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一种基于SVD分解的小波阈值降噪方法
引用本文:赵玲,孙仁云.一种基于SVD分解的小波阈值降噪方法[J].西华大学学报(自然科学版),2009,28(1).
作者姓名:赵玲  孙仁云
作者单位:西华大学交通与汽车工程学院,四川,成都,610039
基金项目:四川省重点学科建设项目(SZD0410-1)
摘    要:针对小波软阈值消噪的缺点,探讨了一种基于奇异值分解(SVD)的离散小波去噪方法。该方法通过对每层小波分解细节系数进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在细节系数中的有用信号成分,最后进行小波重建,得到降噪信号。通过仿真实例的验证,表明该方法与小波阈值消噪法相比,在强噪声背景下,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。

关 键 词:SVD分解  小波变换  降噪  

Wavelet Threshold Denosing Based on Singular Value Decomposition
ZHAO Ling,SUN Ren-yun.Wavelet Threshold Denosing Based on Singular Value Decomposition[J].Journal of Xihua University:Natural Science Edition,2009,28(1).
Authors:ZHAO Ling  SUN Ren-yun
Affiliation:School of Transportation and Automotive Engineerny;Xihua University;Chengdu 610039 China
Abstract:Aiming at the deficiency of wavelet soft-thresholding denoising,a new wavelet transform denoising method based on singular value decomposition(SVD) was proposed.The detailed coefficients of DWT contain signal and noise.Instead of the soft-thresholding method,SVD is applied to decompose the signal features and noise into different orthogonal subspaces.With the reconstruction of the singular vectors in subspace,the signal features are extracted effectively.Experimental results show that the approach,compared ...
Keywords:singular value decomposition  wavelet transform  denoising  
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