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针对传统心音去噪算法对强噪声下心音信号去噪时,易将部分心音信号视为噪声成分去除,导致有用心音信号能量损失。利用奇异谱分析方法的主成分分析特性,提出多级奇异值分解(Multi-stage Singular Value Decomposition,MS-SVD)算法用于提取心音信号的主分量(Principal Components,PC)信息;采用小波包(Wavelet Packet,WP)分析算法对提取的心音信号进行分解,并对分解所得低频系数进行自适应阈值处理,去除低频噪声;利用小波包多分辨率特性提取高频心音。实验结果表明,该算法能明显改善心音去噪性能指标信噪比(SNR)、信噪比增益(SNRG)及根均方误差(RMSE),且在不同噪声水平下的去噪性能优于传统心音去噪算法。此改进算法既能有效去除心音中噪声成分,亦能保留心音信号细节特征。 相似文献
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由于矿山环境的复杂性、监测传感器的误差和磁场的干扰,实测爆破振动信号不可避免地包含大量高频噪声。为有效去除噪声成分,引入相关均方根误差获得了具有自适应能力的CEEMD算法,对矿山爆破振动信号进行精细化分解,得到频率由大到小排列的固有模态函数(IMF),对各IMF进行MPE随机性检测,将MPE值大于0.6的IMF成分去除,以达到去噪目的。将自适应CEEMD-MPE算法应用于矿山爆破振动信号去噪处理,研究结果表明:该算法具有较好的保真度和去噪效果,有效地去除了信号所含高频噪声成分,同时对真实振动信息影响较小。对比分析表明自适应CEEMD-MPE算法优于EMD-MPE和EEMD-MPE算法,验证了该算法的有效性。 相似文献
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研究小波去噪算法中软阈值函数与硬阈值函数的方法,针对一些可变阈值函数的运算复杂的问题,提出一种新的阈值函数。经仿真测试,改进的小波阈值去噪算法的信噪比为20.103,去噪后,数据的均方误差为0.1152。 相似文献
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本文通过引入一类新的可微阈值函数,建立了信号的能量同它的二进小波变换系数之间的关系.利用Stein无偏风险估计和梯度下降法,给出了迭代求解各尺度二进小波系数最优阈值的自适应去噪算法.数值实验结果表明,同现存的小波去噪技术相比,该算法的去噪结果具有更高的重构信噪比和更光滑的外观. 相似文献
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介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的闽值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。 相似文献
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在信号检测技术中,构造了一个新的阈值函数,与传统的软硬阈值函数相比,连续性好,高阶可导,便于进行各种信号处理和检测。实验仿真结果表明,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益和均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法,给检测技术带来了新的发展。 相似文献