小波变换在热电偶测温信号降噪中的应用

借助CO2激光器产生的瞬态高温脉冲信号对热电偶传感器的探头加热来模拟发动机工作过程中产生的瞬态尾焰温度场。对热电偶测得电压信号选用不同的小波基进行降噪处理,探讨不同的分解层数及阈值对小波分析的影响,利用MATLAB软件对信号进行降噪处理。仿真结果表明采用db3小波函数,‘s’软阈值,对信号进行三层分解时的降噪效果最佳。     

小波降噪在北斗信号处理中的应用初探

北斗信号在传播和接受过程中都会产生一定的噪声,这些噪音直接影响着数据的处理和北斗接收机定位等方面。根据对小波降噪原理的理解,对其降噪效果和影响因素进行了解和分析。文章通过选取几种常见的小波函数,使其与北斗信号的特点相结合,以接收机的捕获性能和均方根误差等方面作为降噪效果的衡量标准,对不同的小波基、分解层数以及阈值进行分析比较。以期对我国未来小波降噪在北斗信号处理中的应用提供参考依据。     

基于小波阈值的胸腔低频超声信号降噪处理

采用低频超声胸腔成像技术对实际的人体胸腔进行信号采集时,超声换能器接收到的胸腔信号中会含有大量的噪声干扰,较大地影响了成像效果。因此文章通过COMSOL平台建立二维胸腔模型,在接收到的胸腔信号中添加信噪比为2dB高斯白噪声作为模拟噪声。通过小波阈值降噪技术对含噪的胸腔信号进行处理,发现db7小波基在分解层数为1层,阈值准则为minimaxi,软阈值处理函数时可以有效降噪,提高数据的信噪比。     

利用小波降噪的瑞利激光雷达平流层温度反演

介绍了瑞利-拉曼-米散射激光雷达的基本结构与瑞利散射温度反演原理,通过分析对比获得了适合瑞利散射信号的小波分解层数及阈值选取规则,并分别使用小波硬阈值法与软阈值法对信号进行处理,相比而言软阈值法具有更好的降噪效果。利用上述算法反演出南京上空平流层28~46km的温度廓线,将结果与MSISE-90大气模式及AIRS卫星数据进行比对,均表现较好的一致性,验证了小波降噪在瑞利激光雷达温度反演算法中的可靠性。在算法研究的基础上,反演了2009年12月19日19时20分至20时20分连续观测的数据,表明在短时间内平流层温度总体趋势稳定;并对2009年10月至12月的观测数据进行分析处理,得到南京上空平流层月平均温度廓线,表明南京上空的平流层温度在冬季变化不明显。     

小波图像融合的最佳参数研究

为了选择一种在复杂条件下能取得较好效果的小波图像融合方法,文中对一些小波基和小波分解层数进行了比较.使用了基于区域的图像融合规则,同时通过量度融合图像的熵和标准差,进行多传感器图像融合效果的评价,通过对四类图像的融合实验,筛选出最佳的小波基和其分解层数.实验表明bior3.9是图像融合时的最佳小波基.     

一种小波自适应阈值全频降噪方法

目前的基于小波阈值降噪方法往往假设信号的噪声分布在高频段,因此大部分方法只对高频段进行降噪,而忽略了低频段噪声对信号的影响.在现实的应用中,复杂的噪声并不满足该假设条件,也即复杂噪声不仅分布在信号的高频段,而且低频段的噪声同样不容忽视.针对上述问题,论文提出了一种全新的解决方案:小波自适应阈值全频降噪方法.在该方法中,根据不同类型的噪声随小波分解层数、噪声强度等因素变化规律,提出了一种新的自适应阈值确定方法;然后利用小波去相关性方法来检测信号受到的最主要的噪声干扰;最后结合噪声类型检测方法,检测信号中所隐含的最接近的噪声类型,选取合适的阈值确定方法,对信号的低频和高频同时进行降噪.论文的实验结果表明:(1)当信噪比较低时,采用全频降噪方法对大部分类型的噪声而言均优于传统方法,并且全频降噪方法仅需要信号分解到1~2层即可取得良好效果;(2)当信噪比较高时,全频阈值降噪技术的降噪效果和传统方法一致,但所需小波的分解层数少于传统方法.     

改进的小波去噪法的研究

利用小波方法进行去噪,效果与选取的阈值、阈值的施加方式(硬阈值或软阈值)、分解层数以及使用的正交小波有关,但小波方法对噪音毛刺点却无能为力。在Matlab上选择合适的小波参数后对叠加了高斯白噪声的正弦信号降噪,然后使用平移不变量算法进行信号平滑。对比普通小波去噪,该方法能有效地消除毛刺,使去噪后的信号更光滑,更逼近真实信号。     

局域均值分解在MEMS陀螺随机误差消噪上的应用

针对标准Kalman滤波需要建立准确的系统模型、小波阈值降噪对小波基和阈值的选取依赖于经验的不足,将局域均值分解(LMD)方法引入MEMS陀螺的随机误差滤波.该方法可自适应地将随机误差信号分解为若干PF分量之和,且对各分量进行小波降噪处理,将处理后的各分量相加得到降噪信号.实验分析表明该滤波方法效果明显.     

