火炮反后坐装置振动信号小波消噪处理

阐述了反后坐装置在整个火炮系统中的重要性,重点比较了针对振动信号的三种小波消噪方法的优劣,并结合反后坐装置振动信号的特点选择多小波去噪方法进行去噪处理,得到了较理想的处理结果,为反后坐装置进一步故障诊断奠定基础.     

陀螺信号处理中小波参数选取规则的研究

在陀螺随机漂移的数学模型基础上,利用小波阈值滤波的方法对陀螺仪信号进行消噪处理;以均方根误差和信噪比作为消噪效果的评价标准,分别进行小波基、小波分解层数、阈值函数及阈值估计方法等小波参数的选取;通过比较选择db5小波对陀螺仪信号进行消噪处理,分解层数为第四层,阈值规则选择"rigrsure",采用软阈值;最后采用上述小波参数对实测陀螺仪信号进行消噪处理,取得较好的消噪效果。     

基于小波包分析木材声发射信号消噪处理

由于目前的滤噪技术在检测木材声发射信号时还存在一定的缺点,本文根据木材声发射信号的特征,基于小波包分析研究了利用信号的小波包分析、计算和最佳小波包基的选取.采用默认阈值方法处理小波系数,通过小波包重构得到消噪后的木材损伤声发射信号,噪声得到较好的抑制.结果表明用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了损伤缺陷检测的准确性.     

基于小波变换的心音信号滤波方法研究

为了准确提取心音信号,心音信号消噪是实现心血管疾病无创诊断的前提,传统的心音信号消噪方法在消除噪声的同时,也滤除了心音的有用信息.利用小波变换多尺度多分辨率的特点对心音信号进行分解,将不同频带的信号展现在小波分解的不同尺度上,根据心音信号的频率分布特点,通过选择重构系数可消除心音信号中的干扰分量,并对不同小波的消噪效果以及同一小波不同分解层数的消噪效果进行仿真对比研究.结果表明,在haar、db6、sym8、coif5四种常用小波中,db6小波对心音信号的消噪效果最明显,证明其中采用db6小波进行5层分解可以获得最佳消噪效果,并对临床采集的228例心音信号进行消噪实验,db6小波均获得了很好的效果.     

基于能量阈值函数的水声多径信号小波去噪分析

采用基于能量阈值函数的小波方法,对浅水多径信号进行消噪处理;从水声多径信道模型出发,利用小波能有效区分信号中的突变部分和噪声的优点,设计了一种基于能量阈值函数的消噪方案,即通过能量的门限阈值形式对小波系数进行处理,然后对信号进行重构即可达到消噪的目的;利用MATLAB仿真了有、无多径时消噪效果,同时将该消噪方案与湖的水声传播参数结合,进行了实际水库多径传播信号的消噪处理试验;试验结果表明,基于能量阈值函数的水声多径信号小波去噪方法不仅能够减少信号的丢失,而且能够恢复有用信号的小波系数,减少有用信息的丢失,确保重构后的信号不失真,提高信噪比,应用于水声通信中多径信道的信号去噪效果很好,体现了文中算法的有效性和优越性。     

小波消噪在微弱信号检测中的应用

从信号去噪的角度对小波变换作了分析,并且对用非线性小波从噪声中提取有用信号的算法作了对比研究,给出了几种方法的综合方法——变阈值消噪方法,以得到更好的消噪效果。应用对微弱检测信号的仿真试验验证了变阈值消噪算法的优越性。     

基于小波变换的信号消噪效果影响因素研究及其Matlab实践

在分析小波变换消噪原理和方法的基础上，研究了影响小波变换消噪效果的两个主要因素：小波基函数和阀值。具体分析了阀值对小波变换消噪的影响，提出了改进阀值规则和初始阀值的方法，并通过Matlab进行了实践。     

基于MATLAB的小波包信号消噪处理

信噪分离是小波包应用于信号分析的一个重要方面。本文在基于MATLAB的基础上,采用小波包对含高斯白噪声信号进行分解,通过不同的量化阈值对小波包系数进行处理、重构得出小波包消噪后的信号。计算机仿真结果表明,用不同量化阈值的小波包可对含高斯白声信号进行消噪重构。     

基于最优小波包基的模极大值法信号消噪研究

给出了对信号进行基于熵准则的最优小波包基分解的基本原理,在此基础上提出了使用模极大值法进行信号消噪的基本原理.通过计算Lip指数确定信号中的奇异点,然后根据噪声和有用信号的模极大值随着小波分解尺度的增大而呈现出的截然不同的特性剔除噪声,从而实现消噪.通过对一含有噪声的信号进行消噪验证了该方法的优越性.     

