基于自适应小波阈值函数的心电信号去噪

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。     

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.     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为了克服硬阈值函数不连续,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陷,更好的改进滤波效果,提高去噪质量.通过对硬软阈值去噪方法的分析,比较了硬软阈值去噪的方法,构造了一个新的阈值函数.新闭值函数表达式简单易于计算,克服了硬软阈值的缺点,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理.仿真结果表明:无论是视觉效果,还是信噪比增益和最小均方差均优于传统的硬软阈值方法.仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性.这种方法可以广泛应用于电力系统、语音信号去噪等领域.     

新小波阈值函数在医学图像去噪中的应用

为了提高小波阈值去噪算法中的软阈值和硬阈值以及已有改进阈值函数存在的不足,提出了新的分层阈值函数的方法。该算法首先对噪声图像进行分解,从而得出小波系数。然后用改进的阈值函数对高频部分系数进行分层阈值处理。最后根据所得估计的小波系数在小波基的条件下,对图像进行重构,得到去噪后图像。该阈值函数具有优良的数学特性,通过对医学图像仿真实验结果表明,该算法去噪的效果无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数,所以该算法在解决实际去噪问题中值得推广与应用。     

一种改进的小波阈值图像去噪综合模型

针对软、硬阈值函数去噪时存在过分平滑、边缘振荡和有恒定偏差的缺陷,在经典的小波软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的小波阈值去噪的综合模型。新的阈值函数表达式简单且易于计算,通过调整控制系数,新阈值函数在图像去噪中不仅继承了传统软、硬阈值函数去噪的优越性,而且保留了更多的图像细节信息。实验结果表明,该方法无论在视觉效果上还是在峰值信噪比和均方误差定量指标上均取得了较好的去噪效果,充分体现出小波阈值图像去噪的优越性。     

基于小波阈值改进算法的动调陀螺信号去噪

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。     

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。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

小波变换在信号滤波去噪方面得到广泛运用。本文在小波阈值函数去噪原理的基础上,对传统的软、硬阈值函数方法和Garrote函数阈值方法进行分析,提出一种基于Garrote函数的改进型阈值函数。Matlab仿真实验表明,新的改进型阈值函数去噪效果优于传统方法。     

基于改进的小波阈值函数语音增强方法

传统的小波阈值去噪方法会造成有用语音信号的损失, 信噪比改善情况不理想. 通过分析小波去噪原理, 提出了一种改进的小波阈值函数语音增强方法. 该方法结合小波软、硬阈值函数去噪的优点, 克服了硬阈值函数的不连续及软阈值函数存在偏差的缺点. 该方法首先对清浊音信号进行判断, 接着采用变化的阈值对清浊音信号的小波系数进行不同的阈值处理. 仿真实验结果表明, 改进的方法非常适用于强噪声背景下的语音增强, 无论在保留含噪语音信号中的清音信息, 还是在信噪比改善指标上均优于传统的软阈值法、谱减法和听觉感知小波变换法.     

一种基于新的小波阈值函数的图像去噪方法

在分析了硬域值、软域值小波去噪算法存在问题的基础上,提出了一个新的域值函数,该阈值函数在整个定义域内统一定义,表达式简单易于计算,同软阈值函数一样具有连续性,且是高阶可导的,便于进行各种数学处理.与硬软域值去噪方法相比,该改进的新阈值函数通过调节参数来调节阈值化小波系数与原始小波系数之间的恒定偏差以及过渡区内曲线的平滑...     

基于新阈值函数的小波阈去噪研究

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。     

基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音增强研究

针对传统的小波包语音增强算法增强后的语音失真严重的问题,本文提出了一种基于自适应阈值和新阈值函数的小波包语音增强算法。该算法在小波包域将带噪语音加窗分帧,基于相邻帧快速傅立叶变换功率谱的互相关值,计算各帧存在语音的概率,然后通过语音存在概率对传统通用小波包阈值进行调整,使得阈值在非语音帧中较大,在语音帧中较小,实现阈值的自适应调整,可以在最大程度消除噪声的同时,尽可能的保留语音,减小语音失真。本文还设计了一种新阈值函数,克服了传统硬阈值函数不连续和软阈值函数会带来恒定偏差的缺点,进一步减小了语音失真。本文采用TIMIT 数据库和NOISEX-92 数据库中的语音和噪声进行了大量的模拟实验,主观评比和客观评比结果均证明本文提出的语音增强算法比现有的两种算法有更好的增强效果,采用本文算法增强后的语音失真更小,听觉效果更好。     

基于新阈值函数及最优尺度的小波去噪研究

在Donoho D L和Johnstone I M提出的小波阈值去噪算法的基础上,首先构造了一种新的阈值函数。与传统软、硬阈值函数相比,新阈值函数不但连续,而且高阶可导,克服了硬阈值函数不连续及软阈值函数中小波估计系数与分解系数之间存在恒定偏差的缺陷。同时,为了获得更好的去噪效果,提出了基于白噪声?字2检验确定小波最优分解尺度的方法。最后,通过数值仿真实验,证明了基于白噪声?字2检验方法的有效性;在最优分解尺度下,新阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统阈值函数。     

基于空域相关的小波域硬阈值滤波

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。     

基于新阈值函数去噪及SVM的建模方法研究

研究谷氨酸发酵生产过程中采集到的数据信号通常具有随机性和非平稳性,中间附加了各种噪声,以至于影响数据建模的拟合效果和泛化性能。利用小波分析的特点,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,采用了一种新的阈值函数去噪方法。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,同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。将方法与支持向量机(SVM)相结合对谷氨酸发酵过程进行建模。仿真结果表明,上述方法能有效恢复数据的真实性,所建SVM模型具有较高的拟合能力,且预测误差小,稳健性好。     

改进的小波阈值法在测井曲线去噪中的应用

介绍了基于小波阈值法的测井曲线滤波原理,分析了现有小波阈值函数和阈值特点,提出了一种改进的小波阈值去噪法.通过Heavisine信号的仿真实验以及测井曲线实例表明,改进的小波阈值法在有效滤除测井信号中的噪声的同时又可以保留曲线的细节信息,在测井曲线去噪处理中得到很好的应用.     

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.     

基于小波阈值的心电信号去噪算法

将小波阈值方法应用于心电信号的去噪处理,在对常用阈值函数理解分析的基础上提出一种改进的阈值函数,并利用Matlab对MIT-BIH数据库中的心电数据进行仿真,分别采用常用阈值函数和改进阈值函数进行硬、软阈值处理．实验表明,改进阈值函数的软阈值去噪方法能有效地滤除心电信号中主要干扰,并较好地保留了心电信号的特征信息．     

小波包分析在GPS 数据去噪中的应用

基于小波包分析,提出了一种新的自适应阈值快速优化算法。算法根据每层的不同节点的小波系数产生与节点相对应的阈值,同时根据阈值化后的小波系数个数,用一种新的“快速优化”方法来减少算法的运算量,提高运算速度。通过对河北某市的地面沉降监测数据的去噪实验,验证了算法的优越性。