基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法

去噪是小波分析的一个重要应用领域,相对于其它方法,小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中,如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法,通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数,而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明,该方法和现有的阈值去噪方法相比,具有显著的优势,能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。     

基于新阈值函数的小波阈值自适应去噪

针对传统小波阈值去噪算法中阈值估计和阈值函数选取的不足,提出一种高阶可导的阈值函数,并利用牛顿迭代法求得Sure无偏估计意义下的最佳阈值,从而实现阈值估计和阈值函数相关联的小波阈值自适应去噪.仿真实验表明,新算法可获得比传统阈值去噪算法更理想的去噪效果.     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

针对传统小波阈值去噪算法中软阈值函数和硬阈值函数的不足,在现有文献设计的阈值函数的基础上,构造一个新的阈值函数,它不仅能克服软、硬阈值函数的缺点,同时对噪声的处理更具有灵活性。通过Matlab仿真,对软、硬阈值函数以及本文构造阈值函数的去噪效果,在信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)两个方面进行对比。结果表明,本文提出的阈值函数在信号去噪处理中,能获得更高的信噪比以及更小的均方根误差,具有很好的降噪效果。     

基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法研究

在分析了D.L.Donoho提出的硬阈值、软阈值小波去噪算法存在问题的基础上,构造了一个新阈值函数。新阈值函数的小波阈值去噪方法克服了硬阈值函数不连续的缺点,解决了软阈值函数中存在恒定偏差的问题。仿真实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,在信噪比和均方误差等方面均优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,去噪后的信号与原始信号的近似性也较好,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

基于小波阈值去噪方法的一种改进方案

在D．L．Dohono和I．M．Johnstone提出的多分辨分析小波阚值去噪方法的基础上，提出了一种新的阈值函数。仿真试验结果表明，采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上，还是在信噪比增益上和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阚值。并且，与传统的硬阚值和软阈值相比．此函数不仅表达式简单，易于计算，而且具有优越的数学特性：易于求导，有连续的无穷阶导数。因此新阈值函数的更重要的意义在于使信号的自适应去噪成为可能，为更充分的发挥小波阈值去噪方法的优越性开辟了广阔的前景。     

基于改进小波阈值算法的信号去噪

为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪方法。首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试。结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更高的实际应用价值。     

基于SURE无偏估计的自适应小波阈值去噪

本文在D.L.Dohono提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,与原来的分段阈值函数相比,此函数具有明显优点,表达式简单易于计算,连续可微,易于求导.此函数的这些优点为实现信号的自适应去噪提供了可能.本文应用此阈值函数,基于SURE无偏估计,给出了一种自适应去噪方法.并用受污染的blocks、bumps、heavy sine、doppler等典型信号做实验,实验结果显示此方法能在最小均方误差(MSE)意义上收敛,而且其最小均方误差优于其他文献中的阈值去噪的方法.     

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果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。     

一种改进阈值函数的小波语音去噪方法

在分析了软阈值法和硬阈值法等常用用值函数的优缺点基础上,提出了一种改进的阈值函数,该阈值函数结合了折中阈值函数和μ律阚值函数的优点.实验仿真表明,不管语音信号输入信噪比高低,改进的方法均可获得满意的去噪效果.     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为改进滤波效果,提高去噪质量。通过分析软硬阈值去噪的原理和方法,为小波阈值信号处理提出了一种改进的去噪方法。该方法综合了软硬阈值的特点,对其参数进行优化设计,通过调节参数值以更好地获得阈值估计。针对改进后的去噪算法,通过Matlab仿真比较了传统的小波软硬阈值算法与该算法的消噪效果,结果表明,提出的方法有更好的消噪效果和稳定性。     

一种新型阈值决策的小波去噪方法

在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出了一种新型阈值函数和自适应阈值的去噪方法。阐述了改进型阈值函数的特点。改进型阈值函数与传统软、硬阈值函数相比,克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点。为了解决在每一级尺度上都采用同一阈值的不足问题,将自适应阈值算法引入去噪。实验表明：此去噪法提高了重构信号的信噪比,有效去除了噪声,且保留了原始信号的细节特征,与传统去噪法相比是一种较好的恢复微弱信号的方法,在通信去噪中具有较高的实用价值。     

