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相似文献
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1.
一种新阈值函数的小波包语音增强算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对传统软、硬阈值函数去噪方法增强的语音存在失真的问题,提出一种新阈值函数的小波包语音增强算法,同时给出了新阈值函数和新的Bark尺度小波包分解结构。新阈值函数在小波包系数绝对值大于给定阈值的区间内,灵活地结合了软、硬阈值函数;在小波包系数绝对值小于给定阈值的区间内,用一种非线性函数代替传统阈值函数中的简单置零,实现了阈值函数的平缓过渡;新的60个频带Bark尺度小波包分解结构能更好地模拟人耳的听觉感知特性。仿真实验结果表明,在高斯白噪声和有色噪声背景下,与传统软、硬阈值函数去噪方法相比,新算法有效提高了增强语音信噪比和分段信噪比,减少了语音失真,具有更好的去噪效果。  相似文献   

2.
小波阈值消噪算法中自适应确定分解层数研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
小波多尺度分解的阈值算法是一种有效的信号去噪方法,但实际应用中去噪效果易受到分解层数、门限阈值以及阈值函数选取的影响.分析了有用信号和白噪声的小波系数特点,提出了一种分解层数的自适应确定方法.基于自相关函数的白噪声检验,提出通过去除白噪声小波变换细节系数中的相关成分来增加白噪声的显著性检验,提高了自适应确定最优分解层数的准确性.仿真结果表明,确定最优分解层数是重要的.较之传统的基于白化检验确定最优分解层数的方法,该方法具有更好的去噪效果,尤其适用于强噪声背景下弱信号检测.  相似文献   

3.
《微型机与应用》2016,(21):58-60
为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点,改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性,基于噪声方差提出一种新算法。最后通过MATLAB仿真验证该算法在信噪比、均方根误差、相关系数、信噪比增益4个去噪指标的效果。  相似文献   

4.
针对传统阈值函数对动调陀螺输出信号去除噪声存在阈值函数不连续或恒定偏差问题,在D.L.Donoho和I.M.John-stone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数;新阈值函数表达式简单易于计算,在对动调陀螺漂移信号去除噪声时,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,具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性;通过动调陀螺实测信号的实验表明,新阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于传统的去噪方法,具有较高的实用价值。  相似文献   

5.
为研究去除心音信号中的环境噪声、工频噪声和肌电噪声等多种噪声,获得最优的心音去噪方法。论文基于平稳小波变换选取db5小波对心音信号进行3尺度分解,对分解后的高频系数分别选择了硬阈值函数以及软阈值函数,并对固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值以及Penalized阈值进行了对比分析。通过去噪衡量指标对心音信号不同阈值以及阈值函数的去噪效果对比分析,硬阈值的去噪效果要好于软阈值的去噪效果,去噪效果最好的是S tein无偏似然估计阈值,有效地去除了参杂在心音信号中的多种噪声。  相似文献   

6.
光纤布拉格光栅( FBG)传感信号中存在的噪声严重影响了其中心波长的检测精度,因此必须进行去噪处理。本文针对传统的小波软、硬阈值函数去噪的不足,提出了一种改进的对数阈值函数,并确定了最优的小波基和分解尺度。仿真表明,本文提出的改进阈值函数去噪后信噪比( SNR)较大,均方根误差( RMSE)较小,其中信噪比比传统的软、硬阈值方法提高了1.5 dB~4 dB。最后通过实验验证了本文方法的去噪效果。  相似文献   

7.
针对小波阈值算法以高斯噪声为研究背景的局限性,为解决硬阈值函数不连续和软阈值函数估计小波系数和分解小波系数存在恒定偏差的问题,在非高斯噪声背景下提出一种新的小波阈值算法。新阈值函数从Garrote阈值改进而来,引入了高阶幂函数。该算法首先对加入一类非高斯噪声的信号进行小波分解,然后根据新的阈值函数对每层高频小波系数进行量化,最后用小波分解的低频系数和处理过的高频系数重构信号。在非高斯噪声背景下进行的仿真结果表明,新阈值函数去噪相对于软阈值、硬阈值、两类改进阈值以及Garrote阈值在信噪比和最小均方误差上都得到了改善。  相似文献   

8.
针对硬阈值函数不连续和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点,构造了一种新的阈值函数.同时,为了增强去噪效果,采用了模糊控制算法对新阈值函数中的参数进行实时、动态地调节.仿真结果表明:新阈值函数去除噪声效果良好,信噪比和均方根误差等性能指标较传统阈值法均有显著提高.  相似文献   

9.
基于多重小波变换与新阈值函数的去噪方法研究*   总被引:2,自引:0,他引:2  
基于小波分析的特点,提出了一种对信号数据进行多重小波变换阈值去噪的方法。新的阈值函数的构造是在研究D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上完成的。与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数在整个定义域内统一定义,表达式简单易于计算,与软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,克服了硬阈值函数不连续、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点。仿真实验结果表明,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软  相似文献   

10.
小波域去噪分析中,面对硬阈值函数不连续性在去噪过程中可能产生的振荡失真,软阈值函数在去噪过程中估计小波系数和分解小波系数之间的恒定偏差。提出了新的阈值函数,它连续性好且高阶可导,便于进行各种数学运算处理,能克服传统软硬阈值函数在去噪中的不足,达到更好去除噪声的效果。用新建的阈值函数对噪声信号进行仿真去噪,仿真实验数据表明,新阈值函数去噪效果优于传统的软硬阈值函数和一些现有的其它阈值函数法去噪。实验证明新的阈值函数实用可行。  相似文献   

11.
基于新阈值函数的小波阈去噪研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
构造一个新的阈值函数,与传统的软硬阈值函数相比,具有表达式简单、连续性好且高阶可导,便于进行各种数学处理。仿真实验结果表明,采用新的阈值函数的去噪效果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。  相似文献   

