小波阈值去噪和FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法

为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种小波阈值去噪和函数系数自回归FAR建模结合的MEMS陀螺数据处理方法。采用小波阈值去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,提高其信噪比;为克服常用的自回归AR模型无法解决MEMS陀螺随机漂移存在的非线性问题,引入FAR模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模。实验结果表明,此数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且与AR模型相比,FAR模型能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测。     

基于小波阈值改进算法的动调陀螺信号去噪

针对传统阈值函数对动调陀螺输出信号去除噪声存在阈值函数不连续或恒定偏差问题,在D.L.Donoho和I.M.John-stone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数;新阈值函数表达式简单易于计算,在对动调陀螺漂移信号去除噪声时,它既克服了硬阈值函数不连续的缺点,同时又克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性;通过动调陀螺实测信号的实验表明,新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,均优于传统的去噪方法,具有较高的实用价值。     

基于小波去噪和AR建模的MEMS陀螺数据处理方法

为解决MEMS陀螺输出信号中噪声大、随机漂移严重的问题,提出了一种基于小波去噪和AR建模的MEMS陀螺组合数据处理方法.采用小波去噪法对MEMS陀螺输出信号去噪,自适应确定小波分解层数,提高了其信噪比.采用AR(autoregressive,自回归)模型对MEMS陀螺的随机漂移进行建模,利用平均均方预测误差确定模型的最佳阶数,并与传统的一阶马尔可夫模型进行了比较.实验结果表明,该组合数据处理方法可有效抑制MEMS陀螺输出噪声,且能更精确地对MEMS陀螺随机漂移进行建模及预测.     

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。     

小波阈值去噪在图像去噪中的应用

小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,它们的去噪思想都是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理.本文主要针对图像去噪,将一幅图像分别进行软和硬阈值去噪的方法进行比较,得出无论阈值门限设为何值,软阈值的去噪效果总是比硬阈值的去噪效果好这个结论.     

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。     

基于改进遗传算法的图像小波阈值去噪研究

论文提出了一种基于改进遗传算法的图像小波阈值去噪方法。从理论上分析了小波阈值去噪的原理,并采用改进遗传算法来求小波变换各子带的最优阈值,计算时无需噪声方差等先验信息;通过综合交叉和随机变异,避免了人为确定交叉率和变异率,从而使算法更加稳健,在提高搜索效率的同时减少陷入局部最优的机会。实验结果表明,与普通的小波阈值去噪方法相比,该方法能较好地改善去噪后图像的视觉效果,提高峰值信噪比。     

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.     

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。     

基于小波分析的MEMS加速度计去噪优化算法

针对惯导系统中MEMS加速度计输出漂移误差较大的问题,本文在对噪声分析建模的基础上,提出了一种小波阈值去噪优化算法.利用Allan方差分析加速度计输出噪声特性,构造噪声模型,并设计了一种基于多尺度阈值函数的去噪方法.该方法有效克服了传统软、硬阈值函数的局限性,且在各尺度上选取不同的调节系数优化滤波性能,算法适应性强.仿真结果表明,该方法在信噪比、均方根误差和波形相似度方面均有明显改善,较之传统阈值去噪算法信噪比提高了5 dB,并能在一定程度上提高系统导航精度,100 m范围内相对误差降低2.69％.     

基于小波降噪的MEMS惯导系统对准方法研究

针对当前MEMS器件受加工工艺限制导致器件输出信噪比低,进而影响MEMS惯导系统初始化的问题,提出一种采用小波降噪的“重力+地磁”信息粗对准方法。分析MEMS器件输出信息结构特征,探索不同小波基函数在不同分解层数下的降噪效果并设计小波分解方案并实现惯性器件噪声的有效滤除;根据重力矢量垂直当地地理坐标系水平面的特征,利用加速度计敏感重力矢量水平分量实现载体初始水平姿态角的确定;结合地球表面任意位置处的地磁信息具有唯一指向性的特征,通过测量载体所在位置处的地磁信息并结合磁偏角修正实现载体初始方位角的求取。转台实验结果表明,经过小波降噪处理后得到的重力与地磁信息可实现MEMS惯导系统初始对准。     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

新阈值函数下的小波阈值去噪

针对传统小波阈值去噪法中硬阈值函数不连续,软阈值函数有固定偏差的缺点,提出一种新的阈值函数。对Donoho的固定阈值进行改进,提出一种自适应的阈值。在Matlab环境中,分别进行了实验选取最优小波基,新阈值函数的最优参数以及新阈值函数与传统硬阈值函数,软阈值函数和折衷阈值函数的对比。实验结果表明,新的阈值函数能更有效地提高语音信号的信噪比,改进语音质量。     

基于改进小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,在分析了传统的软、硬阈值函数去噪原理的基础上,提出了一种新的小波阈值函数。新阈值函数克服了软、硬阈值函数存在的不足。通过选择不同的参数,可适应不同的图像。仿真实验表明,新阈值函数较传统阈值函数具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比（PSNR）。     

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。     

改进的小波包能量分段阈值降噪方法

指出了单一阈值选取规则小波包降噪方法的局限性,提出了一种改进的小波包能量分段阈值降噪方法,并与其他小波包降噪方法进行对比分析。仿真结果表明,较其他小波降噪方法,改进的小波包能量分段阈值降噪方法去噪效果更佳。     

基于多参数小波阈值函数的图像去噪

针对图像中的强高斯噪声提出了一种新的小波阈值降噪函数。传统的软阈值法对图像去噪有明显的效果,但对强高斯噪声效果不甚理想,于是构造出一种新的小波阈值函数,此函数包含阈值[λ],调节因子[t]和[n]三个参数,能够自适应地调节阈值的变化。实验以噪声图像与去噪后图像之间的峰值信噪比（PSNR）最大化为准则,采用PSO粒子群算法优化阈值函数中参数[n]和[t]的选取。仿真实验结果表明该方法不仅可以有效地去除噪声,又能避免有用高频信息的损失,提高了图像的信噪比;尤其在强高斯噪声下,相对软阈值法PSNR可提高6~7 dB,表明了此改进阈值法对于强高斯噪声图像降噪的有效性。     

自适应Kalman滤波在MEMS陀螺仪信号处理中的应用

通过中值滤波和均值滤波的有机结合,可以去除MEMS陀螺仪漂移中的"野点"信号。基于Haar小波基的小波变换,寻找到了一种易于实时在线实现的漂移特征提取方法。对残差信号进行二阶AR模型分析建模后,利用改进的自适应Kalm an滤波算法,对残差信号进行滤波,提高了被处理漂移信号的精度。实际测量数据的处理结果验证了该MEMS陀螺仪去漂移方法的有效性。