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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 984 毫秒

1.  基于小波的EMD去噪法应用于心电信号去噪  
   王英  曾光宇《数值计算与计算机应用》,2011年第32卷第4期
   实测的心电信号不可避免地存在一些强干扰和噪声,如何在强背景干扰和噪声下准确提取出有用的心电信号,是心脏病智能诊断的一个重要内容.提出一种新的基于小波的EMD去噪方法,先将信号进行小波分解,将带噪信号分解为多个尺度的信号,然后再对其中某几层信号进行EMD分解,剔除其中的噪声模态分量,重构后得到去噪后的信号.最后分别利用仿真带噪心电信号和MIT/BIH心电噪声数据库信号进行验证,并与单独运用小波阈值法和EMD分解法比较去噪效果.结果表明,该方法优于其他两种方法,简单有效,且适于实际应用.    

2.  基于小波变换的多焦视觉电生理信号去噪研究  
   张思亮  张思杰  陈振华《计算机时代》,2011年第6期
   多焦视觉电生理信号具有较强的随机性和背景噪声,且又属于非线性、非平稳的微弱信号,用Fourier变换来进行去噪处理其效果不是特别理想。小波变换(WT)具有优良的时间—频域分析和多分辨分析特性,可以用来处理非平稳随机信号,能获得更多的、具有诊断价值的信息,因此WT成为多焦视觉电生理信号的一种可行有效的去噪处理方法。文章基于小波变换的理论分析,研究了它在多焦视觉电生理信号去噪处理中的应用。实验表明,在多焦视觉电生理信号的噪声去除上小波变换技术是很有效的。    

3.  基于EMD和Hilbert变换的心电信号去噪方法  被引次数:1
   王玉静  宋立新《哈尔滨理工大学学报》,2007年第12卷第4期
   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.    

4.  基于小波变换的去噪方法  被引次数:18
   林克正  李殿璞《哈尔滨工程大学学报》,2000年第21卷第4期
   分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点,提出了基于小波变换的去噪方法,且将该去噪算法用算子加以描述,给出了具体实例。小波变硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验,表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。    

5.  一种改进的心电信号预处理方法研究  
   李昕  孙媛媛《微计算机信息》,2010年第1期
   心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和"最优基"选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。    

6.  压缩感知在电能质量扰动信号去噪中的应用  
   刘通  马程远  沈松《电子测量与仪器学报》,2017年第31卷第10期
   针对电能质量信号去噪中阈值去噪存在信号失真,去噪效果不理想,阈值选取影响重构质量的问题,提出了一种基于压缩感知理论(compressed sensing,CS)的电能质量信号去噪新方法.CS去噪将扰动信号映射到低维空间,利用电能质量信号具有稀疏性可以重构,噪声信号不具备稀疏性不可重构的特点,应用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit algorithm,OMP)重构算法重构电能质量信号达到去噪目的.实验表明,CS电能质量信号去噪法优于传统的基于小波去噪的阈值去噪法,且信号不失真,具有扰动信号采集与压缩的同时完成去噪和易于实现的特点,为电能质量信号去噪提供了一种新的方法.    

7.  一种面向穿戴式应用的超高噪声心电信号处理方法  
   郭洪量  李丹  张波  魏建明《长春理工大学学报(自然科学版)》,2014年第2期
   针对穿戴式设备实测心电信号的超高强度噪声问题,提出一种改进的心电信号消噪方法。利用小波分析进行预处理,再利用简单整系数滤波器进行进一步消噪。通过对比,本文提出的改进的心电信号消噪方法性能优于传统的小波阈值去噪法和数字滤波法,处理时间比小波阈值去噪法低33%。结果表明,基于小波分析和简单整系数滤波器相结合的消噪法,对于具有超高强度噪声的穿戴式设备实测心电信号处理效果优异,且运算成本低于传统的小波阈值法,更利于硬件实现。    

8.  基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪  
   邓青林  赵国彦《爆破》,2015年第4期
   针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法.首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号.该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径.    

9.  基于小波和EMD的语音信号去噪  
   杨金云《福建电脑》,2009年第12期
   为了解决语音信号问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了提出了一种基于经验模态分解的小波阚值去噪算法,并与小波阂值去噪法和EMD去噪效果相比较,试验结果证明,基于经验模态分解的小波去噪效果是相当有效和稳定的.为研究语音信号去噪处理提供了新的手段。    

10.  一种改进的EMD硬阈值去噪算法  
   《计算机测量与控制》,2014年第11期
   为了提升基于经典小波阈值的EMD去噪算法的性能,利用高斯白噪声的统计特征提出了一种改进的硬阈值去噪算法;首先将含噪信号进行EMD分解,把第一个固有模态函数作为高频噪声直接去除并估算出其他IMF中高斯白噪声的能量,然后根据硬阈值去噪的原理,利用滤除掉的样本点包含的能量等于白噪声的能量确定出合适的阈值;该方法能根据样本点自适应地确定阈值;最后通过对含噪正弦信号和仿真心电信号的去噪实验证实了改进后的阈值使算法去噪效果有明显提升。    

