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研究语音信号噪声抑制问题,针对噪声污染干扰正确语音的传输,传统采用的HHT噪声抑制方法有多尺度滤波和阈值去噪,对所有的IMF分量进行处理,没有将IMF分量中的有用信号和噪声信号区别开来,去噪效果受到抑制.为使去噪效果更好,提出一种新的基于能量分析的阈值去噪方法,对含噪信号经过Hilbert-Huang变换后的IMF分量,对于信号和噪声能量分布的特点进行能量分析,将加噪信号中有用信号和噪声信号分离开,再利用阈值去噪方法完成去噪.通过仿真,可观察出语音信号的噪声得到了抑制,能够准确识别语音信号,并且比小波方法简单,不用选择小波基和确定分解层数,不用选择判断阈值,就能够达到或接近小波去噪的水平. 相似文献
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基于能量阈值函数的水声多径信号小波去噪分析 总被引:2,自引:2,他引:0
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。 相似文献
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冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。 相似文献
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工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性. 相似文献
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为了在滤除噪声的同时不丢失信号有用信息,将小波熵理论与小波阈值去噪方法综合起来,提出一种基于小波熵的自适应阈值去噪和R波峰值定位方法,对心电信号高频噪声不同信噪比情况做了去噪处理,并同小波熵最优阈值法做了对比分析,结果表明,本算法可以自适应地确定小波系数阈值,不需要直接处理大量的小波系数,且具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪和R波检测效果更优。最后对实测和数据库中46例数据都做了应用分析,表明本算法具有快速性、有效性和稳定性的特点。 相似文献
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小波阈值去噪是小波域去噪的主要方法之-,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行非线性处理,获得基于均方差的最佳去噪效果.在Dohono提出的小波阈值去噪的基础上,提出了将自适应模糊阈值函数和中值滤波相结合的去噪方法.仿真结果表明,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除高斯白噪声和脉冲噪声的同时,能够获得良好的边缘保持效果. 相似文献
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具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节。因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)相结合进行故障信号分析。首先,对采集的滚动轴承故障信号进行改进小波包阈值降噪处理,然后将降噪信号进行CEEMDAN处理,分解得到一系列固有模态分量(IMF),根据相关系数选择IMF,并作包络谱分析。最后对滚动轴承实际振动信号的故障分析,证明了此方法的有效性。 相似文献
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针对目前国内尚无海水溶解性有机碳(DOC)现场自动化分析仪器的现状,本文基于臭氧氧化有机物发光的原理,针对光电检测过程中噪声信号的影响,提出一种基于小波多尺度多阈值的微弱信号去噪处理算法。该算法采用一种改进型的阈值函数,通过选择合适的小波基,灵活设置软硬阈值进行信号去噪。经过分析测试系统长期海试数据表明,该方法测量数据与实验室测量数据的相关性可达78.5%,证明了该方法稳定可靠、具备在线分析的能力,具有良好的推广价值。 相似文献
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应用小波变换和ICA方法的肌电信号分解 总被引:2,自引:0,他引:2
基于单通道、短时真实肌电(EMG)记录和模拟EMG信号,提出一种改进的肌电信号分解方法。首先应用小波滤波、硬阈值估计等方法去除背景噪声和白噪声,并将独立成分分析(ICA)方法和小波滤波方法相结合去除工频干扰信号,然后再进行幅度滤波,从而提高了系统的速度和强健性。在运动单元动作电位(MUAP)聚类以及从原始信号中去除已识别的MUAP波形等方面也进行了改进。与已有的EMG分解方法相比,本文方法更快速、稳定。 相似文献
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免携带设备目标定位是利用目标人物对无线通信链路产生的阴影衰落来确定目标的位置,然而当环境发生变化时也会引起无线链路信号强度的变化,会影响定位精度。针对传统子空间去噪方法的不足,本文与指纹法相结合探讨了基于子空间分解的小波去噪方法。通过研究静态环境下的噪声特征,选取最大特征值作为信号分量的阈值,自适应地提取目标信号,有效地消除环境变化产生的影响。在线阶段通过计算实时接收信号强度和射频地图中数据信息之间的核距离进行匹配估计出目标的位置。最后通过实验对本文算法进行了仿真,结果表明本文提出的算法相比传统已有算法能达到更好的定位精度。 相似文献
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提出一种改进的语音去噪处理方法:二次小波分解全局阈值法。该方法不同于传统阈值滤波方法,首先对语音信号的高频部分进行二次分解,然后应用阈值滤波的方法对信号进行去噪处理。该方法在MATLAB上进行了模拟实验,实验结果表明该方法提高了信噪比,去除了大部分噪声,相当完整地保留了有效信号能量,很好地解决噪声对语音信号干扰的问题。 相似文献
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探讨皮质脑电中皮层慢电位小波分析用于术中神经皮质(运动区)功能定位的方法.利用离散db5小波对皮质脑电信号数据进行8层小波分解并重构各单子频带信号,提取运动事件相关皮层慢电位在运动事件发生前后的能量比(ERP指标)为特征量,并构造特定阈值进行分类,结果与相应手指弯曲运动数据比较,进行检测正确率分析.将试验采集数据分成训练和测试组,分别用于特征提取方法和分类器的设计和性能检测,进行检出正确率分析.以皮层慢电位信号的ERP指标为特征量,以1.6为阈值进行分类,其分类定位检出正确率达到84%.通过皮质(运动区)皮层慢电位的小波分析方法可以更有效地进行术中运动功能区皮质定位的特征提取和分类. 相似文献
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基于小波分析的MEMS加速度计输出噪声消除 总被引:1,自引:0,他引:1
目前MEMS加速度计普遍存在信噪比低、灵敏度不高等缺点,其主要原因是系统内部电路中的干扰与噪声使得有用信号完全淹没在噪声之中,其中1/f分形噪声是主要的噪声.由于1/f分形噪声在小波域中展示出某些特殊性质,且小波分析兼具时-频分析与尺度分析的功能,为了有效消除1/f分形噪声,提出了一种基于小波分析与自适应阈值滤波的多尺度滤波算法.以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将本文算法与Donoho小波阈值滤波算法进行比较,仿真结果表明,改进的自适应阈值滤波算法优于Donoho阈值滤波算法.运用于MEMS加速度计噪声消除上科学有效. 相似文献
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