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基于Stein的无偏估计原理的自适应小波降噪阈值选择(rigrsure)算法,利用小波变换分解低信噪比下的Block信号,使用rigrsure算法获得重构后的低频信号和各层细节信号小波降噪阈值,提出了一种改进降噪算法,对Block信号降噪,通过仿真取得良好的降躁降噪效果。 相似文献
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为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分解的基础上使用小波阈值降噪和间隙阈值降噪方法按不同方案进行降噪处理并得到最佳算法,将其与所提算法进行对比.实验结果表明,本文所提自适应滤波降噪方法的降噪效果比阈值降噪最佳方法效果更好. 相似文献
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提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 (WT-AL)。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明:该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。 相似文献
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分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差(LMS)的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。 相似文献
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小波阈值函数中,因信号之间的不连续性及小波估计系数与原信号的小波系数存在误差等原因,图像无法得到最优还原.为此提出一种基于改进协同量子粒子群算法优化小波函数的去噪方法.该方法在协同量子粒子群优化(CQPSO)算法的基础上引入了自适应收缩扩张因子,用改进的协同量子粒子群算法优化小波阈值函数中的调节因子和阈值.仿真图像和数... 相似文献
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为了解决基于瑞利散射的布里渊光时域分析系统(BOTDA)中传感信号受噪声干扰严重的问题,采用2维提升小波变换算法,将测量信号从1维空间转换到2维空间,进行阈值降噪处理。通过理论分析和实验验证,取得了传统小波与2维提升小波降噪数据。结果表明,2维提升小波变换比传统小波变换信噪比提高约10dB,运算量减少了1/3;2维提升小波充分利用测量信号时间上的相关性,变换结构简单、运算速度快、降噪效果优于传统小波,适用于瑞利BOTDA系统降噪。该结果对光纤传感系统中信号降噪的研究有一定参考价值。 相似文献
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局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性. 相似文献
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傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号,采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号,在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层,利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理,最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明,对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象,使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。 相似文献
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基于时频阈值的小波包语音增强算法 总被引:2,自引:0,他引:2
该文考虑小波域应用语音降噪中听觉掩蔽效应,提出了一种基于时频阈值的小波包语音增强算法。新算法首先通过频域增强方法得到语音粗估计,通过跟踪估计语音时频特性的细节变化,及时调节降噪阈值,然后利用时频阈值对小波包系数进行处理,以达到语音降噪的目的。实验表明,较传统小波域语音降噪方法,新算法在抑制平稳白噪声的同时减小了语音信息的损失,其增强语音的MOS(Mean Opinion Score)评分、输出信噪比、MBSD(Modified Bark Spectral Distortion)测度性能均有明显提高。 相似文献
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基于小波包的阈值语音去噪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。 相似文献
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基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献