基于邻域相关性多阈值新函数寻优法的小波降噪分析

为了更好地获取噪声影响下的原有信号,在邻域小波系数收缩的NeighCoeff方法基础之上,提出了一种邻域相关性多阈值新函数的小波降噪方法.该方法根据小波系数之间的相关性,将邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小划分为邻域硬阈值、邻域窗口阈值和邻域扩张阈值.将这些邻域阈值与修正的通用阈值相比较,来实现窗口尺寸的自适应调节和小波系数的保留或收缩,以此达到消噪的目的.此外新函数的收缩因子能够较好体现与被滤波噪声的相互关系,可以进一步提高消噪的精度.然后将多阈值函数与修正的全局阈值相结合,利用混沌粒子群对邻域扩张阈值参数γ和修正的全局阈值参数α进行寻优,以获取最优小波系数的重构信号.所提方法与其它阈值函数去噪方法相比,其仿真结果表明在信号信噪比、降低有用信号失真和抑制噪声等方面都有一定的提高.     

基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。     

一种改进阈值的平移不变量小波消噪方法

分析了小波消噪软、硬阈值方法,提出一种改进阈值的平移不变量小波消噪方法.采用重复循环平移原始信号的方法消除不连续点的相互干扰,分别进行小波分解.使用改进的阈值量化算法,通过处理小波系数的幂次和阈值的幂次来估计小波系数,并重构信号,对重构信号进行相反平移,通过相反平移信号求平均得到消噪后的信号.对表面肌电信号处理的实验结果表明,与传统的阈值法相比,该方法提高了信噪比,降低了均方误差.     

基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号.为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法.改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数.首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号.以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法.     

改进的双变量收缩函数模型脑电信号消噪方法

针对传统小波消噪全局阈值处理独立性假设和双变量函数模型对没有父系数的最高层小波系数不做处理的缺陷,提出一种高密度离散小波变换中利用双变量收缩函数对脑电信号进行消噪的方法。子小波系数根据双变量函数实现局部自适应收缩处理。同时根据父系数趋于0时,阈值函数近似于软阈值函数,对最高尺度小波系数进行软阈值法消噪。从实际信号处理效果和客观定量指标两方面进行评价,结果表明这种改进算法都优于软阈值法、硬阈值法以及双变量收缩法。     

基于自适应小波阈值收缩算法的冲击消噪

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.     

小波阈值法在炮口振动信号消噪中的应用

针对传统软硬阈值方法存在的估计小波系数连续性差和信号失真等问题,采用了三种改进的小波阈值消噪方法,通过对仿真含噪信号进行消噪分析及计算信噪比、赋范均方根误差等评价参数,表明改进的方法消噪效果良好,最后对实测航炮炮口振动信号进行消噪处理,分别从时域和频域两个角度进行比较分析,进一步验证了改进小波阈值函数方法在炮口振动信号消噪中的有效性.     

一种基于SA4多小波的脑电信号消噪方法

为了在脑电信号消噪时更好地保留细节信息,提出了一种基于SA4多小波的脑电信号消噪方法.采用重复采样预滤波方法对脑电信号预处理,利用SA4多小波分解算法处理并得到多维多小波系数.对各层多小波系数软阈值处理后,进行多小波重构得到消噪后的脑电信号.仿真结果表明,相比于db4小波算法,SA4多小波算法能使脑电信号具有更佳的信噪比和均方误差,并能减少消噪时的信息丢失.     

基于小波阈值的sEMG信号消噪方法研究

在表面肌电（sEMG）信号采集过程中,不可避免的会出现噪声,特别是人体运动时,肌肉动态收缩,采集的结果含噪就会更多。针对含噪情况,提出基于小波阈值的sEMG信号消噪方法。通过选择肌电信号的采集位置,在采用高精度的肌电采集系统的基础上,采集正常行走过程中胫骨前肌的sEMG信号,利用matlab小波工具箱,用dbN小波函数进行分解后,用detcoef函数提取不同尺度的细节系数,将与噪声相关的细节系数进行强制阈值消噪,对信号相关的细节系数用minimaxi阈值规则进行软阈值消噪,并与分层阚值得到的降噪信号进行比较,分层阈值得到的降噪信号过于光滑,降噪后的信号能量保留成份仅为46．48％,失去了原信号本身的一些信息。而采用软闯值消噪,不仅较好的去除了噪声,而且与原信号保持了很好的相似性,能量保留成份达到86．38％,说明比分层阈值具有更好的消噪效果。     