基于小波变换的自混合干涉信号降噪方法

应用小波变换理论对光反馈自混合干涉信号进行小波降噪处理。处理中用db4小波做降噪小波基,对自混合干涉信号进行4层分解,经过阈值处理与小波重构得到降噪信号。对不同反馈机制下降噪前后信噪比、均方差的对比分析,结果表明小波降噪在消除噪声方面的有效性。     

小波阈值去噪技术在呼出气体激光光谱诊断中的应用研究

为了消除激光吸收光谱信号中噪声对分析结果的影响,提出了基于小波变换的阈值去噪方法。利用气体分子的直接吸收光谱信号,结合MATLAB软件进行仿真实验,深入对比分析了阈值方法、分解层数和小波基函数类型对降噪效果的影响,最后将获得的最佳滤波参数用于人体呼出气体的光谱信号分析中。结果表明,小波变换去噪算法模型对呼出气体吸收光谱信号的去噪效果良好。通过选择其他波段的可调谐激光光源,即可实现对其他呼出气体成分的实时分析;量子级联激光光谱系统可广泛应用于呼出气体诊断等领域。     

基于小波变换的轨道超声检测数据压缩研究

随着我国铁路几次大提速,轨道探伤工作的压力越来越大,提高现役钢轨检测速度的同时,原始检测数据的数据量也会迅速增大,超声数据的实时压缩算法的研究十分必要。小波变换近年来被广泛用于超声数据信号的处理,包括小波去噪、小波压缩等。文中重点研究了小波基、分解层数以及阈值的选取等因素对小波压缩效果的影响,通过仿真给出了最合适的参数以优化压缩算法。     

基于小波变换的激光雷达回波信号去噪方法研究

提出小波变换法去除激光雷达回波信号中的噪声,通过建立模型,选择合适的小波基、分解层数和阈值,利用Matlab仿真发现选择sym4、db6小波的五层分解法去噪效果较好,对提高激光雷达的有效探测距离和探测性能有较大的参考价值。     

基于小波包分析的ECG信号降噪

在临床医学检测上,心电信号(ECG)是一种典型的人体生理信号,在采集时常伴有工频干扰、基线漂移和肌电干扰等影响。为后续能进行有效诊断,必须对采集的ECG信号进行预处理。文中介绍了一种基于小波包分析的ECG信号降噪方法,首先根据熵标准选择最佳小波包基,然后对ECG信号进行多层小波包分解,最后对分解系数进行阈值量化后得到重构信号。通过对胎儿ECG信号的仿真实验,结果表明,小波包分析方法比傅里叶变换和小波变换等具有更好的降噪效果。     

一种小波阈值降噪改进算法

基于Stein的无偏估计原理的自适应小波降噪阈值选择(rigrsure)算法,利用小波变换分解低信噪比下的Block信号,使用rigrsure算法获得重构后的低频信号和各层细节信号小波降噪阈值,提出了一种改进降噪算法,对Block信号降噪,通过仿真取得良好的降躁降噪效果。     

小波分析在信号降噪中的应用

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,利用小波分解之后可以在各个层次选择阈值,对噪声成分进行抑制,手段更加灵活。本文介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验并在降噪光滑性和相似性两个方面体现出小波变换的优势。本文分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果。     

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。     

小波消噪在光纤陀螺温度补偿中的应用

分析并建立了光纤陀螺温度漂移模型,指出数据噪声会降低甚至恶化模型的补偿效果。为减小噪声的影响,分别利用数字低通滤波和小波阈值消噪法对温度变化率数据进行降噪处理。经过仿真分析发现,与数字滤波相比,小波消噪法的降噪效果更好。多轮温度试验结果对比表明,利用小波阈值法对数据进行降噪,可提高光纤陀螺温度漂移的补偿效果。     

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。     

光纤陀螺全频域小波阈值降噪技术

为了有效地去除光纤陀螺信号中的分形噪声,提出了全频域小波多尺度阈值降噪方法。从分形信号的分数微分形式出发,建立了分形信号与高斯白噪声之间的联系,结合小波分析的高阶消失矩特性,实现了分形信号在小波空间的去相关。当分形信号被具有高阶消失矩的小波分解后,其在小波域具有白噪声的特点,可以采用阈值处理的方法予以去除。同时,根据陀螺信号噪声的宽频带特点,对小波分解的低频近似系数和高频细节系数进行阈值处理,有效地抑制了噪声成分。光纤陀螺信号的降噪实例表明:相比传统的小波阈值降噪方法、卡尔曼滤波方法和滑动平均滤波方法,该方法具有较好的降噪效果。     

心电信号降噪小波函数选取的定量研究

为了定量地评估不同小波函数对心电（ECG）信号的降噪效果,建立了含噪声的ECG模型作为实验标准信号,采用正交小波变换和不同阈值方法来对该标准信号进行高频噪声消除实验,通过信噪比参数结合波形形态来衡量降噪效果。实验表明,当降噪后信噪比接近标准信号信噪比时,降噪效果最佳,得到既能保证信号失真度小又具有较高信噪比的降噪方案和适用于ECG信号小波分解和重构的小波函数,最后通过MIT-BIH数据库数据验证了利用该研究结果能够有效地消除ECG信号中的高频噪声。