一种基于子波变换的水声被动信号去噪方法

根据水声被动信号的特点,采用二进子波变换理论,对水声被动信号进行多尺度分解,在子波变换的时频域对各分量进行分时分频相关分析和加权处理,然后通过子波反变换算恢复出目标信号的时域分布。最后经舰船辐射噪声信号的去噪实验验证,表明该方法对水声被动信号的去噪具有良好的效果。     

基于子波变换局部极大值的信号去噪新算法

本文出了一种相尺度间信号子波变换极大值点相似系数的定义，它定量地描述了相邻尺度间子波变换极大点的相似性。在上核实 定主的基础上，提出了波变换域信号去噪的新算法。     

一种改进的子波域语音去噪方法

分析了信号和噪声在子波域的不同特征表现,提出了一种改进的子波域语音去噪方法,该方法用一个随尺度变化的门限阈值来抑止带噪音信号在不同尺度上噪声的子波系统,从而更好地实现在重构语音信号中消除噪声的目的。     

一种利用子波变换多尺度分辨特性的信号消噪技术

本文基于传统信号处理方法对非平稳信号的局限性，利用子波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性设计了一种实用的子波消噪方法，对不同信号的仿真结果表明该方法既能提取一定的信噪比改善增益，同时又能保持对突变信息的良好分辨率，适合于一类非平稳信号进行时变处理．     

一种基于子波变换模极大值的信号重建方法

本文首先介绍了子波变换的局部时频分析法。基于子波变抉系数模极大值同信号奇异性之间的关系,给出了一种利用该极大值信息的信号重建方法。由模拟结果可以看出,这种重建方法的精度在-35dB以上。     

基于子波变换的语音去噪方法

本文在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一个尺度间变化的门限阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现在重构语音信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。     

子波变换去噪的一种新算法

在图象平滑中，经常采用均值滤波和中值滤波。然而均值滤波对高斯白噪声比较有效而中值滤波对脉冲噪声比较有效。因而寻求对两种噪声都有效的去噪算法是我们所希望的。本文在概要介绍子波变换的基础上，首先从理论分析和实验计算两个方面详细讨论了脉冲信号和高斯白噪声的子波变换特性。然后说明了一种对脉冲噪声和高斯白噪声同时有效的新的去噪算法。最后利用改进的去噪算法对一维信号和二维信号进行了实验，并给出了数字仿真的结果。     

改进小波变换的电子音乐信号去噪研究

针对电子音乐信号受噪声干扰易出现信号失真、电子音乐存在断点的问题,提出改进小波变换的电子音乐信号去噪方法。首先,分析不同尺度中电子音乐信号小波系数相关性,采用软阈值算法去除电子音乐中的噪声;然后,采用修匀法对去噪后电子音乐信号进行处理,提升电子音乐信号整体连续性。结果表明,改进小波变换去噪后电子音乐信号波动区间与去噪前相同,去噪后电子音乐信号未受损,信号连续性好,去噪性能明显优于对比方法。     

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。     

基于小波变换的探地雷达信号去噪方法

探地雷达回波信号受背景噪声、测量噪声、模型噪声的影响很容易被噪声所掩盖。为了提高雷达回波信号的信噪比。文中提出了一种小波变换阈值去噪和预先处理回波信号相结合的方法来对雷达回波信号进行去噪处理。试验结果证明,该方法能有效去除回波信号噪声,且能很好的保留原信号的特性,与单独阈值去噪方法相比,具有较明显的优越性。     

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。     

基于AR模型的小波变换在脑电信号消噪中的应用

提出了基于自回归模型(ARM)与小波变换的脑电信号分析方法,并利用他来消除脑电信号中的噪声干扰。小波变换是一种多分辨率的时间尺度分析方法,他能够将信号划分为不同频段的子带信号。根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果。利用小波变换能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

一种基于小波变换的图像消噪算法

该文在自适应树小波萎缩法的基础上,结合小波系数的零树编码思想和小波变换的信噪分离特性给出了一种新的小波消噪算法。该算法不仅减少了运算量,而且在消噪和保留奇异点信息方面也取得了较好的效果。     

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。     

小波变换在心电信号去噪中的应用

文章根据coiflet小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,并利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波。文中通过软、硬阈值折衷函数及自适应阈值策略对MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号进行了处理与验证。实验结果表明,该算法能较好的抑制心电信号中的各类噪声干扰。     

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。     

基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法

本文分析了噪声的小波变换特征,阐述了基于阈值的正交小波变换去噪法,在此基础上提出了一种基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法。其小波阈值的选择是依据设定虚警概率后使得检测概率为最大的准则,并随各尺度独立。通过实验验证了该方法的有效性和优异性。     

一种基于小波变换的自适应图像降噪法

提出了一种基于二进小波变换的图像降噪方法,通过对小波变换系数进行阈值处理实现降噪。该方法结合图像的自身邻域信息,具有一定的自适应性。实验结果证明能够产生较好的效果。