基于小波变换的水下焊接电弧信号消噪处理研究

水下焊接电弧信号是反映焊接状态的重要信号,如何有效地分析和处理电孤信号,将影响熔深在线检测结果。基于小波变换方法,研究了小波阈值去噪方法中的软阈值法和硬阈值法的缺点,提出了改进的阈值量化消噪法。经过实验表明,此方法在电弧信号的消噪处理中,具有良好的消噪效果。     

基于新阈值函数的小波去噪方法

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法,在matlab7．0中的仿真试验结果表明,新的阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阈值。     

微重力落塔落舱释放控制振动信号的小波分析

论述了微重力落塔落舱电磁悬吊、释放、提升控制系统的关键技术,结合电磁释放系统特点,分析了释放时振动信号的特点,介绍了应用小波分析方法进行信号去噪的基本原理.基于阈值小波变换去除振动信号高、低频噪声,然后应用小波包分解方法获取信号的特征量从而进行信号的重构,消除瞬态突变干扰信号,并对系统结构和组成进行了分析.实验结果表明:该方法可以有效地进行信号的消噪,并获取真实的释放振动信号.     

基于经验模态分解的小波阈值降噪方法研究

针对小波阈值降噪方法中小波基和阈值缺乏选取依据的缺陷,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的小波阈值降噪方法。首先将带噪信号进行EMD分解得到一系列本征模态分量(IMF),仅对带噪的高频IMF分量进行小波阈值降噪处理,将处理结果与不含噪声的低频IMF分量进行信号还原得到降噪后信号。方法有效避免了直接小波阈值降噪高频分量损失的问题,同时还可直接去除信号中可能存在的趋势项,比直接小波阈值降噪具有更好的效果。仿真数据处理证明了方法的有效性。     

基于多通道小波变换的化学信号滤噪方法

基于多小波变换的理论与算法,提出了多小波软阈值去噪算法。用模拟高斯信号对多小波软阈值滤噪方法与单小波软阈值滤噪方法进行了比较,实验结果表明,多小波滤噪方法去噪效果优于单小波。将多小波软阈值滤噪方法用于黄连提取物的5种组分毛细管电泳信号的滤噪,进行滤噪处理后,噪音基本上被消除,峰位置十分清晰,峰的位置、面积及高度基本不变,基线平稳,有利于进一步进行定量计算。     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。     

基于混沌和小波变换的信号检测方法

针对微弱周期信号提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法,该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波自适应分解尺度确定阈值去嗓深度,然后根据混沌系统时噪声的免疫性和对周期信号的敏感性,把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,由混沌系统完成微弱信号检测;并改进了 Duf...     

基于多小波变换的图像去噪

小波分析是目前国际上最新的时间频率分析工具,是信号去噪的强有力处理工具.小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号.多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.提出了一种新的图像去噪方法,该方法以多小波变换为基础.实验证明,去噪效果良好.     

基于轮廓波消噪的门限选取方法研究*

简单地回顾了轮廓波变换的基本原理和基于轮廓波变换的消噪方法;与小波消噪门限选取原则相比较,得出了轮廓波变换消噪的门限选取原则和参考阈值,指出参考阈值的选取应该低于小波最优门限3σ,并给出一些不同门限下小波消噪和轮廓波消噪的实验结果。实验和理论分析表明,基于轮廓波变换的消噪方法在门限选取上略不同于小波的3σ原则,合理的门限参数应当是2.5σ。门限的选取从3σ下降到2.5σ,使得基于轮廓波变换消噪的峰值信噪比提高0.3 dB左右,视觉效果也有一定程度的改善。     

一种新的基于多小波的图像去噪算法

图像去噪是最基本的图像处理技术，小波分析是目前国际上最新的时间．频率分析工具，是信号去噪的强有力处理工具。通过小波变换可以将交织在一起的混合信号分解成不同频率的块信号。多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足。本文提出了一种新的图像去噪方法，该方法以多小波变换为基础。实验证明，具有很好的去噪效果。     

自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用

采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。