改进的小波包能量分段阈值降噪方法

指出了单一阈值选取规则小波包降噪方法的局限性,提出了一种改进的小波包能量分段阈值降噪方法,并与其他小波包降噪方法进行对比分析。仿真结果表明,较其他小波降噪方法,改进的小波包能量分段阈值降噪方法去噪效果更佳。     

基于小波能量熵的语音端点检测算法

首先对语音信号进行小波变换,引入反映信号能量分布特性的小波熵,进行端点检测.并根据浊音的特点,改进了自然加权因子.仿真表明,在低信噪比条件下其检测效果要好于自适应子带谱熵法.     

基于加速度的小波能量特征及样本熵组合的步态分类算法

摘 要： 目的 针对传统的使用小波分解系数作为特征对走路、上楼、下楼进行分类时不能对具有相同强度加速度信号的步态样本进行分类的问题,提出了一种基于样本熵和小波能量相结合作为特征的分类算法。方法 利用三轴加速度传感器采集走路、上楼、下楼三种步态下的上臂加速度信号,将信号进行小波分解,提取能量特征和样本熵特征,构建决策树分类器和贝叶斯分类器。结果 决策树分类器和贝叶斯分类器的总体分类精度分别为75%和78.75%,使用样本熵与小波能量作为特征的分类精度比仅使用小波能量的分类精度提高了15.85%和19.17%。结论 就步态分类精度而言,样本熵与小波能量相结合的方法优于仅使用传统小波能量方法。     

微光图像的小波降噪方法研究

在微光图像处理系统中,迭加在微光图像上的时空域噪声是影响微光图像系统精度的主要因素之一,如何滤除微光图像上迭加的噪声信号来提高图像质量就显得尤为重要;本文介绍一种在我们实际设计中使用的非常有效小波阈值降噪方法。     

基于小波及能量熵的带噪语音端点检测算法

为了在复杂的噪声环境中区分出语音信号和非语音信号(噪声),提出了一种基于小波及能量熵的带噪语音端点检测方法.该方法利用小波的多分辨率特性以及它对非平稳信号局部特征的表现能力,对含噪语音信号进行小波变换,用各层能量熵值的平均值来有效地区分语音段和非语音段.不同背景噪声及不同信噪比下的实验结果表明,提出的带噪语音端点检测算法获得了较高的检测正确率.     

基于改进小波包与样本熵的表面肌电信号特征提取

针对表面肌电信号(sEMG)进行小波包分解后子空间维数较大导致部分子空间的特征信息被减弱和相邻子空间的频率接近会导致不同程度的信息冗余问题,提出了一种基于改进小波包与样本熵相结合的特征提取方法.在对原始sEMG进行小波变换的同时,对其某一高频子空间也进行小波变换,提取改进小波包分解后四个低频子空间的样本熵作为特征.在智能轮椅平台上进行实验,实验结果显示采用基于该算法的轮椅系统不仅正确识别率较高,而且稳定性更好.     

基于小波变换的图像降噪技术

小坡变换在图像处理中有着重要的应用,在基于小波的图像降噪处理算法中,常常存在着对图像信息的过分滤除和对噪声信息的欠滤出,而使得对图像降噪后不仅没有提高信噪比反而使其降低了,这就不利于对图像进行分析观察。究其原因主要是由于阈值选取和处理方法不恰当引起的。在小波空间Donoho闺值算法的基础上,结合Birge—Massart策略得出的多层阂值图像降噪处理算法,从而达到较好的保留图像的细节有用信息、降低噪声的目的,仿真实验表明对一般受低噪声干扰的图像做降噪处理时,效果较好。     

