小波阈值法在图像去噪中的应用

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。本文归纳了阈值的设置方法和阈值函数的选择方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同水平高斯白噪声的图像分别进行软、硬阈值函数去噪。实验得出软阈值函数的去噪效果比硬阈值函数的去噪效果好这个结论。     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

小波软硬阈值去噪算法的研究及改进

小波软、硬阈值去噪法及软硬阈值折中法是根据信号与噪声的小波系数特点进行信噪分离的,关键在于对小波系数的处理.但是,噪声的方差越大,信噪分离越困难.提出的改进方法是利用均值逼近的软硬阈值折中法.试验表明这种改进的方法提高了重构信号的信噪比,能够达到较好的去噪效果.     

中值滤波和小波变换相结合的图像去噪研究（英文）

为了保持原始图像在去噪过程中的边缘信息,文章提出了小波变换与中值滤波相结合的办法来处理含噪图像。首先对含噪图像进行小波分解,然后用中值滤波和不同的阈值(硬阈值、软阈值)处理小波分解后的子频带。该方法在去噪的同时保留了图像的边缘信息。实验证明,该方法的去噪效果优于单独使用小波去噪或中值滤波的方法。     

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。     

一种改进的自适应图像去噪算法实现

数字图像在形成、传输和处理过程中,往往不可避免的存在噪声污染。因此去噪是数字图像处理的重点也是难点,需要提出一种更加行之有效的去噪算法。针对于传统软硬阈值的缺陷,本文提出一种将改进的的小波阈值去噪法与自适应中值滤波相结合的新的去噪方法。小波阈值去噪即确定一个合适的阈值,对分解的小波系数进行阈值化处理,滤除噪声的小波系数,而保留信号的小波系数。该算法相对于传统软硬阈值的峰值信噪比(PSNR)的提高百分比分别达到了16.32%和8.95%,去噪效果非常理想。该方法较之以往的去噪方法,峰值信噪比有了明显的提高,同时能够有效保留边缘及细节特征。     

基于提升小波的MEMS陀螺去噪方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差是传感器的主要误差,传统硬、软阈值去噪法在去噪效果和实时性方面存在不足。该文从提升小波变换的基本理论出发,分析了提升小波阈值去噪原理,提出了基于提升小波的改进阈值去噪算法,并结合MEMS陀螺输出数据,并对硬、软阈值去噪法与改进阈值去噪法的仿真实验进行比较分析。仿真结果表明,改进阈值去噪法获得了更高的信噪比83.532 7dB,其去噪效果明显优于硬、软阈值,且运算速度较快,更适合实际运用。     

小波阈值去噪的改进方法

利用小波方法去噪,是小波应用于工程实践一个重要的方面;本文指出了采用常见的阈值确定方法对含有较强高频分量的信号进行小波阈值去噪时,去噪效果与实时性存在着矛盾,不利于信号特征的提取。提出了一种新型的阈值确定方法,进一步提出了以小波去噪后特征频率分量的功率谱密度值的下降程度为依据的待定因子确定方法。以Mallat算法为例,对新型阈值确定方法进行了分析和比较,指出运用该方法进行小波去噪处理,增强了算法的实时性,同时信号拟关注的信息损失较小,去噪效果比较理想。交-交变频器输出电流的小波去噪实验结果表明,该方法行之有效。     

基于DSP的小波阈值去噪算法的实现

小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法,利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点,在DSP上实现小波阈值去噪算法,为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阈值函数和tein无偏风险阈值2t（rigrure规则）对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理,实验发现,该法可以很好的去除噪声,满足信号去噪的光滑性和相似性准则。     

海缆布里渊光时域反射信号的去噪方法研究

为了从噪声背景中有效地提取光电复合海缆的布里渊光时域反射信号,根据信号的特点,提出了采用小波阈值法对实时信号进行去噪处理。针对小波阈值去噪参量设置的基础性问题,通过理论分析和实验对比确定了适于海缆布里渊光时域反射信号去噪处理的最优参量,并与中值滤波、均值滤波的去噪效果进行了对比。结果表明,相对于两种传统的滤波方法,最优参量下的小波阈值法能有效去除噪声,不仅信噪比提高了14.1dB,而且能检测出100με的应变变化。该研究对于探索海缆布里渊光时域反射信号的高效处理方法具有重要参考价值。     

