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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

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.     

基于改进阈值和阈值函数的电能质量小波去噪方法

针对电能质量扰动类型多,成分复杂,扰动特征易被当作噪声去除等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。该算法通过计算每层小波系数的峰和比来确定该层噪声含量,使修正因子Fj可根据不同扰动信号的噪声分布特点自适应调整通用阈值。同时,提出了改进的阈值函数,可变参数a能调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数。采用该算法对七种常见电能质量扰动信号去噪,仿真结果表明,改进小波阈值去噪算法在不同噪声干扰下,对各类扰动信号都能达到较好的信噪比,去噪效果稳定,重构信号波形恢复较好,且在去噪过程中保留了扰动特征,能为后续电能质量分析提供准确有效的信息。