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1.
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非平稳环境下基于小波变换的信号去噪 被引次数：4
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何坤 李健 乔强 周激流《信号处理》,2005年第21卷第3期
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传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的信号噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于小波变换的信号去噪算法。该算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换模极大值随尺度的变化快慢不同。得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好的去噪。
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2.
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多尺度图像迭代去噪
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何坤 李健 周激流 乔强《四川大学学报(工程科学版)》,2005年第37卷第1期
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为了解决传统图像去噪算法仅对平稳噪声或缓慢变化噪声有效，且存在残留图像噪声较大的问题。研究了非平稳环境下基于小波变换的图像去噪算法。该算法根据图像与噪声在小波域的分布特性以及图像和噪声小波模极大值随尺度的变化大小不同，运用迭代算法得到不同尺度小波域中噪声的具体位置以及小波系数大小，完成了多尺度图像去噪。实验结果表明：对峰值信噪比较低的图像去噪，本方法去噪后峰值信噪比比传统的方法高，并且保留较多的图像细节。该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。
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3.
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非平稳环境下基于小波变换的图像去噪 被引次数：2
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何坤 李健 乔强 周激流《中国图象图形学报》,2005年第10卷第10期
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传统的图像去噪算法往往仅对平稳或缓慢变化的噪声有效,且残留的图像噪声较大。对此,研究了非平稳环境下基于小波变换的图像去噪算法。该算法根据图像与噪声在小波域的分布特性以及它们的小波变换模极大值随尺度的变化大小不同,运用迭代算法得到不同尺度小波域中噪声的具体位置以及小波系数大小,完成了图像去噪。实验结果表明,对峰值信噪比较低的图像,该方法去噪后峰值信噪比比传统方法的高,并且保留了较多的图像细节,同时对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。
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4.
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地震波形信号小波去噪研究
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陈银燕《计算机光盘软件与应用》,2013年第6期
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从小波变换的基本原理出发，讨论了如何选择合适的小波函数及适当的阈值，以实现非线性非平稳地震信号的去噪算法。利用多尺度小波分解对地震波形数据进行了分析，在 MATLAB 中实现了对地震信号的去噪算法。分析比较了基于傅里叶变换和基于小波变换的两种算法对实际地震信号的去噪效果。结果表明，对于非线性非平稳地震信号的噪声消减，小波变换去噪算法显著优于傅里叶变换去噪算法。
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5.
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基于双树复小波变换的X射线脉冲星信号处理
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刘石山 赵建军 岳奇《计算机技术与发展》,2014年第3期
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X射线脉冲星信号是一种典型的信噪比非常低的非平稳信号，为了提高对X射线脉冲星信号的识别效果，有效去除噪声是非常必要的。在详细分析了传统去噪算法的优劣之后，提出了一种基于双树复小波变换的X射线脉冲星信号去噪算法。此方法充分地利用了双树复小波变换的平移不变性、有限的数据冗余度和完美的重构性等特点，并研究了双树复小波结合软硬阈值估计法和实小波结合软硬阈值估计法对X射线脉冲星B0531＋21进行去噪的效果。实验结果表明，基于双树复小波变换的消噪算法较小波变换算法相比，对X射线脉冲星信号去噪的效果有了很大的提高。
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6.
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一种新的基于小波变换的白噪声消除方法
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徐科 徐金梧《电子与信息学报》,1999年第21卷第5期
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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。
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7.
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一种新的基于小波变换的白噪声消除方法 被引次数：16
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徐科 徐金梧《电子科学学刊》,1999年第21卷第5期
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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。
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8.
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基于小波变换的信号去噪技术及实现 被引次数：21
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陈峰 成新民《现代电子技术》,2005年第28卷第3期
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阐述了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信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。
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9.
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非高斯非平稳背景噪声中的信号检测研究
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王睿 山拜·达拉拜《通信技术》,2011年第44卷第3期
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非高斯非平稳噪声的干扰问题在通信过程中是经常出现的。在非高斯非平稳背景噪声下,以前经常使用经典信号检测理论对信号进行检测,很难取得较为理想的效果。基于小波变换以及小波去噪原理,提出一种新的阈值处理方法,该方法能有效地去除噪声,使有用信号能从非高斯非平稳噪声中检测出来。实验结果表明,新方法不但去噪效果明显,而且获得了较高的分辨率和信噪比,检测性能较为理想,是对信号检测理论的一种有效推广。
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10.
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基于小波阈值算法的海杂波信号去噪
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王福友 刘刚 袁赣南《雷达与对抗》,2009年第2期
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为有效提取噪声背景下的海杂波信号，针对海杂波信号非线性非平稳的特点，提出基于小波阈值算法对实测海杂波数据去噪。在噪声水平未知条件下，提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证小波去噪效果，将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪，采用均方差和降噪信号信噪比两项指标来衡量去噪效果，并与均值和中值等去噪方法对比，小波算法在这两项指标均优于其他算法；此外，实验结果还表明，db2小波在双曲线阈值函数和HeurSure阈值模式下优于其他小波去噪效果。
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11.
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小波变换及其在信号去噪中的应用
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蒲会兰 丁世文 鲁怀伟 吴六爱 杨喜娟《现代电子技术》,2012年第35卷第19期
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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.
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12.
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基于小波变换的大地电磁信号去噪研究
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陈知富 邓居智 陈辉 倪鹏《工程地球物理学报》,2012年第9卷第6期
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大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,是一种典型的非平稳随机信号,传统傅里叶变换来对其去噪效果不是很理想。小波变换具有良好的时域分析和多分辨分析特性,用来处理非平稳随机信号可以获得更多有价值的信息,因此小波变换成为大地电磁信号的有效的去噪处理方法之一。本文基于小波变换的理论研究,研究了它在大地电磁信号去噪处理中的应用。研究表明,在大地电磁信号去噪中小波变换对于各种噪声的压制是非常有效的。
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13.