基于改进小波阈值法处理MEMS陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波阈值去噪可以有效地处理MEMS陀螺信号的噪声.针对常用阈值小波去噪方法的不足,提出了一种改进的小波阈值方法.详细介绍了该方法的原理与实现过程,并将其应用到MEMS陀螺信号处理过程中.使用db4小波,应用不同的阈值函数对MEMS陀螺信号进行4尺度分解.仿真实验分析比较表明,改进的小波阈值方法可以有效地剔除信号中的噪声,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移;与现有的阈值方法相比,信噪比提高了18.3%.     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

基于新阈值函数的小波阈值自适应去噪

针对传统小波阈值去噪算法中阈值估计和阈值函数选取的不足,提出一种高阶可导的阈值函数,并利用牛顿迭代法求得Sure无偏估计意义下的最佳阈值,从而实现阈值估计和阈值函数相关联的小波阈值自适应去噪.仿真实验表明,新算法可获得比传统阈值去噪算法更理想的去噪效果.     

小波阈值函数算法的实现及比较

随着小波理论的日益完善,小波阈值降噪已经得到越来越广泛的应用.小波阈值降噪中,阈值函数的算法直接影响降噪效果.首先讨论了小波阈值降噪的基本原理;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了四种阈值函数算法.最后,对这几种算法的降噪效果进行了比较.     

小波降噪及其在MATLAB中的仿真与比较

随着小波理论的日益完善,小波分析在信号降噪领域已经得到越来越广泛的应用.首先讨论了小波分析的基本特点;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了四种降噪方法:阈值降噪法、平移不变量小波阈值降噪法、模极大值降噪法、基于各尺度下小波系数相关性降噪法.最后,对这几种算法的降噪效果进行了比较.     

小波阈值法在语音去噪中的应用

本文介绍了小波变换在语音去噪方面的应用概况,小波变换的基础理论,详细阐述了在应用小波阈值方法去噪时,阈值法中的软阈值和硬阈值方法及它们的不足。本文提出了一种改进阈值方法,用matlab进行了模拟处理实验,为后续更有效的处理奠定了基础。     

基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪

提升小波变换用于混沌信号降噪具有良好的效果,阈值选取与混沌信号降噪后信号的畸变具有紧密联系。为了提高混沌信号中提升小波的自适应能力,降低降噪后信号的畸变率,提出了一种基于提升小波和粒子群相结合的混沌信号降噪方法。该方法在对提升小波变换后的细节部分进行阈值处理时,采用阈值自适应选择方法,并结合粒子群算法全局搜索最优阈值。通过对Colpitts模型进行仿真分析,与标准的软阈值降噪相比,能更好地对混沌信号降噪,并且降噪后信号失真度较小,具有很好的应用价值。     

新型小波阈值法在变频调速系统非健康信号消噪中的应用

研究变频调速方式下工况变化和供电电源的谐波成分对调速系统的振动信号、运行噪声、电流、电压等信号变化规律的影响,在D．LDonoho和I．M．Johnstone提出的多分辨分析小波阚值去噪方法的基础上,讨论了sqtwolog、rigrsure、heursure、minimaxi四种常见的阈值与新的阈值函数一能量元阀值确定方法在变频系统的信号去噪过程巾的效果。通过MATLAB试验仿真,结果表明新的阔值法可以彻底滤除信号中的噪声和无用的高频分量,尽可能地减少低频和有用高频信息的损失,有效地提高变频调速系统非健康诊断的精确性。     

干涉型光纤传感信号去噪方法的研究

针对干涉型光纤传感信号的特点,采用数字滤波和小波去噪两种方法对干涉信号进行了消噪处理,并对去噪效果进行了比较和分析。结果表明,截止频率为4 kHz,阶次为3的Butterworth低通滤波器和Birge-Massart阈值小波去噪算法在干涉型光纤传感系统中有较好的使用价值。