11.  一种基于小波特征熵的液压系统故障信号去噪方法  
   何德虎  谢建  李良《噪声与振动控制》,2010年第30卷第6期
   摘要:针对故障诊断的需要和信号特点,提出了一种基于小波特征熵的去噪新方法。该方法基于小波特征熵判断有用信号所在频带,重构所在频带系数,得到去噪信号。将该方法和阈值去噪法应用到液压系统压力信号中,去噪结果证明该方法比阈值去噪法更有效。    

12.  一种基于SVD分解的小波阈值降噪方法  被引次数:1
   赵玲  孙仁云《西华大学学报(自然科学版)》,2009年第28卷第1期
   针对小波软阈值消噪的缺点,探讨了一种基于奇异值分解(SVD)的离散小波去噪方法。该方法通过对每层小波分解细节系数进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在细节系数中的有用信号成分,最后进行小波重建,得到降噪信号。通过仿真实例的验证,表明该方法与小波阈值消噪法相比,在强噪声背景下,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。    

13.  基于形态学的ECG小波自适应去噪算法  被引次数:1
   赵志华  许爱华《计算机工程与设计》,2008年第29卷第8期
   为了消除心电信号中的噪声,提高心电监护仪的性能和计算机自动诊断效率,已经提出了多种方法来消除这些噪声.针对常规的ECG信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法.该算法利用线性组合形态学滤波器去除基线漂移信号,然后对处理后无基漂的信号送入小波自适应滤波器,选取合适的阚值对其进行二次滤波去噪,最后得到无噪声的ECG信号.实验结果表明,该算法是一种有效的去噪算法.    

14.  临床心电信号工频干扰小波去噪方法对比分析  被引次数:1
   张雪  王海燕  李保军《计算机测量与控制》,2010年第18卷第4期
   针对临床心电信号存在的工频干扰,基于小波变换方法,从实用性角度对比分析了三种去噪方法;频域强制去噪法:先对小波系数进行傅立叶分解,将受噪声干扰严重的系数置零,再进行小波重构;此法得到的信号较光滑,但有可能丢失有用信息;能量阈值去噪法:根据提前设定的能量恢复指数,得到预定阈值作为门限,保留一定的细节系数和全部近似系数重构小波;此法简化并优化了传统阈值的选取,较好保留了信号中的突变部分;默认阈值去噪法:其可信度较低,但仍可满足非高精度数据处理的要求;在实际临床应用中,可根据实际情况和处理精度选取合适的去噪方法,为进一步研究临床心电信号预处理奠定基础。    

15.  油液磨粒超声回波信号的双树复小波去噪研究  
   李一宁  张培林  徐超  张云强《机械科学与技术》,2015年第34卷第2期
   超声回波信号反映了润滑油中磨粒的大量信息。为了提取淹没在强噪声环境下的超声回波信号,提出了一种基于双树复小波变换(DT-CWT)的油液磨粒超声散射回波信号去噪新方法。利用双树复小波变换具有近似平移不变性和有效去噪等优点,首先对超声散射回波信号进行双树复小波分解,然后对分解得到的高频系数进行阈值处理,最后进行双树复小波重构。结果表明:分解层数为6层时,去噪后信号的信噪比更高、均方误差更小、相似系数更大、幅值最大偏差更小。双树复小波变换硬阈值去噪效果比传统小波去噪效果明显好。    

16.  局放脉冲信号的三种小波去噪方法的研究  
   何蕾  李卫国  谈顺涛《电力系统保护与控制》,2004年第32卷第6期
   介绍了三种小波去噪的方法:小波分解与重构法、非线性小波阈值法、小波模极大值法,分析了各自的特点和优劣.针对从高斯白噪声中提取的局部放电脉冲信号给出了仿真试验结果.为局部放电脉冲信号检测方法的选择提供了参考依据.    

17.  局放脉冲信号的三种小波去噪方法的研究  被引次数:8
   何蕾  李卫国  谈顺涛《继电器》,2004年第32卷第6期
   介绍了三种小波去噪的方法:小波分解与重构法、非线性小波阈值法、小波模极大值法,分析了各自的特点和优劣。针对从高斯白噪声中提取的局部放电脉冲信号给出了仿真试验结果。为局部放电脉冲信号检测方法的选择提供了参考依据。    

18.  自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用  
   万相奎  徐杜《计算机工程与应用》,2008年第44卷第18期
   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。    

19.  基于经验模态分解(EMD)的小波阈值除噪方法  
   杜修力  何立志  侯伟《北京工业大学学报》,2007年第33卷第3期
   针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段.    

20.  分数阶小波包时频域的信号去噪新方法  被引次数:2
   黄雨青  王友仁  罗慧  孔德明《仪器仪表学报》,2011年第32卷第7期
   为了提高信号去噪的效果,提出了一种基于分数阶小波包变换(FRWPT)的信号去噪新方法。该方法根据输出信号信噪比的大小,用迭代法寻找分数阶小波包变换的最优分数阶p值,通过分数阶小波包变换将带噪信号映射到最优分数阶小波包时频域内,对变换后的信号进行窄带通滤波,最后通过分数阶小波包逆变换对信号进行重构,实现分数阶小波包时频域内的信号去噪。以带噪Bumps信号和语音信号为例的去噪实验结果表明,采用该方法去噪后的信号信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持细节信息。    

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