FFT和小波变换在信号降噪中的应用

信号降噪是指滤除信号的高频噪声从而使信号尽量接近真实值,这是信号处理的关键环节.在分析FFT和小波变换的基础上,采用这两种方法对加入随机噪声的信号进行降噪处理,并在MATLAB平台上仿真实现.用基于信号降噪的两大准则对两种降噪结果进行分析,表明小波变换在该信号的降噪处理中有明显的优势.     

基于序列相关和小波变换的加速度计信号降噪

有效滤除加速度计信号噪声,对提高加速度计信号分析精度有重要作用,针对加速度计比较法冲击激励校准中,噪声对加速度计频率响应函数估计的影响,提出一种基于序列相关和小波变换的加速度计信号降噪方法。该方法首先对参考加速度计和被校加速度计的输出信号进行小波变换,然后利用同一激励下不同加速度计响应信号小波系数的相关性,引入互相关系数对阈值进行改进,并应用该阈值对加速度计输出信号各层小波系数进行降噪。仿真实验和加速度计比较法冲击激励校准实验表明,该方法能够有效降低加速度计输出信号中的噪声,提高了加速度计频率响应函数估计精度。     

基于小波包变换的脑电波信号降噪及特征提取

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号干扰等特点,对基于小波变换和小波包变换的脑电波信号的滤波降噪方法,和基于小波包变换的脑电波信号特征提取方法进行了研究。首先利用MindSet采集到原始脑电波数据,然后分别应用小波变换和小波包变换对其进行降噪处理,比较了两种方法的性能,验证了基于小波包变换的降噪方法的优越性和特征提取方法的有效性。     

一种基于小波变换的加速度传感器信号降噪方法

为了提高加速度传感器比较法冲击激励校准处理时频率响应函数估计精度,构建了一种通过小波变换方式来实现对加速度传感器进行信号降噪的高效方法,对相同激励对应的参考与加速度传感器产生的响应信号依次通过小波变换进行处理,通过此阈值实施降噪,最终达到显著降噪的作用。仿真结果得到:与采用小波变换方法进行阈值降噪的过程相比,本文处理方式能够显著提高SNR,显著优化降噪效果,可以达到比小波变换阈值降噪效果更高的信号响应控制精度。采用本文方法可以显著消除加速度传感器进行信号输出时形成的噪声,对加速度传感器输出信号降噪处理后可以使RMSEH明显减小并获得更高平滑度。     

小波变换在信号降噪中的应用研究

由于小波变换具有良好的时-频特性,从而为其在信号降噪中的应用提供了广阔的前景.本文通过傅立叶变换和小波变换在信号降噪中的对比研究可以看出,小波变换在信号降噪应用方面具有得天独厚的优越性.本文同时对小波降噪过程、小波域阈值选取原则和小波基选取原则进行了讨论,得出了一些有价值的规律和原则.     

融合数字累加平均和小波变换的信号降噪测试

为提高噪声污染信号的检测速度,研究了一种融合累加平均与小波变换的方法进行信号降噪处理,并测试验证了其有效性。测试结果表明,融合数字累加平均和小波变换的去噪方案在处理速度和降噪效果方面远优于单独累加平均或单独小波变换。对被测信号10 000次累加平均再小波降噪获得的降噪效果与30 000次累加平均相同,但耗时仅为后者的36%,大大提高了信号检测速度。分析比较发现,对带噪信号先累加平均再小波变换方案的去噪效果优于先小波变换再累加平均。     

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。     

基于正交小波变换的信号降噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的信号降噪方法,深入研究了小波变换中的信号分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以取得较好的去噪效果。     

小波变换降噪处理及其Matlab实现

针对在信号检测中经常存在的噪声污染问题,本文利用小波变换进行降噪处理.分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择,并在Matlab软件中进行了信号降噪的模拟仿真实验.分析结果证明了小波变换良好的降噪效果.     

改进小波阈值函数信号去噪研究

为解决信号去噪中白噪声的抑制问题,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出一个双变量阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,该函数有优越的数学特性。仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述去噪方法,具有较高的实用价值。     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于自适应小波阈值收缩算法的冲击消噪

冲击信号属于非平稳随机信号,在分析冲击信号之前信号消噪非常重要.基于Donoho提出的小波阈值收缩算法,提出了一种新的自适应于原信号的折中收缩函数.不同于经典阈值消噪算法,新算法克服了硬阈值算法造成的信号不连续的缺点,也弱化了软阈值算法中原信号小波系数与消噪后小波系数的固定偏差.应用结果表明,自适应小波阈值算法对冲击信号消噪比常用的软阈值或硬阈值算法具有更好的直观效果.     

基于平稳小波变换心音信号阈值去噪的对比分析磁

为研究去除心音信号中的环境噪声、工频噪声和肌电噪声等多种噪声,获得最优的心音去噪方法。论文基于平稳小波变换选取db5小波对心音信号进行3尺度分解,对分解后的高频系数分别选择了硬阈值函数以及软阈值函数,并对固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值以及Penalized阈值进行了对比分析。通过去噪衡量指标对心音信号不同阈值以及阈值函数的去噪效果对比分析,硬阈值的去噪效果要好于软阈值的去噪效果,去噪效果最好的是S tein无偏似然估计阈值,有效地去除了参杂在心音信号中的多种噪声。     

提升格式下的小波优化及陀螺信号降噪

在小波的各种应用中,一直存在着小波基的选择问题。在小波的提升框架下,提出了一种基于进化算法的小波优化方案,能够根据信号处理的目标对已有小波的系数进行修正。针对陀螺信号的降噪问题,采用此方案得到了一个优化的新小波,并利用这个新构造的小波进行了仿真。结果表明,优化的小波可获得更好的降噪效果,而且与传统方法相比,这种优化方案具有较大的灵活性,可适用不同的实际要求。     

基于小波能量元和改进双阈值函数的微流控芯片信号去噪方法研究

微流控芯片技术是一种新型的分析检测技术,可广泛应用于生物、化学、医学等领域。为提高微流控芯片信号去噪效果,本文提出了一种基于小波能量元和改进双阈值函数的去噪方法。构建了基于指数和对数函数的小波能量元双阈值函数,继而设计了微流控芯片信号去噪算法。以模拟的微流控芯片信号为研究对象,对比选择db4小波基进行了4层分解去噪仿真实验。仿真结果表明,本文方法优于现有的普通阈值法、空域相关法和能量元浮动阈值法。该方法已应用于自主研发的非接触式微流控芯片便携式分析诊断仪,去噪效果良好,有效提升了设备性能。     

小波变换在脉象信号消噪处理中的应用

首先简单介绍了小波变换消噪的原理,然后分别利用小波变换和傅里叶变换,对临床采集的脉象信号进行了消噪处理.结果表明,利用小波消噪能够有效地保留脉象信号中的尖峰和突变部分,最大限度地反映了原信号本身的特性,消噪效果较好.     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

非线性小波去噪技术在水声信号识别中的应用

应用非线性小波去噪技术对小波包能量法进行改进,提出了一种新的方法———去噪小波包能量法。该算法对信号小波去噪后,再用小波包能量法提取信号的特征。文中研究了不同的小波去噪方法对水声信号分类识别率的影响,在实测信号样本集上用BP神经网络进行了识别实验。结果显示了算法的有效性。