基于多重小波变换的自适应脉搏信号去噪

小波变换在生物医学信号降噪处理中有着广泛的应用,但小波降噪处理中的软硬阈值法本身都有一定的局限性,而且还除去了部分有用信号,降噪效果不太理想。本文基于小波分析的特点,提出了一种对信号进行多重小波变换的自适应去噪法,该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性,而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的问题,将该方法用于脉搏信号降噪,得到了满意的去噪效果。     

基于小波变换的道路信号去噪研究

道路信号是一种复杂的含有多种成分的时域波形,不仅具有非平稳性,同时信号中还存在各种干扰和噪声。本文针对小波分析的特点,结合信号去噪方面的要求,对非平稳信号的噪声消除进行了研究。通过Matlab对基于小波分析的道路信号消噪进行了仿真,显示了小波在信号去噪方面良好的应用效果。     

小波域信号去噪算法

小波变换是在信号处理方面是非常有用的工具,利用小波变换对信号进行去噪能达到很好的效果.文中提出新的小波域去噪模型,试验证明其去噪效果非常好且计算量小容易实现.在工业信号处理方面可以得到广泛的应用.     

多小波在信号去噪中的应用

利用GHM多小波,采用通用的二变量阈值法,对多小波用于信号去噪中的阈值选取给出了具体的方法,对单小波与多小波的去噪方法进行了比较。通过实验结果可以看出,多小波在信号去噪的效果上明显优于单小波。     

基于双树复小波变换信号去噪算法研究

离散小波变换被广泛应用于数字信号的去噪处理中,特别是非平稳信号、瞬时时变信号等的去噪,但是有平移敏感性的缺陷。为了克服这种缺陷,文中采用双树复小波变换进行信号去噪,并使用硬阈值、软阈值等准则进行滤波处理。最后采用SNR（信噪比）和MSE（均方误差）来评估两者信号去噪效果。结果表明,双树复小波变换能够较好的保存信号的细节信息,其去噪效果优于离散小波变换。     

基于小波包变换的电机测试信号去噪处理

作为一种日益获得广泛应用的信号处理新技术 ,小波分析具有良好的时频局域化特性 ,适应于时变和瞬变信号的分析。针对电机起动过程中的噪声干扰信号 ,提出了基于小波包变换的浮动阈值去噪算法。实验结果表明 ,该方法具有良好的去噪性能     

应用复小波变换对电力变压器局部放电超高频信号去噪研究

以电力变压器超高频局部放电在线检测系统为例,提出了一种基于复小波变换技术的分离局部放电超高频信号和噪声的方法;研究了三步骤去噪算法,对其最优复小波的选择、复小波分解阶数的确定及其阈值算法的选取作了重点研究。针对不同的噪声给出了不同的阈值算法——惩罚阈值法和SURE法的阈值选取能方便地捕捉噪声范围内存在信号分解的微小的细节信息,而普通阈值法和渐进SURE法的阈值选取能有效地去除噪声;最后,给出了在线去除局部放电超高频信号噪声的步骤和方法。结果表明:利用复小波变换技术,抑制电力变压器超高频在线监测的局部放电信号中的噪声是一种极为有效的优化方法。     

改进的多小波变换系数相关去噪算法

多小波变换系数在同一尺度上具有多个输出块,传统的多小波系数相关去噪算法只利用了尺度问或同一尺度上相同块内相邻变换系数之间的相关性;为了改善去噪效果,根据白噪声和信号的多小波变换系数的不同特性,将同一尺度上不同块的变换系数做相关运算及归一化后分别与原来块的变换系数进行比较,根据相应的规则对变换系数进行取舍,然后再采用“相邻系数法”对保留的变换系数进行处理,进一步地去除噪声。由于同时考虑了同一尺度上不同块之间和相同块内相邻变换系数之间的相关性,仿真和实验结果表明该方法能够更好地减少噪声对小波变换系数的干扰,突显出信号突变点的小波变换系数,具有更好的去噪效果。     

基于小波包理论的激波信号去噪研究

超音速弹丸产生的激波信号在采集的过程中受到各种噪声的严重影响,导致了弹道参数测量精度的下降,因而必须对采集到的信号进行去噪处理。首先介绍了激波信号的特点以及成分,就信号降噪方法的选取展开了分析。但是由于激波信号是一个暂态信号,故而采用具有时频分析能力的小波包作为去噪的主要工具。使用小波理论进行去噪的好坏与阈值的选取息息相关,重点就小波包函数、分解尺度以及阈值的选取过程进行了研究。实验结果表明使用小波包对激波信号进行多阈值降噪处理具有良好的效果和优势。     

超宽带信号检测中基于新阈值函数的小波去噪方法研究

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法。为了提高超宽带通信信号的检测性能,获得更高的检测信噪比,基于小波变换以及小波阈值去噪的原理,提出了一种新的阈值处理方法,进而对跳时脉冲位置调制超宽带（TH-PPM-UWB）信号用新方法的去噪结果进行分析比较,仿真试验结果表明,新的小波阈值法去噪效果明显,在信噪比和均方根误差上均优于传统的软阈值和硬阈值方法。     

一种奇异信号测量中的小波分析方法

本文提出了一种新的信号奇异性检测方法———小波变换 ,理论与仿真结果证明 ,对于突变信号或孤立奇异性信号的处理 ,基于小波变换的奇异性检测方法其分辨率要高于FFT方法。文中详细讨论了小波的奇异性检测算法 ,并给出了正弦奇异信号的仿真结果     

变压器局部放电信号的小波包变换

分析了局部放电信号的特性,研究了小波变换用于信号的分解方法。     

小波包在暂态电能质量分析中的应用

对小波包在暂态电能质量现象分析中的去噪、数据压缩及特征提取几方面进行了阐述 ,并对电压骤降信号进行仿真。其结果表明 ,利用阈值方法 ,小波包的去噪效果要明显优于小波变换 ;利用其对高频再次分解的特性 ,通过对分解系数的处理 ,能有效地实现暂态非平稳信号时数据压缩和特征提取     

快速小波变换算法与信噪分离

文中对小波理论和快速小波变换算法进行了分析,着重阐述了信号的小波分解与重构过程的实现。文中对快速小波变换算法进行信噪分离的原理和步骤做了研究,并以一个具体的实例展示了该算法应用到机械振动测试信号的信噪分离中的效果。     

应用小波变换实现突变信号检测

介绍了基于小波变换模极大值的奇异性检测理论,针对噪声中故障信号突变点的检测问题,根据信号和噪声的模极大值的尺度变换特性,提出利用3层以上细节信号的乘积作为检测信号。该方法既可以达到增强信号的目的,又可以抑制噪声,求该乘积信号的小波变换,可以实现奇异点精确定位。     

小波分析在某种压力波形中应用

文中给出基于小波分析进行压力波形处理的方法，重点介绍利用MATLAB语言对某种压力波形进行信号去噪和小波分解系数处理。结果表明，该方法十分有效。     

小波变换在抑制GIS局部放电白噪干扰中的应用

分析了GIS局部放电中白噪声干扰.仿真实验结果表明,小波分析方法抑制白噪干扰能力强,信号畸变小,能够有效的从白噪干扰中提取局放信号.     

变压器局部放电信号的小波分析及故障定位

利用小波分析，在计算机虚拟仪器平台上，实现了电力变压器局部放电声发射检测及定位。     

自校正方法在电阻传感器信号测量中的应用

文中介绍了自校正技术在电阻传感器信号测量中的应用。采用本技术方法能够提高测量精度，降低对元件指标的要求。