基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪研究

为了减少噪声对闪电电场信号的影响,进一步提高闪电资料的可靠性,提出了一种基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪方法.该方法通过调整参数a使其具备了软、硬阈值的优点,并克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的缺陷.使用本文的改进小波阈值函数法对不同噪声强度的标准闪电波形和实测闪电电场信号进行了去噪 研究,并用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)对去噪效果进行了定量分析.实验结果表明,与硬阈值、软阈值、半软阈值和Garrote阈值法相比,所提方法对闪电电场信号去噪效果更加显著,而且能较好的保留信号的细节信息和基本特征.     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

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.     

一种改进小波阈值函数的光纤光栅传感信号去噪方法

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。     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

基于改进小波去噪和EMD方法的轴承故障诊断

将改进的小波阈值去噪与EMD分解相结合应用于轴承故障诊断中。该方法首先利用改进的小波阈值去噪法对原始信号进行去噪,然后采用EMD方法将去噪后的信号自适应地分解成一系列IMF分量之和,通过能量-相关系数法选取能够反映故障特征的IMF分量进行包络谱分析提取故障频率。实验结果表明该方法能够有效识别故障特征频率。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果.     

改进的小波双阈值双因子函数去噪

针对传统的小波阈值函数在阈值处不连续、小波估计系数存在偏差等不足,导致去噪后的信号产生吉布斯振荡、失真和信噪比(SNR)无法提高等问题,提出了一种改进的小波阈值函数去噪方法。与传统的软、硬阈值和半软阈值等函数相比,该函数不仅在阈值处连续,便于运算处理,而且由于双阈值变量和双可变因子的引入,使得该函数既兼容了传统阈值函数的优点,还可以通过调节双阈值和双因子,来提高实际应用的灵活性。为了验证该阈值函数的优越性,通过仿真实验并对比几种小波去噪方法的信噪比和均方根误差,实验结果表明,经本阈值函数去噪后的信号在平滑度和失真度上有较大改善,相比软阈值函数,信噪比提高了22.2%,均方根误差减小了42.6%。     

一种基于参数自整定的小波去噪算法研究北大核心CSCD

小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。     

小波去噪中软硬阈值的一种改良折衷法

在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在标准软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种软硬阈值改良折衷法.与标准软硬阈值折衷法相比,其阈值函数具有更加灵活多变的形式,便于进行各种数学处理;与传统软阈值法和硬阈值法相比,它克服了硬阈值函数不连续的缺点,减小了软阈值函数中的估计小波系数与分解小波系数之间存在的恒定偏差.仿真实验结果表明,该改良方法的去噪性能优于传统软阈值法、硬阈值法、标准软硬阈值折衷法及一些现有的新阈值函数法.     

基于多重小波变换与新阈值函数的去噪方法研究*

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     

基于局部自适应阈值的细胞图像分割方法*

为了实现对细胞图像的有效分割,提出了一种自适应的图像分割算法。该算法首先将整幅图像分为若干子块;然后计算每个子图像的梯度直方图,对每幅子图像进行Otsu分割;最后还考虑图像中噪声的影响,采用形态学噪声滤波器去噪。实验结果表明,该算法对细胞图像细节有很好的区分和分割,适用于背景与目标对比不是很明显并具有一定噪声的图像。     

P2P网络的动态门限准入控制方案

准入控制是仲裁加入申请是否被批准的一个过程。提出一种动态门限准入控制方案即通过改变秘密多项式f（z）的阶t-1达到改变门限值t,使门限值随着网络规模大小化,从而解决了不能灵活改变阀值的局限性。该方案不仅能根据安全需求对节点进行资格审核,屏蔽掉一些不符合安全要求的节点,而且能抵抗Kim等人方案中存在的合谋攻击。     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

基于迭代阈值的太阳像分割算法的应用研究

在一米红外太阳望远镜电控系统中,太阳像图像分割是进行质心检测等后续操作的基础,分割的准确性对于望远镜的跟踪控制至关重要。本文阐述了阈值分割方法的基本原理,介绍了常用的阈值选取算法,并利用迭代阈值法对太阳像进行分割研究。实验结果表明,在图像处理时间、阈值选择准确度方面,比常用的算法具有一定的优势,满足系统的要求,达到了预期的目的。     

路由器缓存管理算法之比较研究*

缓存管理是高性能路由器需要解决的技术难题之一,一个好的缓存管理算法可提高路由器的缓存资源利用率并降低分组丢失率.简要介绍了路由器中缓存管理的发展过程,列举了缓存管理一些最主流的算法,并对它们的性质、优缺点作了较为深刻的比较研究.最后利用试验仿真对四种缓存管理算法进行了缓存利用率和分组丢失率方面的评价,并对缓存管理算法的发展作了展望.     

图象数据读取方法及阈值分割技术

对ＢＭＰ文件格式进行分析,读取图象数据,并对这些数据进行处理,通过阈值分割技术得到图象边缘。     

双曲线函数在灰度图像小波阈值去噪中的应用

小波硬阈值去噪由于在阈值处不连续,在重构时会出现振荡;软阈值处理后的小波系数与真实值之间存在恒定的偏差等情况,重构时会模糊图像的边缘和细节。将双曲线函数引入小波阈值去噪法,根据参数选择的不同可构造出两种不同的阈值函数,解决了阈值处的连续性问题,并在一定程度上消除阈值处理后小波系数与真实值之间的偏差,在去除噪声的同时,很好地保持了图像的边缘和细节。     

一种改进的小波阈值图像去噪方法

分析小波阚值去噪特点,针对软、硬阈值去噪存在伪吉布斯和边界模糊现象,提出一种改进的阈值函数和阈值估计方法,该阈值函数具有连续可导且偏差可变的特性,新的阈值估计方法具有较好的自适应性.实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论从视觉效果上还是信噪比上,都优于软、硬阈值去噪方法.     

基于分频带最优阈值函数的电力信号去噪

研究电力信号在传输过程中受到噪声污染问题。由于电网负荷较大,系统的运行随机性强,系统非线性引起电力信号噪声严重。针对小波阈值去噪算法存在较大的缺陷,传统改进算法全局阈值去噪的局限性,提出了一种适合电力信号去噪的分频带(分层)最优阈值函数去噪方法。新方法根据电力信号与噪声各频带能量分布特性得到各频带最优阈值,并对含噪电力信号逐层分频带最优阈值函数去噪处理,明显地降低了波形畸变率。仿真与实验结果表明,分频带最优阈值函数去噪方法明显提高了电力信号的去噪效果,提高了电力信号的检测精确度。