12.
姜磊 《测控技术》2015,34(1):45-47
冲击信号属于非平稳随机信号,在分析冲击信号之前信号消噪非常重要.基于Donoho提出的小波阈值收缩算法,提出了一种新的自适应于原信号的折中收缩函数.不同于经典阈值消噪算法,新算法克服了硬阈值算法造成的信号不连续的缺点,也弱化了软阈值算法中原信号小波系数与消噪后小波系数的固定偏差.应用结果表明,自适应小波阈值算法对冲击信号消噪比常用的软阈值或硬阈值算法具有更好的直观效果.  相似文献   

13.
信号在采集、转换和传输过程中经常会受到设备、环境等因素的影响,致使现实信号成为含噪信号,对得到的信号进行去噪是信号处理中的一个很重要的环节。在近二十年中小波去噪方法应用比较广泛并取得了较好的效果,越来越多的学者用小波阈值进行信号去噪。首先讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后本着提高去噪质量的目的,提出了一种改进方案。该方法在阈值函数中加入因子,可以自适应地减小阈值函数中的恒定偏差。与传统阈值去噪方法相比,有以下两点优势:①去噪效果比传统阈值去噪方法好。②具有一定的自适应性。此外,还用Matlab仿真实验证实了该改进方案的有效性和优越性。  相似文献   

14.
提出一种新自适应去噪函数。与经典的硬阈值函数与软阈值函数相比,此函数具有明显优点。首先,此函数表达式简单易于计算,连续并有无穷阶导数,便于进行各种数学处理;其次,本文证明了新函数具有收敛性、连续可导性及自适应性,为信号的自适应去噪提供了新的方法。仿真结果表明新函数不仅能有效去除噪声,而且比两种经典的阈值函数有更高的信噪比和更好的视觉效果,去噪后图像相对硬阈值函数去噪图像较光滑,相对软阈值函数去噪图像则更多地保留了图像边缘等局部特征,同时其均方误差最小,优于经典的两种阈值函数。  相似文献   

15.
提出了一种核空间散度阈值分割方法。首先定义了一种参数型Bregman散度;其次提出了参数型Bregman散度阈值法,并将现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法统一起来;再次基于参数型Bregman散度构造了核空间中一种新的不对称核函数,将图像灰度级从欧氏空间变换到再生核空间,获得了一种核空间的散度阈值分割法;最后研究了该分割法中核函数参数选取方法。实验结果表明,基于核空间的散度分割法具有一定的普适性,并能改善现有交叉熵阈值法和Otsu阈值法的分割性能,同时也可将这两种经典阈值分割法看做核空间散度阈值法的特殊情形。  相似文献   

16.
基于空域相关的小波域硬阈值滤波   总被引:1,自引:1,他引:1  
论文提出一种新的基于小波域相关性的自适应阈值滤波算法。首先构造了一种基于空域相关系数的硬阈值函数,通过极小化该阈值函数对应的SURE估计得到均方差意义下自适应于信号和噪声的最优阈值。应用该阈值作用于小波域的空域相关系数,以达到去除噪声的目的。仿真实验表明,该方法可得到很好的滤波效果。  相似文献   

17.
基于一种新的小波阈值函数的雷达信号去噪   总被引:8,自引:0,他引:8  
小波变换具有多分辨分析的特性和良好的时频局部化分析能力,在雷达信号去噪中得到了广泛的应用,但是常用的小波阈值法存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.在传统的软硬阈值函数基础上,提出了一种新的小波阈值函数,可较好地克服软硬阈值函数的缺陷,与已有的几种改进阈值函数相比,其计算简单、连续性好且便于调节,适合于进行各种数学处理.对Doppler信号的仿真实验表明,新阈值函数可有效的抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值.  相似文献   

18.
Thresholding neural network for adaptive noise reduction   总被引:6,自引:0,他引:6  
In the paper, a type of thresholding neural network (TNN) is developed for adaptive noise reduction. New types of soft and hard thresholding functions are created to serve as the activation function of the TNN. Unlike the standard thresholding functions, the new thresholding functions are infinitely differentiable. By using the new thresholding functions, some gradient-based learning algorithms become possible or more effective. The optimal solution of the TNN in a mean square error (MSE) sense is discussed. It is proved that there is at most one optimal solution for the soft-thresholding TNN. General optimal performances of both soft and hard thresholding TNNs are analyzed and compared to the linear noise reduction method. Gradient-based adaptive learning algorithms are presented to seek the optimal solution for noise reduction. The algorithms include supervised and unsupervised batch learning as well as supervised and unsupervised stochastic learning. It is indicated that the TNN with the stochastic learning algorithms can be used as a novel nonlinear adaptive filter. It is proved that the stochastic learning algorithm is convergent in certain statistical sense in ideal conditions. Numerical results show that the TNN is very effective in finding the optimal solutions of thresholding methods in an MSE sense and usually outperforms other noise reduction methods. Especially, it is shown that the TNN-based nonlinear adaptive filtering outperforms the conventional linear adaptive filtering in both optimal solution and learning performance.  相似文献   

19.
基于遗传算法的双阈值小波去噪方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
在讨论小波阈值去噪的软阙值、硬阈值方法基础上,提出了一种利用遗传算法对上下阈值T1和T2进行优化,并通过双阈值进行阈值量化的新方法,该方法不仅能有效地克服硬阈值处理方法可能引起的伪吉布斯现象和软阈值处理方法的恒定偏差的不足,还能有效地从高频信号中去除噪声引起的高频干扰信号。仿真实验结果表明:该方法在信号去噪中比传统的硬阈值和软阈值方法有更高的信噪比和更小的均方误差,可以较好地恢复信号。  相似文献   

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