基于模极大值小波域的去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特性，提出了基于模极大值小波域的去噪算法。该算法先用Adhoc算法求出信号的模极大值，再根据模极大值小波域的定义求出信号的模极大值小波域，从而得到信号的小波系数，然后逆变换得到信号。实例分析表明：该算法能有效消除噪声，与交替投影模极大值算法相比，该算法在原理上更简单，程序实现更容易，去噪速度更快，能满足在线监测的要求。     

信号处理中去噪算法的改进仿真

针对信号处理中交替投影法去噪计算量大的缺点,提出了改进方法,改进后的方法首先利用Ad hoc算法求出信号的模极大值,然后对模极大值点分段进行抛物线插值,从而得到信号的估计小波系数,最后利用估计小波系数重构信号,实现去噪的目的。仿真实验证明：该方法能有效去除噪声,与交替投影法相比,该算法在原理上更简单,程序实现更容易,去噪速度更快,是更加实用的方法,特别是便于用硬件实现。     

基于小波域影响锥的小波萎缩去噪算法

信号的奇异点和不规则结构往往携带了一些重要的信息,而小波变换是检测信号奇异点和跳变沿的一种有效的工具。为了更好地从噪声污染的信号中消除干扰和保留信号原始特征,根据奇异点影响锥的范围和小波域模极大值线传播特性,提出了一种新的算法来寻找奇异点影响锥内的小波系数,并进行去噪处理。仿真实验表明：与传统的阈值去噪方法相比,该算法实现简单并且有着更好的滤波性能。     

地震信号小波变换的去噪方法

运用模极大值法基本原理进行地震信号去噪研究,进而运用二次小波变换原理通过低层系数处理对常用小波去噪方法进行改进.通过合成不同的染噪地震信号,由一系列仿真实验对模拟地震信号进行不同尺度的小波分解与重构,从而实现最优小波分解尺度上的地震信号噪声去除.与常用的快速傅立叶转换方法比较,仿真结果表明,该小波变换方法能够有效去除地震勘探信号中的噪声,并且针对系数的二次小波变换可以明显改进去噪的效果.     

小波变换的频响特性及其在语音去噪中的应用

讨论小波变换在实际语音信号去噪处理中应用。由于语音信号的复杂性 ,信号本身含有奇异性 ,因此不能单一使用阈值去噪法。文中定义了小波变换频响特性 ,并利用它重构低尺度参数上的小波变换模极大 ,达到去噪目的。实例证明它的有效性     

心电信号的小波阈值去噪算法研究

本文采用基于小波变换的阈值去噪方法对心电信号进行了去噪处理.给出了基小波、分解尺度、阈值的具体选择方法,在比较采用不同的基小波进行阈值处理方法的基础上.给出了采用coif4小波进行局部自适应软阈值处理的改进算法.实验结果表明,采用该算法降噪后信号的信噪比为34.019dB,将原含噪信号的信噪比提高21.879dB,去噪效果较好.     

小波图象去噪综述

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上，首先通过对小波去噪问题的描述，揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性；接着分别阐述了目前常用的3类小波去噪方法，并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系，不同噪声场合下的小波去噪等几个方面，对小波图象去噪进行了综述，最后，基于对小波去噪问题的理解，提出了对小波去噪方法的一些展望。     

无偏风险阈值及其在语音去噪中的应用

基于小波的多分辨率分析原理提出无偏风险阈值估计算法，并应用于语音信号去噪处理，实验结果表明该算法在低信噪比的语音信号中去噪效果良好。     

小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用

本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析。     

小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用

本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析.     

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。     

基于小波变换的心电信号降噪处理

实测的心电信号不可避免地存在一些强干扰和噪声,为了实现准确地提取反映心电信号的特征信息,该文应用一维离散小波变换实现了对心电信号的降噪处理。实验研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为心电信号特征信息的提取奠定了理论基础。     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。     

基于小波变换的多阈值图像去噪改进方法

图像去噪就是在保留图像边缘及其他特征的基础上去除噪声,小波变换域的阈值去噪方法是图像去噪众多方法中最有效的方法之一,本文对多阈值图像去噪方法进行了改进,得到一种新的图像多阈值图像去噪方法,实验证明该方法可以有效地提高图像去噪效果。     

一种基于多分形奇异谱的噪声奇异性分析新方法

在介绍了噪声中的奇异性以及其全局奇异性的表征方法——多分形奇异谱的基础上,提出并实现了一种基于子波分解模极大的计算噪声多分形奇异谱的方法,通过对仿真信号验证,证明了该方法准确可靠。在对实测信号分析中,也发现该方法得到的多分形奇异谱比功率谱更能充分刻画噪声信号的特性。     

小波模极大值在图像消噪中的应用

提出利用小波模极大值进行图像消噪方法,对含噪声图像进行离散平稳小波变换和噪声标准差的估计,在Bayes-shrink阈值计算的基础上,得到消噪的阈值计算公式。对各尺度各子带的小波系数模极大值进行判断,获得由图像边缘产生的小波系数,使用自适应多阈值的方法在小波各尺度、各子带萎缩非图像边缘产生的小波系数。经平稳小波逆变换得到消噪后的图像。实验结果表明,与以前消噪方法相比,该方法具有更好的效果。     

数字全息再现图像散斑噪声消除新方法

为了消除数字全息再现像中存在的相干散斑噪声,在去除噪声并保留图像细节的基础上,提出了基于小波变换的边缘保持散斑噪声去噪方法;通过分析小波变换模极大值边缘检测和基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪方法的原理,提出并应用了一种数字全息再现像散斑噪声去噪方法,利用小波模极大值方法获得边缘图像,通过基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪,去噪后的图像与边缘图像合并后得到最终再现图像。研究结果表明,该方法能够较好地在去除散斑噪声的同时保留图像细节。     

基于小波变换多分辨率特性的语音消噪方法的研究

小波分析是一种信号的时间——尺度分析方法,特别适合于非平稳信号的分析,具有多分辨率分析的特性,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力。通过分析语音信号的特性,利用小波变换的多分辨率分析特性,提出了首先对信号进行清浊音判断,其次运用多尺度多闽值方法来抑制包含有噪声的语音信号在不同尺度上的噪声小波系数,从而实现在重构语音信号中消噪的目的,并通过计算机仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于轮廓波消噪的门限选取方法研究*

简单地回顾了轮廓波变换的基本原理和基于轮廓波变换的消噪方法;与小波消噪门限选取原则相比较,得出了轮廓波变换消噪的门限选取原则和参考阈值,指出参考阈值的选取应该低于小波最优门限3σ,并给出一些不同门限下小波消噪和轮廓波消噪的实验结果。实验和理论分析表明,基于轮廓波变换的消噪方法在门限选取上略不同于小波的3σ原则,合理的门限参数应当是2.5σ。门限的选取从3σ下降到2.5σ,使得基于轮廓波变换消噪的峰值信噪比提高0.3 dB左右,视觉效果也有一定程度的改善。