基于VMD和小波阈值的水听器信号去噪方法

针对水听器采集信号过程中存在的外界环境噪声干扰问题,提出了一种基于变分模态分解和小波阈值(VMD-WT) 的联合去噪方法该方法首先对含噪信号进行VMD分解,得到固有模态函数(IMFs)。然后计算每个IMF分量的中心频率和相关系数,通过相关系数阈值去除噪声IMFs,并对其余有用的IMFs进行小波阈值去噪处理。最后对去噪的IMF分量进行重构,得到具有良好信噪比的信号,通过仿真实验,证明了本方法与CEEMDAN=WT(自适应噪声的完备经验模态分解－小波阈值去噪)、EEMD-WT(集合经验模态分解－小波阈值去噪)、EMD-WT(经验模态分解－小波阈值去噪)、WT(小波阈值去噪)等方法相比,具有更好的去噪效果。通过对光纤水听器的实测实验表明本文的VMD-WT法在实际水听运用中具有良好的提高信噪比的性能。     

基于VMD和小波分析的电能扰动信号去噪算法

为了提高检测电能扰动信号特征的精度,抑制混杂噪声的干扰,提出将变分模态分解(VMD)结合小波阈值的去噪算法.首先利用Hilbert变换对扰动信号进行频谱分析,通过计算平均瞬时频率值,确定分解的模态个数;然后将含噪信号进行VMD分解,筛选部分模态分量重构信号;最后通过小波阈值法去除重构信号的残余噪声.与现有算法去噪效果对...     

基于VMD分解和小波阈值去噪的时差估计算法

为了提高时差定位算法的精度,提出了一种基于VMD分解和小波阈值去噪的时差估计算法。通过VMD分解将信号分解成若干个分量,再利用小波阈值去噪对各个分量进行去噪,最后将信号重构进行互相关得到信号的时延值。仿真结果表明,该方法优于直接小波阈值去噪的时差参数估计算法,具有更高的准确度和稳定性。     

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。     

基于改进小波阈值-CEEMDAN算法的ECG信号去噪研究

Electrocardiogram (ECG) signal denoising has always been a hot research issue. In order to eliminate the noises in ECG signal, a denoising method based on adaptive complete set empirical mode decomposition (CEEMDAN) and wavelet improved threshold function is proposed. Firstly, this method firstly decomposes the ECG signal by CEEMDAN to obtain a set of intrinsic modal functions (IMFs) from high frequency to low frequency. CEEMDAN decomposition is performed on ECG signal to yield several modal components (IMF). Secondly, the correlation coefficient method is used to perform wavelet denoising with improved threshold on the high frequency IMFs. For the low frequency IMFs, by setting a fixed threshold, the IMFs below the threshold is considered to be the baseline drift signal and removed. Finally, the denoised IMFs and the retained IMFs are reconstructed. The experimental results show that the proposed method is more effective than the empirical mode decomposition (EMD) wavelet denoising, and the global average empirical mode decomposition (EEMD) wavelet denoising method.     

小波阈值去噪技术在ECG信号处理中的应用

本文采用小波阈值去噪方法,利用了小波变换多分辨率的特点,它对信号具有自适应性,可以降低消噪算法的复杂程度,又可保证心电信息特征不被丢失。试验表明,该方法能较好地实现心电信号的消噪,同时也适合于信噪比较低的生物信号的处理中。     

基于小波的信号阈值去噪算法研究

阈值去噪的方法就是在小波分解后的各层系数中,对模大于或小于某阈值T的系数分别处理,然后对处理完的小波系数再反变换重构出经去噪后的信号.在阈值去噪中,阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数模的不同的处理策略以及不同的估计方法.     

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Mallat方法的SURF阈值小波去噪的设计与实验

小波分析对于信号处理具有十分重要的作用.使用Mallat小波变换方法在已知噪声频率范围情况下对信号处理效果较好,但无法消除信号中的大量未知白噪声.引入SURF阈值,对小波进行过滤处理,可以有效过滤白噪声.设计基于SURF阈值改进的Mallat变换法进行去噪实验,得出结果并与单一Mallat小波变换法结果进行对比,得出改进后的Mallat小波变换法可以去除大量白噪声,使信号更加光滑,保真.     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

基于一种新的小波阈值函数的雷达信号去噪

小波变换具有多分辨分析的特性和良好的时频局部化分析能力,在雷达信号去噪中得到了广泛的应用,但是常用的小波阈值法存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.在传统的软硬阈值函数基础上,提出了一种新的小波阈值函数,可较好地克服软硬阈值函数的缺陷,与已有的几种改进阈值函数相比,其计算简单、连续性好且便于调节,适合于进行各种数学处理.对Doppler信号的仿真实验表明,新阈值函数可有效的抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值.     

