一种改进的小波阈值法在信号消噪中的研究

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,采用了一种改进的阈值函数,改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且解决了软阈值函数中存在的恒定偏差,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,采用了改进的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.     

改进小波阈值去噪法在谐波检测中的应用

针对电力系统谐波检测中传统的软、硬阈值去噪方法不能有效的解决噪声干扰的问题,提出了一种新的去噪算法:改进软硬阈值折衷法。对模拟的电力系统信号分别采用传统的硬、软阈值法、软硬阈值折衷法和文中方法进行Matlab仿真,定量对比分析得出结论:改进软硬阈值折衷法能够更好的解决噪声干扰问题,去噪信号的的信噪比得到提高,均方根误差得到减少,重构后信号能更好还原原始信号,去噪效果好,实用价值较高。     

小波阈值去噪函数的改进方法分析

小波阈值去噪是一种简洁有效的去噪方法,传统阈值去噪法包括软、硬阈值法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些有待改进的地方。为此,介绍了3种国内外有代表性的小波阈值函数改进方法,并在传统阈值函数的基础上提出了一种新的双变量阈值函数。对局部放电仿真信号进行的去噪分析结果显示,改进阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上要优于传统的软、硬阈值函数,其中新的双变量阈值函数在4种改进阈值函数中具有最优的去噪性能。     

电能质量信号的小波阈值去噪

为了改善电能质量信号的去噪效果,在分析软、硬阈值法的基础上.提出一种改进的去噪方法.该方法融合软、硬周值法的不同特点,通过调整参数获得较优的小波系数的阈值估计,使得改进的阈值函数介于软、硬阈值函数之间,有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳,软阈值法过渡光滑使信号失真的缺点.仿真结果表明,该方法在去噪的同时减少了信息的损失,SNR、RSME等性能指标较之软、硬阈值法均有明显的提高.     

改进阈值函数的小波去噪算法

针对小波软、硬阈值函数去噪后信号存在局部震荡和边缘模糊导致去噪效果不佳的问题,研究了小波去噪原理和优化阈值函数的规则,设计了一种具有连续性、灵活性和恒定偏差小的可调阈值函数,提出了一种基于改进阈值函数的小波去噪算法,将其应用于含有高斯白噪声的信号中进行去噪。实验表明,相较于传统方法,所提方法对仿真信号和心电信号都具有灵活性和适用性,并且去噪后信号的信噪比提升了16.21%,皮尔逊相关系数增大了1.62%。因此,本文所提算法具有可行性,可有效保留特征信息,去噪效果更加理想。     

一种新的小波阈值函数在图像去噪中的应用

为了解决传统的小波阈值函数在图像去噪中存在的一些问题,提出了一种新的阈值函数进行去噪。新的阈值函数和传统的软硬阈值函数相比,它弥补了硬阈值函数不连续的不足之处,同时又保留了与软阈值函数一样的连续性,减小了软阈值函数中存在的恒定偏差。新的阈值函数表达式简单且高阶可导,易于各种数学处理。对图像的仿真实验表明,相比软硬阈值函数和软硬阈值折中函数,该方法具有更好的去噪效果,具有较高的实用价值。     

改进阈值函数的小波熵方法抑制局部放电白噪声的研究

针对传统硬阈值法和软阈值法的缺陷,提出了改进阈值函数的小波熵方法。该方法对含噪局放信号进行小波分解,基于小波熵自适应选取阈值,并引入一种改进阈值函数对小波系数进行处理,最后重构得到去噪后信号。典型仿真信号和实测信号的去噪结果表明,提出的方法能够有效去除局放信号中的白噪声。     

基于改进小波阈值的电能质量扰动信号去噪算法

针对传统软、硬阈值函数在阈值处不连续或存在恒定误差等问题,本文提出了基于小波变换的改进阈值去噪算法,在小波阈值去噪的基础上改进了通用阈值和阈值函数,通过峰和比PSR来估计出每层小波细节系数的有效信息与噪声的分布,使得修正因子可以根据每层噪声分布的不同自适应的修正阈值.之后提出了一种新的阈值函数,其能更有效地保留信号的扰动信息.仿真结果表明,该算法与传统方法相比提高了信噪比,减少了均方根误差,是一种有效的方法.     

基于提升小波改进阈值的光谱信号去噪研究

对傅里叶红外光谱信号的预处理进行研究,分析了小波变换在光谱信号去噪中的应用,针对传统小波阈值去噪中存在的缺点,对阈值函数进行改进。改进方法通过保留部分低于阈值的分解系数,克服了硬阈值法不连续,以及软阈值法估计系数和真实系数具有恒定偏差的缺点。实验采用基于提升小波的改进阈值函数法对铜陵市市区上空空气实测光谱信号进行预处理,结果表明,与经典小波变换和Donoho软阈值、硬阈值法相比,相同条件下信噪比、均方差、运行速度均有所提高。     

小波分析在语音去噪中的应用

为了解决在NGN电话测试网中语音噪音较大的问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了一种新的基于阈值去噪的函数.采用新的阈值函数对染噪语音进行去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值或软阈值函数.在NGN实验网中的测试表明,该方法有更好地去除噪音、保留有用信号的效果.     

