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。     

基于阈值函数的小波去噪的研究

文章主要研究了毫米波汽车防撞雷达中频信号的去噪问题。主要研究内容包括小波变换的基本理论和基于阈值的小波去噪等方面。通过MATLAB仿真来分析不同小波基、不同分解层数及不同阈值下的硬软阈值的去噪性能。     

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。     

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。     

基于改进的小波阈值去噪算法的研究

传统的小波阈值函数的去噪方法简单有效,若用在车载下的语音去噪,由于其去噪后的信号存在边缘模糊、高频信息丢失等缺陷,难以得到较好的去噪效果.为提高车载环境下的语音系统的去噪效果,首先对已有小波阈值去噪算法进行分析,针对其不足,提出改进小波阈值函数的去噪方法.其次,通过Matlab软件对不同小波及分解层数进行仿真,选取最优的小波和层数.最后,由软件仿真实验数据比较得出,在相同噪声影响下,该方法比已有方法输出的效果要好.     

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。     

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。     

基于小波变换的分层阈值去噪算法研究

在研究各种软硬阈值噪声滤除方法的基础上,考虑到噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数分布不同,提出了一种基于非线性小波变换的分层阈值去噪方法。该方法与全局阈值去噪相比较,具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。文章方法与全局软硬阈值去噪处理的峰值信噪比和均方误差进行对比,可以看出,文章方法具有更好的去噪效果。     

基于SURE无偏估计的自适应小波阈值去噪

本文在D.L.Dohono提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,与原来的分段阈值函数相比,此函数具有明显优点,表达式简单易于计算,连续可微,易于求导.此函数的这些优点为实现信号的自适应去噪提供了可能.本文应用此阈值函数,基于SURE无偏估计,给出了一种自适应去噪方法.并用受污染的blocks、bumps、heavy sine、doppler等典型信号做实验,实验结果显示此方法能在最小均方误差(MSE)意义上收敛,而且其最小均方误差优于其他文献中的阈值去噪的方法.     

基于单纯形-模拟退火算法的小波阈值去噪研究

阐述了小波分析去除信号噪声的原理和方法,其中阈值的选取将直接关系到信号去噪的质量。本文基于广义交叉验证准则(GCV)求解阈值的基础上,提出了利用单纯形—模拟退火算法来求得小波变换各子带最优阈值,计算时无需噪声方差等先验信息,同时该方法不依赖初始阈值的选取,既获得了全局最优解,又提高了搜索效率。最后通过Matlab程序实现了小波变换的噪声抑制仿真分析,实验结果表明,与常规的4种阈值选择方法(Rigrsure、Sqtwolog、Heursure、Minimaxi)相比,本文算法确定的阈值进行小波去噪,其去噪效果无论是在信噪比(SNR)增益还是在均方根误差(RMSE)意义上均是最佳的。     

最佳软门限去噪

近年来,在小波变换域实现信号的滤波引起了人们的极大重视,一些滤波方法也相继被提出.利用软门限来对信号的噪声加以滤除,是其中的一种重要方法.由于它操作方便,抑制噪声的效果好,故一经提出便在信号去噪中得到了重要应用.本文给出了一种最佳的软门限去噪方法,它与原有方法相比较可以给出更好的滤波结果.     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

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。     

基于小波分解的计算机图像去噪算法

计算机图像在形成过程中较易受到外界因素的干扰而形成噪声,对图像质量噪声较大的影响,小波分解可对图像信号在频域中进行细致的划分,选择合适的阈值可实现图像去噪的目的。文中分别对图像质量,小波分解、Mallat算法和小波阈值去噪进行阐述,并利用Matlab仿真软件对应用小波分解的图像信号进行去噪。仿真结果表明,该方法具有较好的图像去噪效果。     

一种新阈值函数的小波信号去噪研究

详述了小波变换去噪的基本原理及方法,其中阈值的选取将直接影响信号去噪的质量。由于传统的阈值处理方法对非高斯噪声的抑制效果不明显,因此,在非高斯噪声存在的情况下,该方法受到了限制。在传统的小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。仿真结果表明,新方法在去除非高斯噪声方面表现出了较好的特性,信噪比和均方根误差等性能指标较传统方法有明显提高,同时它具有传统阈值函数不可比拟的灵活性。     

一种新型阈值决策的小波去噪方法

在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出了一种新型阈值函数和自适应阈值的去噪方法。阐述了改进型阈值函数的特点。改进型阈值函数与传统软、硬阈值函数相比,克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点。为了解决在每一级尺度上都采用同一阈值的不足问题,将自适应阈值算法引入去噪。实验表明：此去噪法提高了重构信号的信噪比,有效去除了噪声,且保留了原始信号的细节特征,与传统去噪法相比是一种较好的恢复微弱信号的方法,在通信去噪中具有较高的实用价值。     

调频广播信号降噪处理的小波分析

简述了小波分析的理论基础以及降噪原理．比较了常用的三种小波函数。对某广播电台测得的调频广播信号．分别用db小波、sym小波和Coif小波进行信号分解．采取软阈值的方法进行降噪处理．然后重构降噪后的信号。最后指出了小波属性对降噪结果的影响。