基于小波变换的信号去噪方法研究

对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于图像边缘信息的多小波阈值去噪方法

基于小波变换的图像去噪方法是小波应用较成功的一个方面,阈值大小的确定是该方法最终去噪效果好坏的一个决定性因素.基于图像边缘信息的多小波闽值去噪方法充分研究了信号与噪声在小波变换各分解层上的不同传播特性,在保留代表边缘信息的小波系数的基础上,对不同方向、不同分解层的小波系数分别选取最佳阈值处理.与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法相比,此方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),使图像更加清晰,去噪效果更好.     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。     

基于小波变换的噪声消除算法研究

噪声是影响测量结果的重要因素,对被测信号进行消噪处理是测量中必不可少的步骤。小波变换因为有去噪相关性等特征,相对于时域更利于去噪。采用dbN小波基信号进行分解,利用小波变换的阈值来消噪,Matlab进行小波降噪仿真。实验结果表明采用这一消噪方法能消除信号中的无用部分,由于采用了软阈值的处理方法,测量信号有一定程度的损失,但基本能重构原有用信号波形。     

基于一种自适应折中-平滑阈值的脉搏信号小波去噪

人体脉搏信号在采集过程中会掺杂着各种噪声信号,而传统所采用的小波变换阈值去噪法在处理脉搏信号时又存在着缺陷,本文采用的折中一平滑闽值函数,并基于斯坦恩无偏估计（SURE）优化算法去寻找最优阈值门限,与在原有阈值基础上的小波自适应阈值去噪做对比,通过利用Matlab对脉搏信号进行去噪仿真。结果表明,依据信噪比（SNR）和信号平滑度Ⅲ的评判标准,该方法去噪效果更好,结果令人满意。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于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噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

一种基于小波分析的阈值去噪算法

利用信号和噪声在小波变换中不同尺度上具有不同的特性,提出了基于小波变换的去噪方法。经过小波变换后的信号,在其小波系数中包含了实际信号的重要信息特征,表现为幅值较大的小波系数,而噪声产生的小波系数幅值较小。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,以得到去噪后的信号。     

小波分析的阈值去噪方法研究

小波阈值去噪方法在工程中已得到广泛应用,小波阈值去噪过程中,阈值的选取和处理方法是关键问题.本文介绍了传统的软阈值、硬阈值小波去噪方法原理,在此方法的基础上给出了一种基于小波分析的自适应阈值算法,弥补了软硬阈值函数的不足,通过仿真证明了该方法的有效性.     

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。     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

小波去噪在光纤电压传感器中的应用

文中介绍了光纤电压传感器的工作原理。并以小波变换为核心,为了改进滤波效果,提高去噪质量,在常规小波阈值去噪方法基础上,提出了基于小波变换的改进阈值函数去噪方法。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。利用小波变换对所检测到的电压信号进行分析,通过对理论模型进行仿真,证明该方法有很好的去噪效果。     

小波变换在舰船辐射噪声消噪处理中的应用

针对舰船辐射噪声信号的特点，根据小波消噪的原理设计了一种消噪的方案，利用MATLAB在计算机上用不同的小波基函数对实船信号进行了消噪处理试验，井对结果进行了简要的比较说明。试验结果表明，在选择了适当的小波基函数和阚值的情况下，采用小波变换的消噪方法对舰船辐射噪声信号进行消噪处理。可以取得良好的效果。     

基于中值滤波和小波变换图像降噪的新算法

针对小波变换去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到良好的降噪效果的问题,文中构造了一个新的小波阈值函数,并对中值滤波进行了改进,将此两者方法相结合进行图像去噪。仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,而且去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都较单一算法得到改善,从而证明了该方法的有效性。     

新型小波阈值法在变频调速系统非健康信号消噪中的应用

研究变频调速方式下工况变化和供电电源的谐波成分对调速系统的振动信号、运行噪声、电流、电压等信号变化规律的影响,在D．LDonoho和I．M．Johnstone提出的多分辨分析小波阚值去噪方法的基础上,讨论了sqtwolog、rigrsure、heursure、minimaxi四种常见的阈值与新的阈值函数一能量元阀值确定方法在变频系统的信号去噪过程巾的效果。通过MATLAB试验仿真,结果表明新的阔值法可以彻底滤除信号中的噪声和无用的高频分量,尽可能地减少低频和有用高频信息的损失,有效地提高变频调速系统非健康诊断的精确性。     

基于水下图像小波变换的图像阈值去噪方法的研究

水下图像污染过程和机理十分复杂,不同的水下环境噪声也不尽相同。在此尝试用小波阈值去噪方法对水下图像进行去噪,力求改善图像质量。小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈值函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法。在Matlab中的仿真试验结果表明,新阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比上都优于传统的硬阈值和软阈值,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

基于提升小波的MEMS陀螺去噪方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差是传感器的主要误差,传统硬、软阈值去噪法在去噪效果和实时性方面存在不足。该文从提升小波变换的基本理论出发,分析了提升小波阈值去噪原理,提出了基于提升小波的改进阈值去噪算法,并结合MEMS陀螺输出数据,并对硬、软阈值去噪法与改进阈值去噪法的仿真实验进行比较分析。仿真结果表明,改进阈值去噪法获得了更高的信噪比83.532 7dB,其去噪效果明显优于硬、软阈值,且运算速度较快,更适合实际运用。     

基于改进小波阈值法处理MEMS陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波阈值去噪可以有效地处理MEMS陀螺信号的噪声.针对常用阈值小波去噪方法的不足,提出了一种改进的小波阈值方法.详细介绍了该方法的原理与实现过程,并将其应用到MEMS陀螺信号处理过程中.使用db4小波,应用不同的阈值函数对MEMS陀螺信号进行4尺度分解.仿真实验分析比较表明,改进的小波阈值方法可以有效地剔除信号中的噪声,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移;与现有的阈值方法相比,信噪比提高了18.3%.     

基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪

提升小波变换用于混沌信号降噪具有良好的效果,阈值选取与混沌信号降噪后信号的畸变具有紧密联系。为了提高混沌信号中提升小波的自适应能力,降低降噪后信号的畸变率,提出了一种基于提升小波和粒子群相结合的混沌信号降噪方法。该方法在对提升小波变换后的细节部分进行阈值处理时,采用阈值自适应选择方法,并结合粒子群算法全局搜索最优阈值。通过对Colpitts模型进行仿真分析,与标准的软阈值降噪相比,能更好地对混沌信号降噪,并且降噪后信号失真度较小,具有很好的应用价值。     

基于小波变换的空域相关法在肌电信号中的应用

为了消除混杂在肌电信号中的噪声,并保留信号的细节,提出了基于小波变换空域相关法的肌电信号消噪方法.文章首先对小波变换和空域相关滤波的基本理论进行了简要的概述,其次就空域相关滤波用于肌电信号的消噪过程进行了详细的分析.通过肌电信号的小波分解,用空域相关法分离信号与噪声,并给出了一种针对肌电信号各层噪声能量阈值的估计算法.实验结果表明,空域相关滤波较好的保留了肌电信号的边缘特征,为肌电信号的特征提取创造了良好的条件.