一种基于小波阈值去噪的改进方法

小波理论是一新兴的信号处理理论,它在时间和频率上都有很好的局部性:分析低频信号时,其时间窗很大;分析高频信号时,其时间窗较小。小波理论已成为信号去噪处理中的一种重要的工具。基于传统的阈值去噪方法,在分析研究了它们的优缺点之后,本着改进滤波效果,提高去噪质量的目的,提出了一种改进方法。该改进方法克服了传统阈值去噪方法的缺陷,并适用于进一步的自适应滤波的需求,仿真实验证实了该改进方法的有效性和优越性。     

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。     

基于小波变换的图像阈值去噪的改进方法

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,并应用于图像的去噪.与Donoho的软阈值和硬阈值函数相比,这种新的阈值函数有更多的优点:可以实现能量自适应去噪;能够保存图像的边缘信息;函数的表达式简单,避免了硬阈值函数的不连续性;相比软阈值和硬阈值函数,新阈值函数更灵活.仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是信噪比都有了改善.     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果。提高去噪质量，在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值去噪方法的基础上，提出了一种改进方法。小波阈值去噪的关键是阈值函数的构造和阈值的选取，该方法融合了软阈值和硬阈值去噪方法的不同特点，在阈值函数中引入参数，通过调整参数以获得较优的小渡系数的阈值估计，使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间，有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。仿真结果表明：该方法在去噪的同时减少了信息的损失，信噪比、均方根误差等性能指标。较软阈值和硬闽值方法均有明显提高。     

基于小波变换的新阈值函数去噪方法

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出一种新的阈值函数.与传统的硬周值和软阈值相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义.实验结果表明,该方法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明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阚值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性.     

基于小波阈值去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone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。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法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明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

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。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

对比研究了D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪的硬阈值去噪法和软阈值去噪法的优点和缺点,并在此基础上构造了一个新的阈值函数,它克服了硬阈值处理方法在[λ]点处不连续及软阈值函数导数不连续的缺点,而且是高阶可导的,在实际应用时能够保留较大的小波系数,从而保留了尽可能多的信号,进而能够获得更好的去噪效果。仿真实验结果显示,新阈值函数可有效地抑制噪声,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。     

小波阈值去噪的一种改进方案

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。     

一种改进的语音数据小波阈值的去噪算法

小波阈值去噪是一种简洁有效的信号去噪方法,在信号处理领域得到了广泛应用。结合语音信号特有的频率分布特点,在软硬阈值函数的基础上,提出了一种改进的基于分解尺度的小波阈值去噪函数。仿真实验表明,该函数能够较好的滤除语音数据中的噪声,并且在更大程度上保留原始语音信息。     

基于免疫算法的自适应小波阈值图像去噪

本文提出一种基于免疫算法求阈值的方法,它与小波变换及Bayesian Risk相结合,提高了图像的信噪比,减少了图像的均方误差。试验结果证明了这一点。     

基于BEMD和小波阈值的MRI医学图像去噪

针对核磁共振医学图像含有的混合噪声的特点,提出了一种基于2维经验模式分解(BEMD)和小波阈值去噪的新算法,即将图像分解到固有模态函数(IMF)域.然后采用小波阈值法对各固有模态函数成分进行去噪处理.在分析了小波硬阈值和软阈值去噪的特点之后,对小波阈值进行了改进,克服了传统小波阈值去噪的不足.实验结果表明该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医学的诊断.     

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.     

一种基于小波变换的图像去噪新方法

为了更好地进行图像去噪,提出了一种图像去噪的方法。对图像进行小波变换以后,噪声的小波系数在不同尺度上都服从高斯分布但大小不同。由此,对各尺度各方向上的小波系数进行维纳滤波,而保持低频系数不变,先以此来估计原始图像的小波系数;然后进行小波反变换,得到去噪图像。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于非线性软阈值化的小波图像压缩方法

针对传统硬阈值和软阈值化过程中因信号锐变导致图像质量变差的问题,本文对小波压缩中的软阈值算法进行了改进,提出了非线性软阈值压缩算法,使得图像压缩质量有了较大提高。     

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.     

基于小波变换的自适应多阈值图像去噪

小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面，其中最重要的一个环节是最优阈值的确定，为此，提出了一种新的基于小波变换的自适应多阈值图像去噪方法——Multi—Threshold shrink去噪法，这种方法是在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值，而最佳阈值的选取是基于Bayes理论，并认为图像的小波系数是服从广义高斯分布的(generalized Gaussian distribution)。通过实验证明，这种方法能很好地对图像去噪，与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法和Chang等人提出的Bayes shrink去噪方法相比，不仅提高了去噪后图像的信噪比(SNR)和最小均方误差(MSE)，而且也使图像更加清晰，并能更好地适合人眼的视觉特性，从而可在客观和主观上同时获得更佳的去噪效果。     

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。     

改进小波阈值函数信号去噪研究

为解决信号去噪中白噪声的抑制问题,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出一个双变量阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,该函数有优越的数学特性。仿真实验表明,新的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,均优于上述去噪方法,具有较高的实用价值。