基于小波阈值和自适应谱线增强的胎心率去噪算法

胎心率是临床上对胎儿进行监护的一个重要生理指标。在信号提取过程中,由于原始信号成分复杂,噪声干扰严重,胎儿心率的准确度受到很大的影响。为了能够准确地提取胎心率,本文提出一种改进的去噪算法。该算法是将小波阈值去噪与自适应谱线增强技术相融合。实验结果表明将两种方法融合后计算量减少,噪声有效降低,胎心率值计算更加准确。     

一种冗余小波变换的心电信号噪声消除方法

平稳小波变换去除心电信号噪声较好抑制了小波空间适应法消噪产生的伪Gibbs现象,但其重建过程相对复杂。提出对受噪声污染的心电信号移位一次,将移位信号及原信号分别进行正交小波变换阈值去噪,以它们的平均作为去噪结果。实验表明可以获得与平稳小波变换相同的去噪效果,但算法实现更简单快速。     

基于平稳小波变换的铯谱和ECG信号的去噪方法

本文针对小波空间适应法在用于TOKAMAK铯谱信号以及ECG信号去噪中的缺陷,提出一种利用平稳小波变换来消除信号加性噪声的方法。对受噪声污染的信号进行多层平稳小波变换,避层估计平稳小渡变换细节信号中噪声的均方差并适当选取各层阈值．对平稳小波变换的各层细节信号进行不同的闭值处理,从而更好地抑制小波空间适应法消噪出现的Gibbs现象．较好地保持了铯谱信号和ECG信号的几何特征。     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。该方法有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

一种基于小波变换的红外导引头信号检测方法

针对某型号红外导引头信号的检测问题,提出了一种基于离散平稳小波变换的微弱脉冲信号检测方法.根据有用脉冲信号与噪声信号在频谱特性上的差异,对导引头信号进行多尺度的离散平稳小波变换,利用分解后得到的低频近似信号逼近信号中的低频噪声来滤出低频噪声的干扰,同时采用阈值去噪的方法处理信号中的白噪声.将该方法应用于仿真信号和真实导引头信号检测,仿真实验结果表明:该方法在有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生的Gibbs现象的前提下,极大地提高了导引头信号的信噪比,增强了导引头的探测能力.     

使用时频盲源分离和小波包去噪的胎儿心电信号提取

提出一种使用时频盲源分离(TFBSS)和小波包去噪的胎儿心电信号提取新方法。首先通过重排时频谱时频盲源分离方法进行胎儿心电信号的初次提取,并将初次提取得到的母体心电信号和噪声对应的各路分量置零,其余分量由混合矩阵进行重构;然后再利用重排时频谱的时频盲源分离方法对重构信号进行胎儿心电信号的二次提取,得到含噪声的胎儿心电信号;最后通过小波包去噪抑制胎儿心电信号中的基线漂移和噪声。在胎儿心电信号和母体心电信号的QRS波无重叠、部分重叠或完全重叠的情况下,通过该方法能有效抑制母体心电信号和噪声的干扰,提取胎儿心电信号。实验结果表明该方法能提取清晰的胎儿心电信号。     

基于奇异值分解和小波包分析的液压泵振动信号特征提取方法

针对液压泵故障特征提取问题,提出了一种基于奇异值分解和小波包变换的液压泵振动信号特征提取方法.通过奇异值分解将噪声非均匀分布的液压泵振动信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,对各分量进行小波包阈值去噪,重构去噪后分量,对去噪后信号进行小波包分解,提取各频带能量特征.以齿轮泵为例,将该方法对齿轮泵的气穴故障、齿轮磨损和侧板磨损3种常见故障和正常状态的振动信号进行特征提取分析,结果表明,该方法可有效提取齿轮泵故障特征.     

基于二阶段噪声检测的滤波算法研究

研究信号优化问题,针对信号中的混合噪声,大大降低了信号的精度和准确性,影响了对真实信号特征的提取,为了消除存在于信号中的混合噪声,提出了一种基于二阶段噪声检测的滤波算法.先通过小波空域法处理由高斯噪声控制的小波系数;根据脉冲噪声控制的小波系数幅度的特点,结合中值滤波算法,构造一种能检测出脉冲噪声控制的小波系数的检测器,处理检测出的小波系数;最后用二次处理后的小波系数进行信号重构,可以去除混合噪声;仿真实验表明方法有效可行并优于单-的小波空域相关去噪法和软阈值去噪法,而且能够较好地去除混合噪声,达到提取信号优化过程.     

基于小波阈值去噪的心电信号分析

研究心电信号优化问题,为去除心电信号采集过程中存在的噪声信号,抑制各种噪声干扰,提出了小波阈值去噪的心电信号去噪.以小波阈值降噪为基础,首先利用sym8小波对心电信号进行8尺度分解,再用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪.针对软阈值去噪法产生的伪吉布斯现象,采用一种新阈值函数对心电信号进行处理.通过对MIT心电数据库中...     

重复利用噪声信息的图像去噪的研究

该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节.其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用.通过对噪声信号和初步去噪信号进行小渡变换.比较它们的小波系数,当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时,将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数,然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪,从而达到既能够去除噪声,又能保留图像细节的目的.实验证明,该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进.     