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。     

双密度小波变换的自适应电能质量信号去噪

为改善电能质量信号的去噪效果,提出一种基于双密度小波变换的自适应电能质量信号去噪算法。双密度小波变换具有近似的平移不变性,能更准确地描述信号的真实特征。而双变量收缩函数充分考虑小波系数的层内层间关系,对小波系数采用结合局部方差估计的双变量收缩函数进行去噪处理,并用收缩后的小波系数重构信号。实验结果表明：该算法在有效滤除噪声的同时,能够更好地保留电能质量信号的特征信息,使去噪信号的视觉信息有较大改善。     

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。     

基于邻域阈值萎缩法的图像去噪方法的优化

小波域去噪是一种新兴的图像去噪方法,邻域阈值萎缩法是小波域阈值图像去噪方法中的一种,其原理是根据邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小对该窗口中心的小波系数进行处理。提出一种优化改进的小波域图像去噪方法,该方法先用均方差准则的无偏估计,在小波域每一个子带确定一个最优的阈值和邻域窗口,然后引入一个细节增强因子P,采取映射方式优化邻域阈值萎缩法中小波系数收缩因子,最后通过小波系数的收缩估计得到真实系数的估计。通过实验证明,该方法取得了比邻域阈值萎缩法更高的PSNR值,同时对图像细节进行增强,得到了更佳的视觉效果。     

基于奇异值差分谱分析和蚁群算法的小波阈值降噪

针对传统小波阈值去噪阈值选取的问题,将奇异值差分谱的方法与蚁群算法相结合运用到小波阈值降噪中,提出一种小波系数双阈值寻优方法.首先将待处理含噪信号进行多尺度小波分解;之后根据每级信号小波系数的奇异值差分谱分析得到寻优的目标函数;然后根据目标函数利用蚁群算法在每级的小波系数上进行阈值寻优;最后重构经过最优阈值量化规则处理的小波系数得到降噪信号.通过对仿真信号的降噪处理表明本方法对不同特点信号的降噪效果要好于传统阈值降噪方法;对滚动轴承以及深沟球轴承的振动故障信号的降噪处理验证了方法的可行性和适用性.     

基于小波分析的阈值降噪算法研究

小波变换的阈值消噪方法是利用小波交换技术对含噪图像进行分解和重构,对小波分解后的各层系数模大于和小于某阈值的系数分别进行处理,然后利用处理后的小波系数重构出消噪后的图像。分析了小波消噪的算法和实现步骤,并基于Matlab软件平台编写仿真程序,消噪效果良好。     

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。     

小波阈值去噪技术研究及其在信号处理中的应用

阈值函数的选取以及阈值的确定是小波收缩消噪的关键问题,阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理.基于噪声和信号在小波变换下表现出截然不同的性质:噪声对应的小波变换系数将随着尺度的增大迅速衰减,建立了小波收缩消噪的统一框架.在该框架下总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式,研究了它们的性能及特点.仿真实验结果表明,该方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息.     

一种新的具有增强效果的小波域图像去噪方法

为了使去噪后的图像具有更佳的视觉效果,基于新近出现的一种小波域阈值去噪方法——NeighShrink,提出了一种具有细节增强效果的小波域图像去噪方法——增强型邻域收缩方法(enhanced NeighShrink,ENS)。该方法一方面继承了NeighShrink方法的优点,在对小波系数进行阈值处理时,由于考虑了其与邻域系数的相关性,从而大大减少了误判图像细节为噪声的情况,同时,通过改变NeighShrink方法中小波系数收缩因子的计算方法,用该方法去噪后的图像取得了高于NeighShrink方法的峰值信噪比;另一方面,通过引入一个细节增强因子P,使得该方法能够对图像细节进行增强,从而得到了更佳的视觉效果。通过实验证明,该方法能够在去噪和细节增强这两方面优于普通软阈值去噪方法和NeighShrink方法。     

基于双波长稳定技术的光纤甲烷传感系统研究

鉴于煤矿开采过程中,背景噪声相当复杂且多变,如何能将有效的AE信号提取出来是一个关键问题。利用改进型AE传感双波长稳定技术和小波变换多尺度分析极强的时域频域特性与局部化特性好的特点,对小波系数进行分时分频相关分析处理,消除部分噪声,再利用小波重构和小波阈值技术,对重构信号前后进行消噪处理,提取有效AE信号。结果表明:采用此方法可以有效提高AE信号的信噪比,达到消噪目的。