基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,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。     

基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法

去噪是小波分析的一个重要应用领域,相对于其它方法,小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中,如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法,通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数,而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明,该方法和现有的阈值去噪方法相比,具有显著的优势,能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

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。     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

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。     

一种改进阈值函数的小波语音去噪方法

在分析了软阈值法和硬阈值法等常用用值函数的优缺点基础上,提出了一种改进的阈值函数,该阈值函数结合了折中阈值函数和μ律阚值函数的优点.实验仿真表明,不管语音信号输入信噪比高低,改进的方法均可获得满意的去噪效果.     

基于改进小波阈值算法的信号去噪

为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪方法。首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试。结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更高的实际应用价值。     

一种基于小波变换的图像去噪算法

利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。针对图像存在大量噪声的情况,阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上,提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。通过试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。     

一种基于改进阈值函数Contourlet域的图像去噪算法

针对Contourlet域中传统硬阈值函数由于函数不连续所造成的振铃和伪吉布斯现象以及软阈值函数由于恒值压缩导致的图像模糊失真的问题,文中提出一种基于改进阈值函数的Contourlet域图像去噪算法。该改进阈值函数引入了指数平滑函数法的思想,使其在Contourlet域内具备连续性、渐进性、偏差性和高阶可导性,克服了软硬阈值函数存在的问题。方法中阈值估计部分选取的是BayesShrink自适应阈值估计,能够比较精准的确定阈值大小,并且解决了传统固定阈值估计过度扼杀变换系数的现象。通过对比实验,文中提出的改进后图像去噪方法在峰值信噪比、均方根误差和图像增强因子等客观评价标准上与传统去噪方法相比具备较好的去噪效果。     

基于小波变换的边缘保留图像去噪改进算法

针对在图像去噪过程中,如何有效地保留图像边缘等重要特征信息的问题,提出了一种基于小波变换的图像去噪改进算法。对图像进行多尺度小波分解,将各子带小波系数进行自适应阈值化处理,边缘成分的阈值由子带阈值和给定的相关权重计算得到,从而有效保留图像边缘信息。分别对Tracy和Building图像进行处理,实验结果表明,与BayesShrink等4种传统方法相比较,改进算法不仅可以有效去除不同程度的加性高斯白噪声,很好地保留图像边缘等重要特征信息,而且具有较高的峰值信噪比。     

基于小波阈值去噪的UFMC信道估计算法

通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)技术是一种新型多载波技术,是5G备选波形技术之一.对UFMC系统进行了介绍,再针对该系统的信道估计问题,提出一种基于小波阈值去噪的最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法.首先利用LS算法获得导频处的信道响应,再用...     

基于多尺度阈值技术的小波去噪

多尺度阈值技术的小波去噪是根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性,用软阈值函数确定的阈值对不同尺度上的小波系数进行处理,进而达到去除噪声的目的。运用这种方法对信号进行处理时去噪效果良好,并且能够很好地保留原信号的细节信息。     

遗传算法优化小波阈值对水质光谱数据的去噪研究

针对紫外-可见光谱法水质检测系统易受到仪器本身和外界环境的噪声干扰, 所测得的光谱数据存在大量系 统和杂散光噪声的问题, 在对紫外-可见光谱法水质检测系统的噪声源分析的基础上提出将遗传算法应用于小波阈值 优化的去噪方法, 并与小波软阈值、 SG 平滑和中值滤波方法进行了对比。为评价去噪效果, 对同一浓度的邻苯二甲 酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪实验。在采用遗传算法选取小波最优阈值对标液进行去噪处理的同时, 还 采用传统小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波去噪作为对比。为验证该算法的实际可行性, 进一步用这四种方法对 某地排水沟和某污水处理厂排水口的实际水样光谱进行去噪处理。实验结果表明: 基于遗传算法的小波阈值去噪效 果良好, 相较于传统的小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波的方法, 信噪比分别提高了 2.2994、 5.7066、 2.6155 dB, 均方根误差分别减小了 0.0028、 0.0087、 0.0033, 峰值信噪比分别提高了 2.0837、 5.2569、 2.7375 dB。基于遗传算法 的小波阈值去噪算法不仅抑制了光谱数据中的噪声, 同时也提高了系统精度, 为紫外-可见光谱法水质光谱去噪处理提 供了一种新的解决办法。     

基于主成分分析的图像自适应阈值去噪算法

主成分分析（PCA）是一种将多个变量通过线性变换选出较少个数重要变量的一种多元统计方法。在图像去噪中,由于图像的局部相似性,提出一种新的有效的去除噪声的算法。通过块匹配法寻找出相似块作为训练样本,利用主成分分析提取信号的主要特征,然后根据统计理论中最小均方误差方法构造线性自适应阈值方程,对含噪图像的每一块进行自适应阈值去噪。实验结果表明,该方法能有效去除图像的高斯白噪声,并同时能很好的保持边缘等的细节信息。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为改进滤波效果,提高去噪质量。通过分析软硬阈值去噪的原理和方法,为小波阈值信号处理提出了一种改进的去噪方法。该方法综合了软硬阈值的特点,对其参数进行优化设计,通过调节参数值以更好地获得阈值估计。针对改进后的去噪算法,通过Matlab仿真比较了传统的小波软硬阈值算法与该算法的消噪效果,结果表明,提出的方法有更好的消噪效果和稳定性。     

New Wavelet Threshold Denoising Method in Noisy Blind Source Separation

In general conditions,most blind source separation algorithms are established on noisy-free model and ignore the noise that affects the quality of separated sources.Firstly,this paper introduces an improved natural gradient algorithm based on bias removal technology to estimate the demixing matrix under noisy environment.Then the discrete wavelet transform technology is applied to the separated signals to further remove noise.In order to improve the separation effect,this paper analyzes the deficiency of hard threshold and soft threshold,and proposes a new wavelet threshold function based on the wavelet decomposition and reconfiguration.The simulations have verified that this method improves the signal noise ratio(SNR) of the separation results and the separation precision.