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采用TMS320F2812数字信号处理器作为系统核心处理器件,辅以必要的外围电路实现声信号的采集、处理、特征提取及目标识别。根据典型目标声信号的特性,运用小波变换理论对其进行阈值滤波处理;利用小波分析能够反映信号时域和频域局部特性的优点,采用小波变换实现子空间能量特征提取;实现了声信号的快速处理与识别。将此系统应用于典型的车辆目标进行识别,取得了满意的识别效果。 相似文献
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信号识别是激光通信的重要组成部分,是后续信息处理环节的基础与前提,因此,设计了基于改进小波阈值的激光通信信号识别系统。系统中的激光通信接收模块接收激光脉冲信号传输至A/D转换模块中,A/D转换模块利用流水线结构转换方式预处理脉冲信号并将其转换为电信号传输至信号识别模块中;信号识别模块采用TMS320LF2407 DSP芯片,该芯片内集成基于改进小波阈值的激光通信信号识别算法,通过改进小波函数,确定小波函数阈值消除电信号内噪声,去噪后的信号利用傅立叶变换确定信号频谱数据的相对频率值,根据频率值实现激光通信信号识别。实验结果显示,该系统具有较高的信号识别精度,信噪比高于对比系统,能耗低。 相似文献
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提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。 相似文献
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心电图(ECG)是识别房颤的主要依据。但是在ECG信号中存在各种噪声干扰,可能导致ECG波段无法识别或者失真,影响医务人员的诊断。因此需要采用一定的技术和方法去除各种噪声干扰。文章采用小波阈值降噪中的软阈值算法对ECG进行处理,选择采用db4小波对含噪声心电信号进行小波分解,实现对ECG信号的去噪处理。 相似文献
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在处理拉曼雷达回波信号过程中,采用小波去噪法进行算法反演前的数据预处理,针对小波去噪的核心问题-小波基的选择和阈值的设定提出了自适应分层阈值软门限去噪的方法,并选择了不同的小波基组合软硬阈值对去噪结果进行了对比.经实验数据验证,相对传统的滑动平均滤波,纯粹的细节和抑制全局阈值法,自适应分层阈值软门限在获取相同信号、保持相同能量的前提下能更好地恢复信号;在有云情况下信号的尖峰结构也没有变化,有效地抑制了噪声,提高了细节识别度和反演精度. 相似文献
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提出了一种基于小波包能量熵作为鱼体回波声信号的识别特征量,用以实现不同种类鱼体的分类识别。通过在消声水池中完成鲫鱼、草鱼和鲳鱼三种不同种鱼体的回波声数据提取采集实验,进行了数据预处理,并利用小波包能量熵算法计算鱼体回波声信号的识别特征量,再分别通过BP神经网络和支持向量机两种分类器进行了分类,分类识别效果较好,识别率分别达到了76.1%和82.2%。验证了小波包能量熵对于鱼体回波声信号识别的有效性。 相似文献
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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. 相似文献
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针对振动环境下陀螺仪输出信号噪声干扰严重的问题,提出了一种用随机误差项改进小波阈值的去噪算法。通过对陀螺仪输出信号进行小波分解,根据频率成分将信号分解为多层;然后,对分解在各层的信号进行随机误差项辨识,进而利用随机误差项系数获取各层的噪声阈值;最后,利用获取的阈值进行小波去噪。改进阈值的提出,旨在解决Donoho全局阈值中因阈值选取过大或过小而产生的噪声误判或噪声残留问题,使噪声去除更彻底。通过实验分析,证明了本算法既能有效去除信号噪声,解决噪声残留的问题;又能保留输出的有效信号,解决噪声误判的问题。 相似文献
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傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对微型光谱仪光谱信号存在的噪声问题,利用小波变换在时频域具有多分辨率,能同时进行时频域局部分析的特性,运用Mallat分解和重构算法,通过C语言编程实现对光谱信号的噪声抑制.将程序应用到MS-Ⅱ明思微型生化分析仪系统中,对算法的有效性进行了验证.结果表明,用小波变换对光谱信号进行分析和处理,提高了光谱信号分析的精度,从而提高了系统测试的准确性和稳定性. 相似文献
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利用小波包理论对车载移动电话的接收信号进行小波包变换,通过设定一合适的阈值对变换后的信号进行量化处理.提取出主要由发动机产生的噪声信号,然后用实际检测信号减去小波包变换信号,得出汽车司机的语音信号.从而达到消除噪声的目的。利用MATLAB的小波工具箱对所提出的方法进行验证,结果表明提取后的信号与驾驶员的声音信号十分相似,误差较小,对发动机噪声有明显的抑制作用。 相似文献