基于一种新的小波阈值函数的心音信号去噪

研究心血管系统的病理特征问题,应正确识别心音信号,对心音信号去噪问题常用小波变换方法,但是小波阈值函数存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.通过讨论软硬阈值函数和已有的几种改进阈值函数的优缺点,提出了一种新的双参可调小波阈值函数,方便调节,适合于进行各种数学处理,更重要的是具有更符合自然信号连续特性的过渡区.仿真实验表明,新阈值函数可有效地抑制噪声,去噪后的信噪比和均方根误差均优于传统小波阈值函数,具有较高的实用价值.     

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.     

基于小波分析的阈值语音信号去噪研究

基于小波分析的阈值语音信号去噪技术是语音信号处理的一个重要热点,主要是围绕阈值函数的选取来讨论的,传统的阈值函数主要有硬阈值函数和软阈值函数,由于应用范围有限,使得这两种阈值函数不能满足很多方面的要求.基于传统的小波阈值函数改进的基础上,对语音信号进行去噪,效果较传统的阈值函数有了进一步的改善.     

基于Matlab的小波阈值折衷去噪算法研究

基于硬阈函数和软阈函数的小波去噪算法处理的信号分别存在着偏差和方差过大的缺点,为有效解决这一问题,提出基于硬软阈值的折衷小波去噪算法。并采用四种常用的信号用matlab对去噪效果进行了仿真。仿真结果进一步表明了基于硬软阈值折衷去噪算法的优越性和有效性。     

小波分析理论的信号变尺度阈值去噪算法探究

当前对于信号辨识控制系统的研究分析领域中,整数阶信号辨识系统本身对于信号的去噪处理能够获得相对有效的理想效果,提出基于小波分析理论的信号变尺度阈值去噪算法,加入变尺度阈值的方法进行相应的处理。通过仿真模拟实验进行有效合理统计分析,在各种程度的信噪比状况进行算法改进,对有用信号的去噪效果实现理想的处理结果。     

小波阈值去噪的一种改进方案

信号在采集、转换和传输过程中经常会受到设备、环境等因素的影响,致使现实信号成为含噪信号,对得到的信号进行去噪是信号处理中的一个很重要的环节。在近二十年中小波去噪方法应用比较广泛并取得了较好的效果,越来越多的学者用小波阈值进行信号去噪。首先讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后本着提高去噪质量的目的,提出了一种改进方案。该方法在阈值函数中加入因子,可以自适应地减小阈值函数中的恒定偏差。与传统阈值去噪方法相比,有以下两点优势:①去噪效果比传统阈值去噪方法好。②具有一定的自适应性。此外,还用Matlab仿真实验证实了该改进方案的有效性和优越性。     

一种ECG信号肌电干扰去除方法的研究

实测心电(ECG)信号通常被多种因素干扰,尤其是肌电干扰的去除存在较大困难.本文提出一种结合经验模态分解法(EMD)与主成分分析(PCA)的消噪算法来去除ECG信号的肌电干扰.解决了通常采用小波算法和EMD等方法会导致ECG信号产生振荡和丢失有用信息的难题.本研究利用PCA对含噪信号经EMD分解后的内蕴模态函数(IMF)进行去噪处理,通过对MIT-BIH心电数据进行仿真,以及定性分析了信噪比(SNR)和均方误差(MSE).结果表明,ECG信号中的肌电干扰被有效去除,所提方法的消噪效果整体上优于小波去噪算法和EMD消噪算法,是一种有效的消噪方法.     

一种基于小波阈值去噪的改进方法

小波理论是一新兴的信号处理理论。它在时间和频率上都有很好的局部性：分析低频信号时，其时间窗很大；分析高频信号时，其时间窗较小。小波理论已成为信号去噪处理中的一种重要的工具。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后．本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方法。该改进方法克服了传统阈值去噪方法的缺陷。并适用于进一步的自适应滤渡的需求．仿真实验证实了该改进方法的有效性和优越性。     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.