改进的小波阈值语音去噪算法

小波阈值去噪算法简单,计算量小,但是硬阈值函数的不连续性会造成信号的振荡,软阈值函数太过光滑会造成信号高频信息丢失.基于两种阈值函数存在的缺点,在小波变换理论基础上研究了一种改进的小波阈值语音去噪算法,提出了一种改进的阈值函数,同时也提出了修正阈值的修正系数.最后通过MATLAB仿真结果证明该方法在一定程度上可以去除噪声,减少信号的振荡,保留原信号的特征尖峰点信息,降低了信号的失真,更好地估计原始信号,明显改善了语音质量.     

一种新的基于平衡阈值的小波去噪方法

小波阈值去噪在信号处理中提供了一种新的去噪方法，然而，软阈值和硬阈值在信号去噪方面存在各自的局限性．为了能在软硬阈值两种方法结合之间找到折衷的方法，提出了一种平衡阈值处理方法．它不仅有效地去除噪声，而且去除噪声后的信号较为光滑．仿真结果表明，平衡阈值方法在信号去噪中要优于软硬阈值方法．     

飞机复合材料敲击检测信号的小波去噪新方法

为了利用小波阈值函数研究飞机复合材料敲击检测信号的去噪处理,在敲击检测简化力学模型中,推导出飞机复合材料表面受到瞬时激振的振动信号表达式.在硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和两种改进阈值函数去噪法的研究基础上,提出了基于硬阈值函数和半软阈值函数线性结合的阈值函数去噪新方法.在时域和频域的振动信号去噪仿真和对比结果表明,新方法在函数连续性、波形平滑度、重构误差等方面的去噪效果都同时得到了较大的提高,去噪效果显著.为飞机复合材料敲击检测信号去噪提供一种技术方法.     

基于小波变换的新阈值函数语音去噪方法

针对硬阈值函数不连续性、软阈值函数中存在恒定偏差的问题,基于2种改进的阈值函数,构造了一种新阈值函数,提出了一种基于小波变换的新阈值函数语音去噪方法。分别用硬阈值处理方法、软阈值处理方法及新阈值处理方法对系统信号和纯净语音信号进行去噪仿真实验。实验结果表明,新阈值去噪方法能减小信号失真,使重构信号逼近原始信号,达到了良好的去噪效果,比传统方法更具优越性和有效性。     

基于小波多分辨分析的阈值去噪

简述了基于多分辨分析原理的小波阈值去噪的基本方法,并介绍了几种阈限和选取阈值的规则.利用小波阈值去噪良好的时频局部化特性滤去信号中大量的背景噪声.通过模拟实验得到了良好的效果,说明小波阈值去噪方法适合于信号去噪.     

基于小波多分辨分析的阈值去噪

简述了基于多分辨分析原理的小波阈值去噪的基本方法,并介绍了几种阈限和选取阈值的规则.利用小波阈值去噪良好的时频局部化特性滤去信号中大量的背景噪声.通过模拟实验得到了良好的效果,说明小波阈值去噪方法适合于信号去噪.     

改进阈值去噪法在变形分析中的应用

介绍了小波基本理论与去噪原理,研究了小波阈值去噪改进方法在变形监测信号处理问题中的应用。实例表明,小波阈值去噪改进方法在变形监测信号的去噪中不仅能有效地降噪,而且较好地保持了信号的光滑性。改进方法所得的信号比增益较传统的阈值去噪方法有明显的提高。     

振动测试信号处理的小波变换方法

分析了小波变换的局部化特性，以及基于Donoho理论的小波阈值去噪方法，研究比较了不同阈值规则与阈值函数对去噪效果的影响。利用小波分解重构算法，对振动测试信号进行去噪处理，改善测试信号的信噪比，减少信号损失。     

基于小波变换的自适应阈值图像去噪技术研究

主要研究了基于小波变换的图像去噪技术在图像去噪过程中的阈值选择问题,对图像信号进行小波变换得到小波系数,选择合适阈值处理小波系数,再将处理后的小波系数经过小波逆变换得到重构后的去噪图像。仿真实验通过对基于小波变换的软阈值去噪、硬阈值去噪以及自适应阈值去噪方法对图像进行处理,达到对图像的降噪效果。仿真实验证明,基于小波变换的自适应阈值去噪技术去噪结果最优,能够清楚地保留图像中的细节,无锐化、过度平滑的现象,且它的信噪比、峰值信噪比的值为最大、均方误差的值最小,从而提升了图像的整体质量。     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

改进的小波阈值法在电能质量信号去噪中的应用

针对传统的小波硬阈值去噪及软阈值去噪存在信号突变和高频信号失真的问题,提出采用一个加权因子将软、硬阈值函数结合起来进行信号去噪,并确定了加权因子的表达式。通过理论分析和Matlab仿真验证,改进后的小波阈值法弥补了小波软、硬阈值去噪的缺点,改善了电能质量信号去噪效果,使去噪效果大大提高。     

基于LabVIEW的宽频时变信号阈值去噪系统设计

针对含有高斯噪声的宽频时变信号,利用LabVIEW强大的信号处理函数库设计了基于LabVIEW的虚拟去噪系统,该系统去噪快捷高效.对含有高斯噪声的宽频时变信号进行功率谱分析,根据其频谱特性进行小波阈值去噪,通过对各种不同阈值去噪准则及软硬阈值去噪结果进行对比分析,寻找阈值去噪方法的最优参数.结果表明,基于LabVIEW阈值去噪法对含有高斯噪声的宽频时变信号具有较好的效果,在时频域都表现了优良的特征.     