平移不变小波在心音信号去噪中的应用

小波阈值去噪方法可以消除心音信号中的噪声,但其缺乏平移不变性,可能在信号的奇异点附近产生人为的振荡现象,即Pesudo-Gibbs现象,影响去噪效果。采用平移不变(Translation Invariance,TI)小波阈值去噪的方法对心音信号进行去噪,通过对信号序列平移来改变奇异点在整段信号的位置,以降低或消除振荡。对信号采用平移不变小波去噪之前,先通过消除趋势项来降低信号采集过程中引入的干扰。实验结果表明,该方法消除了人为振荡现象,在保留心音信号主要特征的前提下,信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)均得到明显改善。     

基于小波的EMD去噪法应用于心电信号去噪

实测的心电信号不可避免地存在一些强干扰和噪声,如何在强背景干扰和噪声下准确提取出有用的心电信号,是心脏病智能诊断的一个重要内容．提出一种新的基于小波的EMD去噪方法,先将信号进行小波分解,将带噪信号分解为多个尺度的信号,然后再对其中某几层信号进行EMD分解,剔除其中的噪声模态分量,重构后得到去噪后的信号．最后分别利用仿真带噪心电信号和MIT／BIH心电噪声数据库信号进行验证,并与单独运用小波阈值法和EMD分解法比较去噪效果．结果表明,该方法优于其他两种方法,简单有效,且适于实际应用．     

基于二进小波变换阈值去噪方法的性能分析

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出基于二进小波变换的阈值去噪方法。为分析此方法的去噪性能,对同一图像在叠加不同水平的Gaussian噪声的情况进行了去噪实验,仿真实验结果发现,基于二进小波变换的阈值去噪方法不但有效抑制了图像边缘附近的Gibbs现象,而且使去噪后图像的峰值信噪比在不同噪声水平下都有很大程度地改善,在不同噪声水平间有很小幅度的波动,这表明基于二进小波变换的阈值去噪方法的去噪性能具有很强的稳定性。     

自适应阈值小波滤波及其在ECG消噪中的应用

采集的心电信号,各类噪声往往覆盖了其有用信号的全频段范围,通常的方法难以有效消噪。讨论了将非线性阈值函数h引入小波消噪中,通过训练信号来确定各尺度下的h函数参数,然后采用阈值自适应的小波滤波进行心电信号消噪的方法。通过和Donoho的小波阈值消噪法对实测心电信号消噪比较,说明了该方法在心电消噪方面的有效性,且在消噪后波形不失真方面具有更好的优越性。     

小波包去噪方法在海底石油管道超声检测中的应用

通过分析海底石油管道超声检测回波信号,部分有效信号混在噪声信号里,本文研究了具有任意多尺度分解特性的小波包去噪方法。首先介绍了小波包的基本理论以及去噪声理论,然后运用小波包分析对实际测量的超声回波信号进行。处理。仿真结果表明,小波包去噪法能更好地抑制噪声,明显提高信噪比。     

3σ规则和µ律阈值法在心音信号去噪中的应用

讨论小波包阈值法去噪的机理,提出基于小波包变换的3σ规则和µ律阈值法在心音信号预处理中的方法,该方法保留小波包变换去噪的优势,能够有效地突出心音的特征部分,在心杂音信号去噪中有较好的效果。实验结果表明,该方法在去除干扰和心杂音上有着一定的优势,在心音信号检测中有重要的应用价值。     

3σ规则和μ律阈值法在心音信号去噪中的应用

讨论小波包阈值法去噪的机理,提出基于小波包变换的3σ规则和μ律阈值法在心音信号预处理中的方法,该方法保留小波包变换去噪的优势,能够有效地突出心音的特征部分,在心杂音信号去噪中有较好的效果。实验结果表明,该方法在去除干扰和心杂音上有着一定的优势,在心音信号检测中有重要的应用价值。     

基于小波分析的脉冲涡流信号去噪方法研究

应用小波多尺度分解与重构技术和小波包分析技术对脉冲涡流检测信号进行处理,将信号中的噪声分离出来并去除。采用离散小波变换的强制消噪法、软阈值消噪法和不同熵准则的小波包消噪法,对实测的脉冲涡流信号进行消噪。在保留信号中有用成分的前提下,结合信号的信噪比和均方根误差,对消噪方法进行比较和优选。实验结果表明,小波包分析中的Threshold熵准则法效果最好。     

基于阈值的小波域语音降噪新算法

提出了一种新的基于阈值的小波域语音降噪算法。采用小波包对含噪语音进行分解，克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阈值的方法，对每一尺度上的噪声最大量进行去噪，保留有用信号，可以进一步提高信噪比，仿真实验表明，该方法有更好的去噪效果。     

去除漏磁信号中系统噪声的小波系数去噪方法

漏磁无损检测普遍用于铁磁材料的无损检测中,是近年来输油管道检测中常用的一种有效方法。研究了输油管道检测中漏磁信号的去噪问题,由于漏磁信号被多种噪声源所污染,极大地降低了漏磁信号中缺陷信号的可检测性。通过利用小波系数去噪, 提出一种去除漏磁信号中系统噪声的新方法。实验结果说明:该方法的去噪效果优于传统的小波去噪方法。