基于经验模态分解和小波变换声发射信号去噪

为了解决声发射信号去噪问题,在分析经验模态分解去噪和小波阈值去噪优缺点的基础上,提出将二者相结合的去噪方法,包括IMF-Wavelet方法,EMD-Wavelet方法和Wavelet—EMD方法．利用标准信号及断铅模拟声发射信号对所研究方法进行了去噪性能分析．结果表明：对于标准信号,Wavelet—EMD方法无论在高信...     

基于经验模态分解的电能质量信号消噪新方法

基于EMD理论,采用一种电能质量信号消噪的新方法,即首先对电能质量信号进行EMD分解,得到一系列的IMF分量和一个剩余分量,根据噪声和信号在不同尺度的IMF分量上的表现特性,分别将其进行阈值处理,再将消噪后的IMF分量重构,从而得到消噪后的电能质量信号.仿真结果表明,该方法的消噪效果较好.     

基于经验模式分解与小波软阈值的联合去噪法

为获得往复运动摩擦副摩擦力信号良好的去噪效果,在分析传统的经验模式分解去噪和小波阈值去噪的优缺点的基础上,提出在模式相关系数准则下,将经验模式分解去噪与小波软阈值去噪结合起来的综合去噪方法。首先利用经验模式分解出若干个固有模式函数分量,在模式相关系数准则下找出由噪声主导和由信号主导的固有模式函数分量的分界点,接着对由信号主导的模式函数分量分别进行小波软阈值去噪,然后再进行重构从而获得去噪信号。实验结果表明,此去噪方法具有良好的自适应性和稳定性,提高了信噪比,并较好地保留了原信号的细节信息。     

采用循环叠加经验模态分解的去噪算法

为了检测被强噪声淹没的目标信号,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)的去噪算法.该算法将经验模态分解得到的第一个固有模态函数(IMF)循环移位,得到功率保持不变的噪声样本函数.将多个噪声样本函数叠加后,与重构的目标信号合成新的含噪信号.进一步采用软阈值去噪的方法,达到显著削弱噪声的目的.仿真实验表明:所提的新算法能够抑制4~6 dB的高斯白噪声,但抑制高斯混合噪声的能力较差;并且当信噪比较低时,其性能明显好于原始的基于EMD的去噪算法.该算法为低信噪比下的弱信号检测提供了一种新的思路.     

基于经验模态分解（EMD）的小波阈值除噪方法

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段.     

基于变分模态分解与小波阈值结合的表面肌电信号去噪分析与研究

针对表面肌电信号易受无关噪声影响的问题,分别利用变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）、小波阈值法、VMD与小波阈值结合的方法对表面肌电信号进行伪迹去除。将信噪比、均方误差、自相关系数作为评价指标,对3种去噪方法进行对比分析。比较结果表明：3种方法对噪声信号均具有分离效果,但VMD与小波阈值相结合的方法分离效果更好、稳定性更高、信噪比最大、均方误差最小、自相关系数最高,具有良好的应用前景。     

基于小波和经验模态分解的气体泄漏声音端点检测算法

针对石油化工等复杂高危场所,危化品泄漏产生的非平稳泄漏声音信号,难以正确判断声音端点的问题,基于小波和经验模态分解（EMD,Empirical Mode Decomposition）,提出一种改进的能零比气体泄漏声音端点检测算法。首先,通过麦克风阵列采集气体泄漏信号,将预处理后的泄漏信号通过小波阈值去噪,以提高检测信号的信噪比;其次,利用EMD算法对降噪的信号进行分解,从分解得到的本征模态分量（IMF,Intrinsic Mode Function）中选择IMF,构造新的信号;然后,通过分帧和加窗的方法对重构信号进行再处理,计算出各帧信号的能零比值,采用提出的自适应门限计算方法对信号进行端点检测;最后,搭建简易的气体泄漏模拟实验平台,对改进的气体泄漏声音端点检测算法,进行了实验测试。实验结果表明：改进的能零比气体泄漏声音端点检测算法,在低信噪比的条件下,仍然具有良好的检测精度和检测效率;与传统方法和基于EMD的能零比算法相比更接近实验采集声音信号真正的声音端点。     

基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取

基于双Haar小波提出了一种新的去噪方法．尽管Donoho对软阈值去噪提出了一个计算阈值的公式，但它并不适合双haar小波，针对这一问题提出了一种适于双Haar小波变换以及其它非正交小波基的阈值选取方法，实验证明此阈值的选取是有效的。     

经验模态分解在电力绝缘气体SF6红外光谱去噪中的应用

经验模态分解(EMD)是以信号极值特征尺度为度量的时空滤波器,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号去噪中具有较大的优势。本文以电力绝缘气体SF6为研究对象,在介绍E MD分解方法的基础上,首先对含噪的SF6光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频I MF分量与低频IMF分量叠加重构得到去噪后的信号。分析了在不同噪声水平上与小波阈值去噪方法的处理效果。实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势。     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的.通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高.     

基于EMD和Hilbert变换的心电信号去噪方法

基于经验模态分解(EMD)和Hilbert变换理论,提出一种心电信号(ECG)去噪方法.经验模态分解法将任意信号分解为一组固有模态函数IMF,对于非白噪声层IMF的阈值选取,针对传统阈值去噪方法存在较大偏差的问题,提出利用各层IMF的平均频率和能量密度乘积来确定非白噪声层IMF的噪声水平.介绍了白噪声层IMF的检验方法,并给出了利用该方法以及小波阈值去噪方法对心电信号进行去噪处理的实验结果.     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

基于小波变换的阈值语音信号去噪

介绍了小波变换在语音去噪方面的应用概况.详细阐述了阈值法中的软阈值和硬阈值方法及它们的不足之处,并针对其缺点提出了软硬阈值折衷法去噪算法.最后,通过实验证明了该算法的优越性.     

一种软阈值滤波算法的改进

由于各尺度上小波系数的微小的偏移对相关系数有影响,为了得到更精确的噪声方差,文中利用区域相关系数对王博等人提出的相关算法进行改进,得到新的软阈值。最后通过仿真,将此阈值与软阈值manimaxi和heursure进行比较,结果表明利用改进后的软阈值去噪效果较佳。     

一种基于SVD分解的小波阈值降噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,探讨了一种基于奇异值分解(SVD)的离散小波去噪方法。该方法通过对每层小波分解细节系数进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在细节系数中的有用信号成分,最后进行小波重建,得到降噪信号。通过仿真实例的验证,表明该方法与小波阈值消噪法相比,在强噪声背景下,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

一种基于新型阈值函数小波去噪方法

传统小波阈值去噪方法中,软阈值法连续性好,但保真效果差,而硬阈值法可保留更多信息,但是在分界点处会产生振荡,即伪Gibbs现象。为了提高信号的保真效果,减少振荡现象,提出了一种新的阈值函数,该函数阈值介于软阈值与硬阈值之间,且是连续函数。方法既减小了软阈值固定偏差带来的失真,又消除了伪Gibbs现象。仿真结果表明,新方法的信噪比与均方误差均优于传统的阈值去噪方法。     

基于小波变换的微光图像中值滤波消噪

为了提高微光图像在目标识别中的可靠性,利用微光图像中所含噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换并仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像.由小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声.结果表明包含在图像中的噪声可以很好地被消除.这种消噪方法克服了中值滤波方法边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分.