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基于小波变换微弱生命信号提取的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用小渡变换研究微弱生命信号提取问题,简要介绍Mallat算法,采用小波阈值去噪法对强噪声背景下微弱生命信号进行去噪研究,并简要介绍阈值的估计方法,通过实例,利用MATLAB仿真验证小波变换在微弱生命信号的提取中可取得良好的效果. 相似文献
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基于小波变换阈值的信号去噪 总被引:9,自引:1,他引:8
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。 相似文献
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一种改善微弱信号信噪比的小波变换消噪法 总被引:3,自引:0,他引:3
通过分析小波变换处理信号噪声的方法及其在微弱信号检测方面的不够完善之处,提出适合于极低信噪比条件下小波消噪法的信号检测原理和方法,即通过构造具有可调功能的阈值函数以及对小波分解系数处理方式的优化设计等方法,在强背景噪声中提取出微弱的信号特征信息,从而实现微弱信号的检测.最后通过Matlab仿真验证该方法的实验效果,理论和实验结果均表明此方法能较大幅度地改善信号比.这里阈值构造过程中充分考虑到了信噪比因素的影响,并对小波分解系数的处理也进行了合理优化,从而使得去噪效果有较大的改善. 相似文献
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小波变换在生命信号提取中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
主要研究在墙等固定物体强杂波背景下,对人体心跳、呼吸所产生的多普勒频移信号的检测和提取,由于生命信号是一种微弱的低速目标信号,回波信号将会湮没在杂波噪声中.基于以上考虑,提出利用小波变换的多分辨率特性,选择合适的小波基,采用Mallat算法,主要完成在噪声背景下对生命信号的提取、抑制杂波、提高信噪比3个方面的研究,通过对目标信号的分解、通道提取以及目标信号重构,能更加精确、有效地提取目标信号,实时性和应用性更强. 相似文献
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傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号,采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号,在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层,利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理,最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明,对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象,使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。 相似文献
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基于小波变换相干积累的微弱信号检测 总被引:6,自引:0,他引:6
在低信噪比下检测信号的方法倍受关注。本文提出基于小波变换的信号相干积累方法。利用小波变换的子带编码理论,通过在多个子带中进行相干积累。积累后的信号再用周期谱方法进行估计,证明该方法可进一步改善信号的检测能力。文中以脉冲雷达回波信号和相位码信号为例。仿真结果表明,这种方法能在-19db信噪比(雷达回波)和-22db信噪比(相位码信号)下检测信号。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波变换分析的微弱信号检测研究 总被引:2,自引:2,他引:2
文章针对在检测农田水势微弱信息时传统的微弱信号检测算法或原理的局限性,在分析了小波变换信噪分离原理的基础上,提出了将小波分析与自适应滤波相结合的算法.通过小波分析对被检测的微弱信号的分解,为每一子带单独设计阈值,实现了从强噪声信号中提取微弱信号,并通过仿真的结果验证了本算法的可行性和可靠性,为微弱信号的检测提供了新的理论算法. 相似文献
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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. 相似文献
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为提高微弱信号检测概率,提出了一种应用小波变换和双谱分析的方法。利用小波变换减少大部分随机噪声,提高信噪比,再进行双谱分析,获得比功率谱更丰富的信息,抑制高斯噪声,提高检测概率。通过模型计算和验证,证明了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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在小波多分辨分析的基础上提出一种对雷达辐射源信号进行脉内特征提取方法,该方法能够从信号中有效提取定量信息。将小波变换后低频逼近小波系数的能量分布熵,与经过尺度相关去噪计算后反映信号边缘的高频细节小波系数能量分布熵一起构成雷达辐射源信号的二维特征向量。通过对10种雷达辐射源信号的特征提取和分类仿真实验,结果表明:提取的样本特征在低信噪比下具有很好的抗噪性和可聚类性,证明了本文方法的有效性。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献