一种基于不同尺度Neyman-Pearson准则的小波去噪新方法

目前的小波去噪绝大多数都是基于阈值决策的方法,而阈值选择往往都是建立在对信号小波变换系数的方差估计上。本文综合了一种先进的方差估计方法和一种基于Neyman-Pearson准则的门限设计技术进行小波去噪．仿真结果证明这一新方法是有效的．     

图像小波去噪的算子描述

给出了一种基于二维离散小波变换的图像去噪方法,并用算子的形式加以描述,通过对小波变换系数进行阈值处理实现图像的去噪。讨论了不同的阈值选取方法和阈值策略。并提出了一种自适应局部阈值法。用均方差衡量去噪性能,实验结果证明,用自适应局部阈值法去噪好于全局阈值法去噪。     

新型小波阈值函数的仿真及应用

提出了一种新型小波阈值函数.借助于典型信号和高斯白噪声叠加形成测试信号,对传统小波阈值函数、改进小波阈值函数及新型小波阈值函数的去噪效果进行对比仿真研究.结果表明,采用新型小波阈值函数所得到的去噪信号,其信噪比和均方差均最优.此外,将新型小波阈值函数用于滚动轴承的实际振动信号的去噪研究,从去噪信号的时域信号对比及信噪比来看,该函数具有较好的去噪效果,使信噪比得到了较大提高.     

混合滤波图像去噪方法

针对传统的小波去噪方法会产生马赛克的问题,根据小波去噪理论以及阈值去噪理论,设计了一种基于小波阈值的混合滤波图像去噪方法.通过计算发现,新方法的峰值信噪比比传统的几种去噪方法更加优异.仿真实验证明,改进的去噪方法能够消除传统小波在阈值去噪时所产生的马赛克现象.最后分析了分解层数以及小波基对该方法去噪效果的影响,发现当分解层数为三层、采用Bior4.4小波基时去噪效果最为理想,此时峰值信噪比为35.670 2.     

一种改进阈值函数在一维信号去噪中的应用

对小波变换理论知识做了简要介绍,并详细的分析了小波阈值去噪方法的原理和实现,分析了传统阈值函数去噪方法的优缺点,提出改进阈值函数.最后结合理论分析和实验实例得出改进阈值函数相比与传统的阈值函数在多阈值选取小渡信号去噪方面具有更好的光滑性和相似性.     

提升小波阈值去噪的故障检测与诊断方法研究

针对提升小波阈值去噪方法中软、硬阈值去噪效果不太好和故障检测与诊断准确率不高的缺点,提出了一种双变量阈值函数与提升小波相结合的去噪方法,并将其应用到故障检测与诊断中。利用所提方法对数据进行去噪处理,通过主元分析(PCA)方法对去噪后的数据进行故障检测与诊断。为验证该方法的有效性,将该方法运用到化工TE过程,并将双变量阈值函数与软、硬阈值函数进行对比。实验结果证明,双变量阈值函数与提升小波结合的方法具有更好的去噪效果,同时也提高了PCA方法对故障检测与诊断的准确率。     

小波系数阈值估计的改进模型

讨论了小波阈值去噪中估计小波系统的软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值偏差的缺点,提出了3种改进方法,即多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法,并给出这3种估计器模型,它们都不同程度地克服了软阈值和硬阈值方法中固有的缺点。通过数值试验对这些方法比较,结果发现,这3种改进的小波系数阈值估计模型用于信号去噪时,比单纯的软阈值和硬阈值方法均获得了更高的信噪比增益。     

基于小波变换模极大值的去噪方法研究

小波去噪在信号处理中得到广泛应用。目前常用的方法主要有Donoho提出的阈值法和Mallat提出的模极大值法。模极大值法是一种经典的小波去噪方法,噪声的模极大值的幅度随尺度的增大而迅速减小,而正常信号随尺度的增大而增大,因此利用合适尺度的小波变换,容易把噪声从正常信号中剔除。通过试验说明这种方法对白噪声和脉冲噪声都有很好的去噪效果,并与阈值去噪比较,对于高斯白噪声,信噪比比较低的信号,模极大值去噪要优于阈值法去噪;对于脉冲噪声,脉冲噪声点数较多时,模极大值去噪要优于阈值法去噪。