基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法研究

在分析了D.L.Donoho提出的硬阈值、软阈值小波去噪算法存在问题的基础上,构造了一个新阈值函数。新阈值函数的小波阈值去噪方法克服了硬阈值函数不连续的缺点,解决了软阈值函数中存在恒定偏差的问题。仿真实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,在信噪比和均方误差等方面均优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,去噪后的信号与原始信号的近似性也较好,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

一种改进的小波阈值去噪算法

为了有效滤除信号中的噪声,在提出的软、硬阈值函数去噪方法的基础上,结合已有的改进小波阈值去噪算法,新构造一种小波阈值函数。文中新构造的阈值函数结合软、硬阈值函数的优点,有较好的降噪效果和灵活性。通过Matlab仿真对比几种算法的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)去噪指标,结果表明,新构造阈值函数的去噪指标优于传统阈值函数,具有一定的实用价值。     

基于一种新阈值函数在信号去噪中的应用

小波理论去噪方法有很多种,小波阈值去噪方法,理论较为成熟,算法更加简单,数值的稳定性高,去噪的效果好。软阈值函数方法和硬阈值函数方法去噪在实际应用中使用很广泛,但总有一些不足的地方,因为软、硬阈值函数自身的结构都有一定的缺陷。本人提出一种新的阈值函数,它有较好的光滑性,随着参数取值的变化,新阈值函数介于在软、硬阈值函数之间,而且表达式简单,计算方便。最后,在MATLAB环境下,对加入高斯白噪声的信号进行了去噪的仿真实验,结果表明:新阈值函数去噪方法好于软、硬阈值去噪方法。     

一种改进的小波阈值去噪法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法,其中阈值函数的选择关系着重构信号的连续性和精度。但是硬阈值函数在阈值点具有不连续性,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,这些缺点限制了阈值去噪法的进一步应用。将硬阈值和软阈值函数进行加权平均,选取适当的权值函数,可以构造出一种克服了软硬阈值缺点的新的阈值函数。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

基于小波包的阈值语音去噪算法研究

传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。     

小波分析的阈值去噪方法研究

小波阈值去噪方法在工程中已得到广泛应用,小波阈值去噪过程中,阈值的选取和处理方法是关键问题.本文介绍了传统的软阈值、硬阈值小波去噪方法原理,在此方法的基础上给出了一种基于小波分析的自适应阈值算法,弥补了软硬阈值函数的不足,通过仿真证明了该方法的有效性.     

用于光纤传感的可调半软阈值小波去噪算法

针对大容量超弱FBG传感网络解调系统的干涉噪声和固有电子学噪声,基于传统小波阈值算法去噪时软、硬阈值函数存在恒定偏差及连续性差的缺点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。该算法引入了调解因子和半软阈值因子,完成向软、硬阈值函数的转变,保证了连续性且降低重构误差。仿真结果表明,该函数不仅在连续性上优于传统的阈值函数,重构时对信号的还原度较高,信噪比(SNR)相比于软、硬阈值函数均有所提高,平均提升了0.1034 dB、2.4327 dB,而均方根误差(RMSE)相比于软硬阈值函数均有所降低,平均降低了0.1665、0.1687。新阈值函数相比于传统阈值算法能够获得更优良的去噪效果,可为光纤布拉格光栅传感网络高精度寻峰解调去噪提供参考。     

GIS局部放电小波阈值去噪算法的改进

为了抑制GIS局部放电现场检测中的噪声干扰,本文在现有的小波阈值去噪的基础之上,提出了一种基于新的阈值函数的去噪算法。该去噪算法与传统的基于硬阈值或软阈值小波去噪算法相比,具有表达式简单,易于计算的优点,同时通过仿真试验表明该算法提高了信号的信噪比,具有较好的去噪性能。     

基于小波阈值的医学图像去噪研究

在分析目前广泛应用的软阈值和硬阈值函数去噪方法的基础上,提出了一种改进的小波阈值函数的医学图像去噪方法.这种方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又有效克服了软阈值法细节模糊和硬阈值法去噪信号的失真现象.仿真结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医生的诊断.     

基于小波阈值去噪方法的一种改进方案

在D．L．Dohono和I．M．Johnstone提出的多分辨分析小波阚值去噪方法的基础上，提出了一种新的阈值函数。仿真试验结果表明，采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上，还是在信噪比增益上和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阚值。并且，与传统的硬阚值和软阈值相比．此函数不仅表达式简单，易于计算，而且具有优越的数学特性：易于求导，有连续的无穷阶导数。因此新阈值函数的更重要的意义在于使信号的自适应去噪成为可能，为更充分的发挥小波阈值去噪方法的优越性开辟了广阔的前景。     

小波去噪在光纤电压传感器中的应用

文中介绍了光纤电压传感器的工作原理。并以小波变换为核心,为了改进滤波效果,提高去噪质量,在常规小波阈值去噪方法基础上,提出了基于小波变换的改进阈值函数去噪方法。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。利用小波变换对所检测到的电压信号进行分析,通过对理论模型进行仿真,证明该方法有很好的去噪效果。     

语音信号基于小波分析的噪声抑制

详细介绍了语音信号基于小波阈值法的噪声抑制在Matlab上的具体实现步骤,在阈值函数的问题上,针对硬阈值和软阈值函数的缺点和不足,采用一种改进的阈值函数.分析实验结果,总结新阈值函数在处理语音信号方面存在的优势和不足.     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

小波阈值去噪在尾流散射光信号处理中的应用

为了从噪声背景中有效地提取舰船尾流后向散射光信号,采用4阶Daubechies小波对采集的信号进行了1维离散小波变换,将主要包含目标船后向散射光信号的低频部分和主要包含噪声的高频部分区别开来,使用阈值函数进行小波系数处理.在小波软硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阚值函数.该阈值函数克服了硬阈值函数值不连续的问题和...     

一种基于连续小波阈值的图像去噪新算法

基于图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。对比传统的硬阈值、软阈值去噪算法,介绍了新阈值函数的原理,推导了算法公式。该阈值函数连续、可导。实验结果表明,利用新阈值函数进行图像去噪,能够有效地抑制图像噪声及马赛克效应。     

基于改进阈值函数和自适应阈值的小波去噪方法

根据小波阈值去噪的基本原理,提出一种基于改进阈值函数和自适应阈值的信号去噪方法,该方法兼顾了硬、软阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了传统阈值去噪方法的缺陷;引入自适应阈值选取算法,有效地解决了在每一级尺度上都采用同一阈值的不足。实验表明,此方法提高了信号的信噪比,去噪效果有明显的提高,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法造成信号失真的缺点,充分展示了改进去噪方法的优越性。     

基于小波变化阈值的光干涉信号去噪

为了提高参数估计的精确度,根据光反馈自混合干涉信号的特点,对光反馈自混合干涉信号进行了去噪研究。在多分辨分析小波阈值去噪的基础上,采用了一种改进的阈值函数,克服了硬阈值函数不连续的缺点,解决了软阈值函数中存在的恒定偏差,并且具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。构建了光反馈自混合干涉理论模型,通过对其仿真波形和实测波形的处理,比较了三种阈值函数的去噪效果。结果表明,无论是在去噪效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。