more efficient on simulated signals as well as on uterine EHG     

基于小波理论的异步电动机故障信号的消噪方法

通过对异步电动机早期故障诊断,分析了基于小波变换的信号消噪方法,根据不同频带将信号展开,并选择浮动阈值对小波变换系数进行量化,结果表明,这种方法可消除大部分噪音并保留原信号尖锐变化的曲线轮廓,对异步电动机突发故障信号诊断准确,并能达到更好的降噪效果。     

基于小波分析的EEG信号自适应去噪的应用研究

介绍了小波变换应用于EEG信号消噪处理中的原理及自适应噪声抵消器的原理。根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别,对输入混合信号进行白化预处理,以时间序列的AR模型理论为依据,导出背景噪声白化滤波器的结构;将小波变换与自适应滤波相结合,对经白化处理后的信号进行自适应去噪,将去噪后信号及平均信号做了功率谱估计比较,实验结果表明该方法能有效地去除弱信号中的噪声。     

基于小波变换的中红外多波长辐射测温的信号处理

介绍了用小波变换实现中红外多波长辐射测温信号的处理方法，该方法基于信号和白噪声在小波变换下具有不同的传播特性，采用软阈值方法有效地去除信号中的噪声，方便地用软件实现辐射测温信号的处理。为将小波变换引入辐射测温领域进行了探讨。