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基于小波的阀值消噪方法讨论及实现 被引次数：1
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向晓燕 谭子尤 张书真《现代电子技术》,2007年第30卷第17期
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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。
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14.
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组合方法在脑电信号消噪中的仿真研究
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杨保海 朱亚军 查代奉《计算机仿真》,2011年第28卷第9期
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研究脑电信号消噪问题.脑电信号存在非平稳性且包括大量的噪声,传统的消噪算法不能很好消除脑电信号中的噪声,从而影响后继的脑电信号处理和分析.为了更好的消除脑电信号噪声,提出一种小波变换与自适应滤波相结合的脑电信号组合消噪方法.该方法首先对含噪的脑电信号进行白化处理,然后采用小波分解和重构含噪较大的信号,将重构后的信号作为自适应滤波器的输入,进行自适应滤波消噪处理.仿真结果表明,组合去噪方法能有效去除脑电信号中的噪声干扰.
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15.
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基于EMD算法的海杂波信号去噪
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王福友 刘刚 袁赣南《雷达科学与技术》,2010年第8卷第2期
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为有效提取噪声背景下的海杂波信号,针对实际海杂波信号非线性非平稳的特点,提出基于EMD算法对实测海杂波数据去噪。对噪声水平未知条件下,EMD算法分解的哪些内蕴模式是信号部分难以有效界定的问题,提出基于噪声主要在高频段且能量较小、信号能量主要集中在低频段思想的噪声判断准则。为验证EMD去噪效果,将该算法对含有噪声的海杂波实测数据进行去噪,采用信噪比和均方差两项指标衡量去噪效果,并与均值、中值、db2小波等去噪方法对比,EMD算法在这两项指标均优于其他算法,说明EMD算法对海杂波数据去噪是有效的。
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16.
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自适应 LMD 融合新小波阈值函数的信号去噪
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王奉伟 周世健 罗亦泳《人民长江》,2016年第13期
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针对非线性非平稳信号的去噪问题，基于 LMD 分解噪声的特征，并融合自适应寻优函数，提出了一种基于局部均值分解新小波阈值函数去噪方法。通过仿真信号和实测工程信号验证，比较 EMD 滤波、Harr 小波、LMD 滤波和 LMD －新小波阈值函数4种算法的信号去噪效果，并采用3种评价因子对各种算法的去噪效果进行评价。结果表明，文中提出的 LMD －新小波阈值函数方法能够基于白噪声分解特征，充分发掘数据本身所蕴含的物理机制和物理规律，融合新阈值函数，相比于其他传统方法在信号去噪方面效果较好。
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17.
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基于中值滤波和改进提升小波的输电线路激光测距信号去噪方法
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韩正新 乔耀华 李冰冰 陈大浩 王昕《电气自动化》,2019年第2期
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针对小波变换去噪算法精度不高,运行时间较长的缺点,并结合激光测距信号含有高密度高幅值脉冲噪声和白噪声的特点,提出一种基于中值滤波和改进提升小波的去噪算法。首先对实测输电线路激光测距信号进行中值滤波处理,以平抑占比较重的脉冲噪声;再进行提升小波变换,得到小波分解系数;同时,使用鸡群优化算法(chicken swarm optimization,CSO)寻找最优阈值;然后进行提升小波逆变换得到重构信号。结果表明:相对于传统提升小波变换去噪算法,应用该方法的去噪效果信噪比提升2倍以上。最后将几种去噪算法进行了综合比较,所提出方法可有效提高去噪效果并略微减少算法运行时间,优于传统去噪算法。
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18.
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基于EMD和Hilbert变换的心电信号去噪方法 被引次数：1
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王玉静 宋立新《哈尔滨理工大学学报》,2007年第12卷第4期
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基于经验模态分解(EMD)和Hilbert变换理论,提出一种心电信号(ECG)去噪方法.经验模态分解法将任意信号分解为一组固有模态函数IMF,对于非白噪声层IMF的阈值选取,针对传统阈值去噪方法存在较大偏差的问题,提出利用各层IMF的平均频率和能量密度乘积来确定非白噪声层IMF的噪声水平.介绍了白噪声层IMF的检验方法,并给出了利用该方法以及小波阈值去噪方法对心电信号进行去噪处理的实验结果.
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19.
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基于小波变换的RLS波束成形算法研究
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赵季红 雷佩 王伟华 曲桦 贺丹《电信科学》,2015年第31卷第2期
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为了解决递归最小二乘算法(RLS)在较低信噪比(SNR)、遗忘因子较小的环境中,对噪声敏感、收敛时参数估计误差大的问题,引入小波变换去噪思想,提出了基于小波变换的RLS波束成形算法。该算法利用小波变换软阈值法进行信号去噪,再采用RLS算法进行波束成形。最后对实验进行仿真,仿真结果表明,与传统的RLS算法相比,该算法具有较小的稳态误差和较快的跟踪速度和收敛速度,并且波束成形效果好。
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20.
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小波变换和数学形态学在行波故障定位消噪中的应用 被引次数：2
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蔡秀雯 杨以涵 翟滢 栾国军 杨德青《电气应用》,2007年第26卷第6期
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有效滤除行波的噪声干扰,提取有用的行波信号是实现行波故障定位的关键.在比较了小波变换和数学形态学对白噪声和脉冲噪声的滤除效果的基础上,结合小波变换和数学形态学各自的优点,提出对行波信号进行消噪时,先采用数学形态学滤波器滤除行波信号中的脉冲噪声,再采用基于小波变换的软阈值化算法滤除白噪声的综合去噪方法.实例分析表明该综合去噪方法的去噪效果较好.
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