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。     

基于形态学的ECG小波自适应去噪算法

为了消除心电信号中的噪声,提高心电监护仪的性能和计算机自动诊断效率,已经提出了多种方法来消除这些噪声.针对常规的ECG信号去噪算法存在的缺陷,提出了一种基于形态学的小波自适应去噪算法.该算法利用线性组合形态学滤波器去除基线漂移信号,然后对处理后无基漂的信号送入小波自适应滤波器,选取合适的阚值对其进行二次滤波去噪,最后得到无噪声的ECG信号.实验结果表明,该算法是一种有效的去噪算法.     

基于ICA算法的集合经验模态分解去噪方法

针对非线性非平稳信号的去噪问题,提出了一种基于独立分量分析(Decomposition Components Analysis,简称ICA)算法的集合经验模态分解去噪方法。首先利用白噪声辅助数据分析方法——集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称EEMD)有效的抑制了经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)中存在的端点效应和模态混叠现象,然后利用ICA算法对含噪信号经过EEMD分解后的有限个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)进行去噪处理,有效的分离出若干个有效的语音信号分量,并对其进行语音重构,最后与小波阈值去噪方法进行比较,通过仿真可以看出,该方法对于信号去噪较为理想。     

基于经验模态分解的脉搏信号去噪

在分析经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)算法的基础上,建立了时空滤波方法和软阈值去噪方法.利用两种方法分别对含噪的脉搏信号进行了去噪仿真,结果表明基于EMD的软阈值法去噪效果优于时空滤波去噪法.采用EMD的软阈值法对实际的脉搏信号进行了去噪处理,验证了方法的有效性.     

基于小波分解的自适应滤波算法及其应用

在管道运行时,由于管道摩阻、周围介质扩散等影响,使得测得的压力与流量信号带有很大的噪声,当噪声频率很宽时,自适应滤波器的参数设置比较困难,致使去噪效果不明显。为此,提出了一种基于小波分解的自适应滤波算法,该算法基于信号和噪声经小波变换后在不同尺度上有不同的特征,即先对信号进行小波多尺度分解,然后对各尺度分解的信号分别选用不同的滤波参数,进行自适应滤波处理。并用该方法对在管道泄漏实验中采集的信号进行降噪处理。结果表明,该方法比普通的自适应滤波方法更能有效地消除信号中的噪声。     

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。     

基于心动周期和经验模式分解的心电信号去噪处理

针对现有心电信号（Electrocardiogram,ECG）去噪方法难以精准剥离与之频带重叠的肌电干扰并无损提取到“干净”ECG的问题,提出了利用心动周期和经验模式分解对含噪ECG进行去噪处理。本文方法首先对含噪ECG进行经验模式分解,然后利用心动周期判断固有模态函数分量属于噪声还是有用信号,最后将有用信号的固有模态函数分量重构ECG。为验证本文去噪方法,首先采用ECG动力学仿真模型评估本文方法在不同参数噪声下的去噪效果;其次选取MIT-BIH数据库中的基线漂移信号bw,肌电干扰信号ma和105号、107号、123号ECG分别构建3组真实含噪ECG进行实验。评估与实验结果均表明本文方法可以简单、有效地同时去除ECG中的肌电干扰和基线漂移,去噪效果优于普通经验法。     

经验模式分解下GPS观测数据的自适应消噪

针对GPS观测数据中存在的噪声污染问题,提出一种基于经验模式分解的消噪处理算法.该算法利用了GPS观测数据的统计分布特性,无需先验信息.实验表明,用该算法对GPS数据进行消噪后,整周模糊度解算的可靠性和基线解算的精度均得到明显提高.与小波变换相比,该方法具有容易实现和自适应性强等优点,且不受参数选择的影响.     

基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息.     

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.     

