非线性小波变换阈值法去噪在工程中的应用

利用基于非线性小波变换阈值去噪算法,对变形监测数据进行去噪处理,对模拟数据的处理结果表明,基于非线性小波变换阈值去噪方法与传统的阈值去噪方法相比,能有效地去除伪吉布斯现象,提高信噪比,剔除变形监测数据中的噪声,识别被噪声疏忽的有用信号。     

基于小波变换的爆破地震信号阈值去噪的应用研究

运用小波变换多尺度分析的思想,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征。利用小波系数的统计特性和噪声本身的性质,应用信号特征估计信号中的噪声形态,提出了一种爆破地震信号小波变换阈值去噪的方法,在小波阈值去噪中准确估计噪声阈值水平,使在消除信号噪声的同时保留信号中弱特征成分。通过理论和实践证明了这种方法能够有效地消除爆破地震信号中的噪声。     

基于小波变换的一种红外图像增强算法

图像增强处理是红外图像预处理的必要和关键环节,但目标物体信号弱造成红外图像的对比度差,外界噪声干扰严重造成图像质量差。基于此,提出了一种基于小波变换与奇异值分解和阈值滤波相结合的增强算法。本文用小波分解将红外图像的高频与低频系数分开,低频域用奇异值分解处理方法来增强对比度和图像质量,高频域用阈值滤波处理来消除噪声突出细节;最后,经过小波逆变换和小波重构得到最终的增强图像。实验结果表明:此方法对比传统的红外增强算法,可以将红外图像的对比度提高,增强红外图像细节,在直观上更符合人的感官感应,是一种有效的红外图像增强方法。     

基于小波变换的局部放电软阈值消噪方法的研究

在阐述小波变换原理的基础上介绍了两种局部放电检测的软阈值消噪方法:Stein无偏风险阈值法和平均阈值法,并利用MATLAB对加入白噪声的局部放电信号模型进行仿真研究。结果表明,stein无偏风险阈值法对单指数振荡局部放电模型消噪效果好,但对于其他三种局放模型,波形失真严重,滤噪效果较差;利用平均阈值法能更好地实现从白噪声干扰中提取原信号。     

一种改进的小波阈值降噪方法

本文分析比较了小波阈值降噪方法中的几种阈值函数的特点,针对传统的硬阈值函数和软阈值函数存在的不足,提出了一种改进的软阈值降噪方法。该方法滤波之后得到的小波系数具有连续性好,准确率高,易于重构等优点,且重构后的降噪效果比一般的阈值法降噪效果更好。仿真结果表明,其降噪效果相对于一般的阈值降噪法有明显的改进。     

基于建筑物沉降数据的小波去噪与预测分析

小波变换作为一种新的信号处理工具,其应用领域越来越广泛。基于小波分析理论,通过对监测数据的小波去噪分析与预测,结果表明,小波变换去噪合理有效,能够识别出观测噪声的有用信息,可以取得良好的去噪效果,尤其适用于建筑物变形监测的数据处理,能够提高建筑物沉降数据的预测精度。     

基于小波变换对GPS信号去噪的分析

小波分解能够精细地把信号划分到不同的频带范围内,因此可对含噪信号在不同频带范围内的特征进行信噪分离.本文从GPS精密测量、导航领域的信号去噪角度,探讨了基于小波分析的信噪分离方法,并结合具体实例,说明小波分析对GPS信号消噪处理的实用性及有效性.     

基于高阶统计量的小波阈值去噪方法在探地雷达中的应用

小波阈值去噪是一种有效压制随机噪声的方法,但在信号信噪比降低时,阈值的选取也变得困难。本文利用高阶相关的方法来压制信号中的随机噪声。这种方法中,通过计算小波函数与信号的相关函数的三重相关系数来代替小波系数对信号进行阈值处理。因为高斯分布函数的高阶矩为零,所以三重相关系数能更好地识别未被噪声污染的小波系数,能更好地压制随机噪声。通过对探地雷达的理论模型和实际数据处理表明,该方法能有效地压制噪声,提高信噪比,是一种处理探地雷达数据的有效方法。     

基于小波分析的TDR信号滤波与去噪

为去除TDR法岩土体变形监测信号中因多种原因而产生的噪声,同时最大限度地保留岩土体因变形而导致的微弱反射信号,提出结合小波函数和TDR监测信号特点的滤波与去噪方法。其工程应用表明:该方法在分析TDR监测信号时,能通过对信号的高通滤波和无用噪声的消除,在重新构造的新信号中较准确凸现隐含于原始输出信号内部的异常信号。相对于单纯用小波变换信号后某一尺度细节信号来分析岩土体变形局部特征的方法而言,该方法含义更为明确,且能更好地突出岩土体变形失稳位置(或失稳区域)。     

迭代阈值算法阈值选择在图像恢复中的研究

在图像恢复领域,用小波变换实现图像修复是一种重要的方法,迭代阈值算法(IST)是其中的典型代表。在应用其进行图像修复的过程中,对硬阈值、软阈值、半软阈值和stein阈值四种阈值分别进行了研究。从实验结果分析,使用硬阈值的方法要比其他三种阈值方法效果更好。     

