基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

基于小波变换的稠油出砂信号去噪分析

石油生产过程中,出砂不仅导致设备损伤、产量下降,而且还会影响到油气井的寿命,所以采取合理的防砂、治砂措施是非常重要的。但是压电式超声波传感器检测的出砂信号,包含很强的流体噪声和电磁干扰信号,必须去除干扰才能得到有用信号。本文采用小波变换在MATLAB下进行仿真,并与傅里叶变换比较去噪效果,结果显示小波变换既能有效的去除...     

基于小波变换的激光雷达回波信号去噪方法研究

提出小波变换法去除激光雷达回波信号中的噪声,通过建立模型,选择合适的小波基、分解层数和阈值,利用Matlab仿真发现选择sym4、db6小波的五层分解法去噪效果较好,对提高激光雷达的有效探测距离和探测性能有较大的参考价值。     

基于小波变换域上的KL变换的地震信号去噪方法

基于相邻地震道的有效波在波形及能量上有较强的相关性及改变各个频率成分的信噪比．有益于提高分辨率的观点，本文提出了基于小波变换域上的KL变换去噪方法．该方法的主要思想是：将地震记录进行小波分解，形成地震记录的分时、分频小波包剖面，然后利用相邻道相关的性质，用KL变换进行去噪，再将各个小波包剖面重构为去噪后的地震剖面．理论记录计算及实际地震剖面的处理结果表明：基于小波变换的分时、分频KL变换去噪方法能有效地提高地震剖面的信噪比和分辨率．     

基于二进小波变换的信号去噪

由于信号在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的信号重建效果对信号的小波变换系数的误差灵敏度将会下降,因此可以期望在相同的误判概率下基于二进小波变换的去噪效果将优于基于小波级数变换的去噪效果。基于这个思想,该文将已有的基于小波级数的去噪方法推广到基于二进小波变换去噪上去,比较了基于二进小波去噪同基于小波级数去噪的效果。数值实验表明,对于各种检验信号,较之小波级数去噪,二进小波变换去噪效果有明显改善。     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。     

基于小波变换的磁定向信号去噪

磁定向信号中畸变噪声的存在严重地影响了磁定向系统的性能。在介绍了磁定向系统工作原理,分析磁定向系统中噪声的产生和特性的基础上,将小波变换的方法应用于磁定向系统去噪,提出用小波软阈值函数对磁定向信号进行去噪处理。首先分析了信号和噪声在小波变换下统计特性的不同点,基于统计特性上的差异,对小波变换后的小波系数进行软阈值函数处理,提取那些模极大值随尺度增大而减小的系数,并保留这些系数,同时滤除模极大值与尺度无关的系数,达到滤除信号中噪声的目的。仿真结果表明：该算法能很好滤除磁定向信号中存在的畸变噪声,使得磁定向信号稳定性得到增强,最终提高了磁定向系统的性能。     

非平稳环境下基于小波变换的信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效,且残留的信号噪声较大。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于小波变换的信号去噪算法。该算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换模极大值随尺度的变化快慢不同。得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明:该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好的去噪。     

基于小波变换的信号去噪技术及实现

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。     

基于提升小波的图像消噪

提升算法能够有效解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性.介绍了提升算法的过程,基于提升小波的图像消噪算法.实验结果表明,该算法消噪后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法.     

傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用

对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号,采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号,在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层,利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理,最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明,对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象,使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。     

基于小波变换的光纤陀螺降噪预处理技术

为了实现对光纤陀螺输出数据进行降噪,使输出数据能真实反映陀螺数据的目的,提出了一种基于小波变换的光纤陀螺降噪预处理技术.文中研究了小波变换及Birge-Massart算法,设计了基于小波变换的光纤陀螺的降噪预处理方法,利用该方法,对实测的光纤陀螺数据进行仿真试验.试验结果表明:用小波变换进行降噪处理具有良好的效果.     

改进小波阈值去噪方法处理FBG传感信号

为了精确获得光纤布拉格光栅(FBG)传感系统的波长漂移,通过分析传统阈值和阈值函数存在的不足,提出改进阈值选取策略,并构建一种新的阈值函数处理FBG信号;小波基和分解尺度的合理选取提升小波去噪性能,本文提出确定小波基和分解尺度的方法;仿真与实验结果表明,与传统软硬阈值方法相比,本文所提方法信噪比(SNR)提升2~4 dB;与本文文献所提方法相比,信噪比提高了1.5 dB。满足精确解调FBG中心波长的需要。     

基于小波变换的光寻址电位传感器信号去噪研究

基于(LAPS)(光寻址电位传感器)技术的生化传感器中的光生电流是一种微弱的非平稳信号,信噪比(SNR)低。为了提取清晰的LAPS信号,且鉴于传统的傅里叶方法去噪后信号失真严重,本文采用小波变换的方法对LAPS信号进行去噪处理。通过小波变换将信号分解为3层,得到各层的小波系数以及阈值。根据每一层系数特点,按阈值进行分别处理,得到新的小波系数。最后根据新的小波系数,重构信号。对去噪后的信号进行频谱分析发现,信号频谱为有效的LAPS信号谱段。将傅里叶去噪和小波去噪方法进行对比发现,小波去噪得到信号的SNR和平滑度(SR)要高于傅里叶去噪,表明小波变换是LAPS信号去噪的有效方法。     

二代小波降噪在激光陀螺信号滤波中的应用

为了抑制激光陀螺的随机漂移,提高其使用精度,提出了一种改进的第二代小波变换降噪方法对陀螺随机漂移测试数据进行滤波处理.该方法在二代小波变换时采用多组预测器和更新器,根据变换样本与相邻样本之间的相关性检测信号的局部特征,确定每个尺度上的每个变换样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.该方法克服了传统小波变换降噪方法的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.运用该方法对激光陀螺测试数据进行了滤波降噪实验,并用Allan方差法对不同降噪算法的降噪效果进行了比较分析,实验结果验证了该方法的有效性和优越性.     

基于小波变换的信号去噪方法研究

对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于小波变换的故障信号分析与检测

讨论了小波变换及其基本性质，探讨基于小波变换模最大值沿尺度演变的信号突变检测的基本原理与方法，在不同尺度上分析和处理信号的各种频率分量，使信号的奇点，突变点放大，提高信号的分辨率，信噪比。研究小波分析在机械工程信号处理中的应用，提出通过二进小波变换检测信号奇异点的实用技术。利用介绍的模极大值多尺度小波变换的方法，较有效地检测出滚动轴承故障发生的起始点，对在线故障诊断进行了有益的探索。     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于Deslauriers-Dubuc(4,2)小波的提升方案图像去噪方法

提升小波具有结构简单、运算量低、原位运算、节省缓存空间，逆变换通过结构翻转得到等诸多易于实现的特点。将基于Deslaufiers-Dubuc（4，2）小波的提升方案应用于图像的去躁处理中，能快速有效去除信号中的高斯白噪声等。将提升方案与中值滤波相结合，可同时滤除图像中的高斯白噪声和脉冲噪声等。