改进小波阈值算法在心电信号去噪中的应用

心电信号（ECG）在采集的过程中总是参杂着各种噪声,可利用小波变换基本原理和方法进行去噪处理。对小波多分辨率理论进行研究后,在分析Donoho的软、硬阈值去噪法的基础上,提出一种改进阈值函数量化方法,改进阈值函数能克服软、硬阈值存在的缺陷,运用MIT-BIH心电数据库进行验证,并对ECG 信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较。实验表明,改进阈值方法可以有效地去除不同噪声干扰,在信噪比指标上也明显优于常用的软、硬阈值去噪方法。     

利用EMD的自适应图像去噪

为了在去噪的同时保证图像细节尽可能不被破坏,提出了利用经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）的自适应图像去噪方法。对噪声图像按照列、行、左对角和右对角方向一维展开,分别进行EMD处理,采用提出的基于噪声标准差的自适应阈值对各个基本模式函数（Intrinsic Mode Function,IMF）进行局部硬阈值去噪,将去噪后的IMF进行反变换分别获得按照四个方向展开对应的去噪后图像,将它们加和平均得到去噪后图像。实验结果表明,提出的方法能够有效地去除图像的噪声并保留足够的图像细节。     

基于EMD的脉冲星信号消噪算法

为了提高脉冲星辐射信号的信噪比,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的脉冲星信号去噪算法。利用经验模态分解将信号分解为一组固有模态函数(IMF)。针对EMD阈值消噪算法性能不稳定这一问题,该算法滤除固有模态函数噪声时,利用相邻信号标准差作为噪声水平的判断准则,并采用自适应阈值,对于噪声含量较高的信号采用低通滤波器消噪。实验结果表明,与EMD阈值消噪方法相比,该算法能获得更高的信噪比,并具有较好的稳定性。     

Bark子带小波包自适应阈值语音去噪方法

为了克服低信噪比输入下,语音增强造成清音弱分量损失,导致信号重构失真的问题,提出了一种新的语音增强方法。该方法采用小波包拟合语音感知模型的临界带,按子带能量对语音清浊音分离,然后对清音和浊音信号分别作8层和4层小波包分解,在阈值计算上采用Bark子带小波包自适应节点阈值算法,在Bark子带实时跟踪噪声水平,有效保护清音中高频弱分量,减少失真。通过与传统语音增强方法的仿真对比实验,证实该方法在低信噪比输入时,具有明显优势,输出信噪比高,语音失真度低。将该方法与谱减法相结合,进行语音二次增强,能进一步提高增强语音质量。     

基于遗传算法的双阈值小波去噪方法研究

在讨论小波阈值去噪的软阙值、硬阈值方法基础上,提出了一种利用遗传算法对上下阈值T1和T2进行优化,并通过双阈值进行阈值量化的新方法,该方法不仅能有效地克服硬阈值处理方法可能引起的伪吉布斯现象和软阈值处理方法的恒定偏差的不足,还能有效地从高频信号中去除噪声引起的高频干扰信号。仿真实验结果表明:该方法在信号去噪中比传统的硬阈值和软阈值方法有更高的信噪比和更小的均方误差,可以较好地恢复信号。     

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。     

基于小波阈值去噪的收缩函数改进方法

经典的小波去噪方法有软阈值、硬阈值滤波两类。软阈值收缩函数滤波后信号过于平滑,而硬阈值收缩函数滤波后在信号突变处伴有吉布斯现象。因此,提出介于软、硬阈值之间的一种收缩函数,通过其对小波系数的估计,使滤波后的信号在过分平滑与边缘振荡现象之间达到合理的平衡。在分析的基础上,给出了各种方法滤波后的PSNR对比值以及图像。实验结果表明,该方法在去噪的同时既有效地消除了振荡现象,又保留了部分细节信息。     

基于小波去噪和EMD的船舶液位信号特性分析

为提高船舶液舱液位测量精度,研究了液位测量信号的特性,提出基于小波去噪和经验模态分解(EMD)的水位信号处理新方法。用平移不变小波去噪算法对液位信号进行预处理,消除异常事件对EMD方法的影响,用EMD分解信号,按照给定的置信度去除高频固有模态(IMF)分量,提取低频IMF及趋势项进行重构,得到的无干扰成分即为液位真实信号。理论及实验研究表明,只有在有效消除异常干扰的情况下才能获得可靠的IMF分量,采用该方法提取有异常干扰的液水位信号真实趋势是有效可行的。