基于小波变换的信号去噪技术及实现

阐述了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信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。     

基于小波变换的红外图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。本文介绍了小波阈值去噪的基本原理,并将其应用于红外图像去噪。实验结果表明,该算法优于传统滤波去噪方法,能有效地抑制噪声,可用来对红外图像做进一步的分析与处理。     

基于Curvelet变换与小波包变换联合的图像去噪算法

小波包变换在处理图像中的平滑区域时能够起到较好的效果,而Curvelet变换可以更好地逼近线性奇异高维函数,对图像的边缘区域有最稀疏的表示.在此基础上提出了基于二者联合的图像去噪算法,在对含噪图像进行分割后,分别对线性区域和平滑区域采用Curvelet阈值去噪处理和小波包阈值去噪处理.该方法充分发挥了二者各自的优势,实验表明,它对图像的去噪效果要优于单纯的Curvelet或小波包去噪方法.     

一种基于小波变换的语音噪声消除算法

接收机上接收到的信号容易被广播电台的语音噪声所干扰.而且随着广播电台的繁荣发展,语音干扰的能量越来越大,易造成误码从而严重影响信号的传输速度和质量.由于语音噪声的非平稳性,传统的消噪方法难以取得较好的效果.本文提出一种基于小波变换的语音噪声消除算法,对短波信道上的实际接收到的BPSK信号进行消噪处理.接收信号上的加性语音噪声被大幅度削减,系统的误码率性能得到很大提升,验证了算法具有良好的消噪能力.     

一种高效的小波变换去噪方法

小波变换用于图像去噪的思想已经提出了很久,然而前人所提出的这种方法对于去噪的效果并不理想。图 像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘出现较明显的Gibbs效应,图像变模糊。针对以上问题,本文提 出了一种高效的小波变换去噪方法(HPID)。此去噪方法是基于小波变换的新方法,与经典的小波去噪方法不同,该方法不 依赖图像大小来判定去噪门限,不需方差信息,且适用于不同类型噪声。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,不 仅消除了Gibbs效应,而且图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力得到改善。     

基于离散分数阶正交小波变换图像降噪新方法

分数阶小波变换是小波变换时间-频域的分析方法在时间-分数阶频率域的推广,在时间和分数阶频率域具有表征信号特征的能力.本文在离散分数阶正交小波变换(DFRWT)多分辨率分析(MRA)理论基础上,推导出DFRWT系数分解及重构新形式并作二维扩展.根据图像DFRWT子带系数能量随不同阶数p变化的特点,提出基于DFRWT阈值降噪新方法.该方法在保持子带低频能量为绝对大值条件下,适当提高子带高频能量值,更利于抑制图像噪声.实验结果表明,与传统小波阈值降噪方法相比,该方法主观质量得到了明显增强,提高了峰值信噪比.     

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。     

子波变换去噪的一种新算法

在图象平滑中，经常采用均值滤波和中值滤波。然而均值滤波对高斯白噪声比较有效而中值滤波对脉冲噪声比较有效。因而寻求对两种噪声都有效的去噪算法是我们所希望的。本文在概要介绍子波变换的基础上，首先从理论分析和实验计算两个方面详细讨论了脉冲信号和高斯白噪声的子波变换特性。然后说明了一种对脉冲噪声和高斯白噪声同时有效的新的去噪算法。最后利用改进的去噪算法对一维信号和二维信号进行了实验，并给出了数字仿真的结果。     

基于小波变换的图像去噪虚拟仪器系统

图像去噪一直是图像处理领域中重要而较难的研究课题.近十几年来随着虚拟仪器技术逐渐成熟和其应用领域的不断扩展,也为图像去噪研究提供了新的思路.基于小波变换,借助虚拟仪器平台构造了一种图像去噪的仪器处理系统,通过调用不同的小波基MATLAB算法和变换阀值系数控制实现了图像去噪的功能.示例结果表明该系统具有良好的图像去噪效果.     

一种基于小波变换的图像消噪算法

该文在自适应树小波萎缩法的基础上,结合小波系数的零树编码思想和小波变换的信噪分离特性给出了一种新的小波消噪算法。该算法不仅减少了运算量,而且在消噪和保留奇异点信息方面也取得了较好的效果。     

一种基于子波变换的信号滤噪改进方法

对子波变换多尺度下信号与噪声的不同性质进行了研究,提出了一种在子波域不同尺度上选取不同的滤噪方法,该方法将经典的软阈值滤噪与子波变换的模极值传播特性在一定尺度上有机结合起来处理信号.在改善信噪比的同时,也尽可能地保持原信号的边缘信息和精细特征.通过仿真验证了该方法的实用性和优越性.     

基于AR模型的小波变换在脑电信号消噪中的应用

提出了基于自回归模型(ARM)与小波变换的脑电信号分析方法,并利用他来消除脑电信号中的噪声干扰。小波变换是一种多分辨率的时间尺度分析方法,他能够将信号划分为不同频段的子带信号。根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果。利用小波变换能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

一种基于小波变换的自适应图像降噪法

提出了一种基于二进小波变换的图像降噪方法,通过对小波变换系数进行阈值处理实现降噪。该方法结合图像的自身邻域信息,具有一定的自适应性。实验结果证明能够产生较好的效果。     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

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.     

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。     

基于小波变换的一种去噪方法

介绍信号奇异性以及它的小波描述,基于B样条理论推出一种多尺度小波变换,采有软阀值判决方式,提出一种简单,实用的小波去噪方法。     

基于Curvelet变换的图像消噪

小波变换对图像消噪能够起到较好的效果,但是对图像中线性区域的处理存在局限性.Curvelet变换是一种新的具有方向性的多尺度变换,他处理图像线性区域能有更好的效果.将Curvelet变换运用到图像消噪中,实验结果表明,他的消噪结果比小波消噪有着更好的视觉效果,并且PSNR也得到一定的提高.     

基于加权自适应方向提升小波的图像去噪研究

本文介绍了一种基于加权自适应方向提升小波(WADL,Weighted adaptive directional lifting)和普通提升方法相结合的图像去噪方法,此方法能够较好地对噪声进行抑制,同时保护图像的纹理边缘较少受到损失。在仿真试验中我们通过对噪声图像进行分类,对属于纹理密集区域采用WADL方法去噪,对平滑区域采用普通提升去噪,得到了比较好的去噪结果。     

基于双变量收缩函数的对偶树复小波图像去噪

常用离散小波变换缺乏平移不变性和良好的方向选择性,并且在图像去噪中使用的模型没有充分考虑系数间的相关性,导致去噪效果不理想.为了克服上述离散小波变换图像去噪的不足,提出了利用对偶树复小波变换与双变量收缩函数相结合的图像去噪算法.实验结果表明,该算法比传统算法有更好的去噪效果.     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阚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.