小波去噪在GPS数据处理中的应用

本文利用matlab编程将实际应用中采集的一组数据进行提取,提取GPS信号中的两颗卫星载波相位L1上的C/A码,通过不同历元间求出双差,再分别选取一定的小波基函数和选取特定的阈值对其进行小波分析去噪,通过信噪比、均方根误差作为小波函数和阈值选取的标准及去噪效果的评价标准,将获取的不同小波去噪结果进行对比,根据对比的结果确定选择哪种小波,选取何种阈值,确定小波函数和阈值以后,最后通过最新的一种评价指标——平滑度来确定最终去噪的效果。     

信号去噪阈值与阈值函数的取舍研究

为了提高爆破振动信号精度,采用小波阈值去噪方法对爆破振动信号进行去噪,在去噪过程中阈值与阈值函数的选取是关键,阈值与阈值函数选取的合适与否将直接影响到消噪的效果。研究结果表明:heursure和sqtwolog两种阈值的去噪效果比较好;软阈值函数较硬阈值函数有更好的去噪效果。     

探地雷达信号小波变换去噪

本文简述了小波变换去噪的方法原理,并用该方法对含有随机干扰的合成探地雷达记录及野外实测数据进行了处理。对理论模型的处理结果表明,相对于常规去噪方法来说,小波变换去噪法能更彻底去除噪声、完整保留信号细节。而地基强夯加固探地雷达剖面图像经小波去噪处理后,不同介质界面变得明显清晰,墩长及墩形较处理前得到突出,尤其是土石墩剖面,墩形及墩长较清晰可辨。理论模型及实测数据研究结果均表明,小波变换去噪法能有效改善探地雷达剖面质量,提高解释的准确性和精确性。     

基于EEMD阈值去噪的电能质量多扰动分类

针对含噪声的电能质量多扰动分类识别问题,提出一种基于EEMD阈值去噪的分类识别方法。首先依据源噪声信号在电能基波上不同频率和不同幅值叠加的特性,采用EEMD去噪法对信号源分解得到固有模态函数(IMF),消除高斯白噪声后,将得到的IMF分量转化为IMF能量值;最后,运用人工蜂群算法(ABC)优化在线极限学习机(OSELM)实现多扰动分类识别。MATLAB实例证明了提出方法的能够准确的对于扰动信号进行分类识别。     

改进的Garrote阈值法去噪的研究

在固定阈值方法的基础上,提出改进的固定阈值算法,进而给出改进的Garrote阈值法。理论分析、仿真实验以及工程实例的结果表明,改进的Garrote阈值法无论在去噪效果上,还是在信噪比和均方根误差意义上均优越于软、硬阈值法以及Garrote阈值法。     

小波去噪在GPS动态监测数据处理中的应用研究

介绍了小波去噪的原理和步骤,基于不同的阈值选取方法、选择几种不同的小波函数、比较了在GPS动态监测数据处理中的去噪效果。结果表明,应用小波分析的方法可以较好实现去噪效果。     

一种基于 Sobel 算子的小波与 IHS 遥感影像融合算法

针对IHS图像融合算法中颜色畸变比较明显的问题,提出一种新的基于小波与IHS相结合的遥感影像算法.经IHS变换的多光谱影像Mul的I分量与全色影像Pan由二维离散小波分解,对小波高频和低频分量采用不同融合规则:低频分量采用绝对值加权平均的方法,把两者的低频系数按其权值比例合成到新的分量I1中;高频系数采用基于区域分块的Sobel算子的绝对值取大. 实验结果与IHS法、传统小波与IHS结合法相比较,该算法能获取更多的光谱信息,人眼视觉效果也较好.     

一种基于小波分析的事件检测算法

分析了小波基本理论，讨论了事件检测算法，建立了基于小波分析的算法，通过采用交通流仿真数据对该算法进行测试，结果显示该算法具有较好的效果。     

基于软阈值小波降噪的天津CORS站点数据分析

以地心地固坐标与椭球面坐标转化关系的微分方程为基础,结合基线解算得到的坐标分量方差-协方差矩阵,推导了用于CORS站点坐标分量时间序列小波滤波的软阈值公式,并用于天津CORS站点的坐标时间序列滤波处理,滤波结果表明该软阈值的设定方式可较好的去坐标时间序列中的高频噪声。     

岩石高边坡安全监测数据的小波变换去噪处理

 把小波变换模极大值去噪法和小波变换阀值去噪法应用于noissin模拟噪声信号和某水电站岩石高边坡安全监测资料,根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性,剔除由噪声产生的模极大值点,保留信号所对应的模极大值点,利用剩余模极大值点重构小波系数,恢复原有监测信号。并通过信噪比、去噪信号能量比、去噪信号与原信号标准差三个性能指标,比较二者的去噪性能。实例应用表明,小波变换模极大值去噪法能够更有效地去除噪音突变信号,保留原始有用信号的突变点,重构信号能够更光滑地重现原始信号,比小波变换阀值去噪法性能更佳,具有更好的实际应用价值。