自适应阈值函数小波算法的电机振动信号去噪

通常采集的电机振动信号中都含有噪声成分,一般采用小波阈值去噪处理可以达到理想的效果,但是传统软、硬阈值函数存在恒定偏差或不连续等缺点,不能很好的保留有用信息。针对这一问题,文中提出了随分解层数自适应且具有调整参数的阈值函数。改进的小波阈值函数连续、可微且具有渐进性,通过遗传算法做调整参数寻优,在保留大部分原始信号的基础上进行去噪,使得新的小波去噪算法在保留有用信息与去除噪声之间有较好的平衡性。实验中将该方法应用于所采集的电机振动信号,结果显示,该方法具有更高的信噪比与较低的均方根误差,能够更好的滤除噪声,保留原信号的有用信息。     

一种基于改进阈值函数Contourlet域的图像去噪算法

针对Contourlet域中传统硬阈值函数由于函数不连续所造成的振铃和伪吉布斯现象以及软阈值函数由于恒值压缩导致的图像模糊失真的问题,文中提出一种基于改进阈值函数的Contourlet域图像去噪算法。该改进阈值函数引入了指数平滑函数法的思想,使其在Contourlet域内具备连续性、渐进性、偏差性和高阶可导性,克服了软硬阈值函数存在的问题。方法中阈值估计部分选取的是BayesShrink自适应阈值估计,能够比较精准的确定阈值大小,并且解决了传统固定阈值估计过度扼杀变换系数的现象。通过对比实验,文中提出的改进后图像去噪方法在峰值信噪比、均方根误差和图像增强因子等客观评价标准上与传统去噪方法相比具备较好的去噪效果。     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

一种基于小波变换的自适应图像降噪法

提出了一种基于二进小波变换的图像降噪方法,通过对小波变换系数进行阈值处理实现降噪。该方法结合图像的自身邻域信息,具有一定的自适应性。实验结果证明能够产生较好的效果。     

遥感图像的NSCT自适应阈值去噪方法

提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)相结合的遥感图像自适应阈值去噪方法。通过小波估计被噪声污染遥感图像的噪声强弱,根据噪声的强弱以及NSCT的分解特点及系数所在邻域的特性,给出不同尺度不同方向的自适应阈值。仿真实验结果表明,与小波硬阈值、Contourlet硬阈值和基于非下采样Contourlet硬阈值去噪方法比较,该方法在提高了图像的峰值信噪比的同时也减少了Gibbs现象,图像视觉效果也得到明显的改善。     

基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法

本文分析了噪声的小波变换特征,阐述了基于阈值的正交小波变换去噪法,在此基础上提出了一种基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法。其小波阈值的选择是依据设定虚警概率后使得检测概率为最大的准则,并随各尺度独立。通过实验验证了该方法的有效性和优异性。     

一种基于小波变换的图像去噪算法

利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。针对图像存在大量噪声的情况,阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上,提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。通过试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。     

基于改进小波阈值去噪和CEEMDAN-HT融合的谐波检测技术

针对电网环境噪声导致自适应噪声的CEEMDAN谐波检测精度低的问题,文中提出了一种基于改进小波阈值去噪和CEEMDAN-HT融合的谐波检测技术。利用修正因子T_j自适应调整阈值,通过可调参数τ调节阈值函数软、硬特性,并将改进的小波阈值去噪方法应用于谐波信号的预处理。经预处理的信号再进行CEEMDAN分解,可有效抑制模态混叠束缚。运用相关度判据去除虚假分量,并利用Hilbert变换解调包含谐波特征的分量,准确提取其幅频信息。经MATLAB仿真可知,改进小波阈值去噪与CEEMDAN-HT的融合算法可将稳态谐波检测平均误差被控制在1%以下,暂态谐波检测平均误差被控制在2.1%以下,呈现出良好的抗噪性能。