基于小波能量熵的司机疲劳驾驶行为响应算法

为实时、准确识别司机疲劳驾驶行为响应状态,保护司机驾驶过程中的人身安全,研究基于小波能量熵的司机疲劳驾驶行为响应算法.通过匹配追踪算法匹配司机驾驶时的方向盘转向信号,基于稀疏分解对司机方向盘转向信号进行去噪处理,获取纯净的司机方向盘转向信号;基于小波能量熵对去噪后的司机方向盘转向信号进行小波多分辨分析,获取信号的小波能量熵值,通过能量熵测度得到方向盘的修正响应行为,识别司机疲劳驾驶行为响应状态.仿真分析得出,在S形、双道路两种道路工况中,所提算法对驾驶熟练度存在差异的司机驾驶行为响应状态识别结果和实际响应状态相符,识别耗时低于0.5s,且有效提升司机方向盘转向信号信噪比.     

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.     

一种阈值改进的邻域小波系数法图像去噪

图像去噪是图像处理领域的一个经典话题,也是一个难点问题。基于邻域小波系数收缩的NeighShrink法比经典的VisuShrink法去噪效果要好,但是NeighShrink法在所有的分解层使用次优的通用阈值,致使去噪效果不甚理想。在分析小波系数变化规律的基础上,针对NeighShrink法的不足,提出了一种阈值改进的新方法,该方法具有较好的阈值自适应性。实验表明,该方法正确有效,去噪后的视觉效果得到改善,在客观指标PSNR和MSE上均优于NeighShrink法和经典的VisuShrink法。     

一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法

低信噪比下,传统的小波去噪算法会造成语音信号中有用信息的损失,从而导致去噪性能的下降。针对这一问题,提出了一种基于清浊音分离的动态阈值小波去噪方法。采用谱减法去除部分噪声,再运用短时能量法判别清浊音,有效地降低了误判率;融入了小波包分解法以保护清音部分不被损失;根据各层的分解系数来动态地确定阈值,以避免过平滑真实信号;采用了一种新的阈值函数,有效弥补了软、硬阈值函数在去噪性能上的不足。仿真结果表明,该方法能较好地提高语音信号的重构质量。     

基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息.     

小波阈值降噪中阈值函数族的一般构造方法

针对小波阈值降噪方法中阈值函数的通用性问题,提出阈值函数的一般构造方法,应用于小波阈值滤波的算法设计。确定阈值函数目标曲线;通过对满足构造条件的典型函数曲线进行平移、旋转、缩放等操作,形成一个具有不同阈值,并以不同速率逼近目标函数的函数族;针对信号特点,选择不同的阈值函数进行降噪。仿真和实测信号实验表明,该方法的降噪特性在信噪比增益（SNR）和最小均方误差（MSE）上优于传统的软硬阈值函数和改进阈值函数,并在敏感度和平滑度上取得了较好的平衡。     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法

结合梯度和灰度这两种图像的本质特征,提出一种基于边界梯度控制的最大熵阈值分割方法。该方法首先定义了一种边界梯度控制函数来定量分析图像中细节信息的丰富程度,通过该函数的局部极大值确定可能的分割阈值的集合,然后根据最大熵原理在该集合中选取最优阈值,最终实现图像的二值化分割。实验结果表明该方法的分割结果由于保留了丰富的细节信息,能够更好地体现图像语义,且该方法亦具有一定的抗噪性。     

萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法

为了提高图像的分割效果,提出一种萤火虫算法优化最大熵的图像分割方法。获得最大熵法的阈值优化目标函数,采用萤火虫算法对目标函数进行求解,找到图像的最佳分割阈值,根据最佳阈值对图像进行分割,通过仿真实验对分割效果进行测试。结果表明,该方法可以迅速、准确找到最佳阈值,提高图像分割的准确度和抗噪性能,可以较好地满足图像分割实时性要求。     

基于改进小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,在分析了传统的软、硬阈值函数去噪原理的基础上,提出了一种新的小波阈值函数。新阈值函数克服了软、硬阈值函数存在的不足。通过选择不同的参数,可适应不同的图像。仿真实验表明,新阈值函数较传统阈值函数具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比（PSNR）。