基于改进阈值去噪的谐波检测

为保证电力系统的安全运行,必须要对谐波进行准确的检测和分析。电力系统中的信号不仅由基波和各次谐波组成,还包含大量的噪声,噪声的存在严重影响电力系统谐波检测的精确性。针对传统的软阈值和硬阈值去噪方法的不足,提出了一种基于sym8小波的改进阈值去噪方法。首先用sym8小波对信号5层分解,然后对第一层、第二层小波系数去噪优化,最后基于优化后的各层系数对信号进行重构和谐波检测。在Matlab平台下对比软、硬阈值和改进阈值的去噪效果,表明改进阈值去噪方法效果更好,并用该方法去噪后检测谐波的准确性明显提高。     

基于小波阈值改进的去噪算法研究

在平常的信号检测中,常常伴随着信号噪声的存在,使得检测结果不准确,所以需要对信号进行去噪处理。而小波去噪在信号预处理方面应用广泛,特别是小波阈值去噪,操作简单且效果良好。针对软、硬阈值去噪方法进行分析,提出一种基于高次逼近法改进阈值的去噪方法。仿真实验表明,利用自适应阈值的高次逼近法,其去噪效果优于常规的软、硬阈值及高次逼近法,得到的信号效果更好。     

外弹道测量数据的小波阈值去噪方法研究

针对外弹道测量数据的随机误差难以消除的问题,介绍了小波变换的理论,阐述了小波阈值消噪的基本原理,对硬阈值和软阈值函数的优缺点进行了对比分析,讨论了小波阈值去噪中阈值的选取方法,并将小波阈值去噪理论应用于外弹道测量数据的随机误差处理,以信噪比和均方误差为衡量指标,通过在不同阈值和不同阈值函数条件下的去噪效果的对比,研究了更适用于外弹道测量数据的小波阈值去噪方法。     

小波去噪与压缩在电厂设备中的应用

为解决600 MW发电机组辅机设备噪音振动数据占用大量存储空间及缓解其数据传送压力问题,针对噪音振动数据的特点提出了一种基于小波阈值去噪和最优小波包压缩的压缩算法。新算法针对小波软硬阈值函数的不足,提出了新的阈值函数对噪音振动数据进行去噪;新算法使用相关系数法获取最优的小波基。仿真表明,改进阈值函数相对原阈值函数在保留高频原始信号的能力和去噪能力方面都有增强;使用改进阈值函数去噪后,小波包压缩能完整的重构信号。最优小波包压缩与改进阈值去噪算法已初步应用于岳阳电厂辅机设备的数据压缩,算法对节省硬盘容量、保护硬盘及高效的数据传送有着重要的作用。     

小波阈值去噪改进算法研究

提出了一种基于传统阈值去噪法的新的阈值函数,新阈值函数表达式简单易于计算,它既克服了硬阈值函数不连续的缺点,同时又克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性。仿真实验结果表明,新的阈值函数的去噪效果无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益均优于传统的硬、软阈值方法。     

基于小波阈值去噪的改进方法

语音信号是非平稳信号,利用小波的时频域局部化特性,通过小波变换对语音信号进行去噪处理,在经典的硬、软域值去噪方法的基础上,提出一种新的算法,并比较这3种算法的优劣。最后进行仿真实验,用MATLAB软件提取一段纯净的语音信号,并叠加高斯白噪声,对带噪信号分别用以上3种算法进行去噪处理,实验证实了该算法较其他算法更加有效。     

基于小波包变换方法的超声回波信号去噪研究

超声回波信号中含有大量有关缺陷性质的信息,但同时也掺杂着大量噪声干扰。为了很好的从回波信号中提取反映缺陷本质特征的信号,文章中使用了一种改进的小波包去噪方法一平均能量阈值法,讨论了小波包变换的多分辨率分析及平均能量阈值法消噪的原理,仿真结果表明,基于平均能量阈值的小波包去噪是一种有效的去噪方法,其效果优于小波去噪。     

粒子群优化小波自适应阈值法用于局部放电去噪

为了提高局部放电在线监测中小波去噪的自适应能力,并降低去噪信号的畸变率,提出了一种用于电力设备局部放电信号去噪的粒子群优化小波自适应阈值方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在阈值选择时采用基于SURE无偏估计的最优阈值自适应选择方法,结合粒子群优化算法进行全局自适应搜索最优阈值,使最优阈值自适应寻优速度大大提高。为了验证其去噪效果,还引入遗传算法对小波自适应阈值法进行优化计算。对局部放电仿真信号与实测局部放电信号的去噪结果表明,本文与标准软阈值法和遗传算法优化小波自适应阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,计算速度更快,具有良好的去噪效果和应用价值。