基于变分模态分解的自适应滤波降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分解的基础上使用小波阈值降噪和间隙阈值降噪方法按不同方案进行降噪处理并得到最佳算法,将其与所提算法进行对比.实验结果表明,本文所提自适应滤波降噪方法的降噪效果比阈值降噪最佳方法效果更好.     

变分模态分解联合改进小波阈值函数的PPG降噪算法

针对PPG信号采集过程中存在大量混合噪声的问题,提出一种变分模态分解（VMD）改进小波阈值降噪的降噪算法。首先通过傅里叶变换得到脉搏波信号频域信息,确定分解个数和主频率;然后利用变分模态分解算法将含噪声的PPG信号分解为一系列固有模态分量,分解过后确定各分量的中心频率,并筛选有效固有模态分量;最后利用改进后的小波阈值函数对残余噪声进行降噪处理,避免了软阈值的恒定偏差,又保证了阈值函数的连续性,降噪后的信号与原始信号相关系数均值为0.934 7,比变分模态分解方法重构信号提升了7.1%。与其他降噪算法相比,信噪比分别提高了5.77 dB、5.38 dB、4.5 dB,均方根误差分别降低了26.1%、16.8%、7.4%。实验结果表明,通过理论计算、数值模拟和应用研究验证了所提方法的有效性和优越性,在滤波效果和信号保真度之间取得了很好的平衡。     

基于VDM和小波阈值的语音降噪方法研究

针对带噪声的语音信号,提出了基于变分模态分解（VMD）和小波阈值相结合的去噪方法。首先,采用VMD对带噪声道信号进行分解,从而得到分解后的固有模态（IMFs）信号;然后,引入T检验对各IMFs分量进行低频和高频区分,对其中的高频分量用小波阈值进行噪声滤除;最后,对将低频IMFs分量和滤波后的高频IMFs分量进行重构,从而得到降噪后的具有较高信噪比的语音信号。通过实验验证,本方法与EMD和小波阈值联合算法相比,具有更好的去噪性能,具有一定的实用价值。     

基于粒子滤波信号降噪的齿轮箱故障诊断研究

齿轮和轴承是机械设备中重要的部件,它的健康状况直接影响着机械设备的运行状态。研究粒子滤波对齿轮箱的振动信号进行降噪处理,需要知道信号的特性和噪声的统计特性。针对此,先对齿轮箱的齿轮进行振动分析,建立振动模型,而后再研究粒子数算法,对振动信号进行EMD分解,把分解的第一个IMF分量和残余分量进行重构,组建AR模型,经AR模型系数作为粒子滤波状态方程的系数。最后采用小波变换阈值降噪思想,把分解提出的噪声信号放到粒子滤波观测方程中,对信号进行降噪处理。     

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。     

CEEMDAN和小波包降噪算法在光纤光栅复用传感网络中的应用

针对被采样的超弱光纤光栅反射光谱中含有干扰噪声的问题,提出一种应用于大容量超弱传感网络的混合组网去噪算法.该算法将具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)与小波包降噪算法相结合,通过小波包阈值去噪对测量信号进行处理后,将初步处理过的信号进行CEEMDAN;再将分解得到的本征模态函数(IMF)分量和残余分量...     

基于EMD-NLMS的船舶发动机声信号降噪处理方法

针对船舶声信号降噪滤波的问题,提出了一种基于经验模态分解-归一最小均方的算法。该方法进行经验模态分解得出噪声分量,将得到的噪声分量作为输入信号进行自适应滤波,通过自适应滤波算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并把信号分量叠加得到最终降噪后的信号。通过对比最小均方算法、归一化最小均方算法、经验模态分解-最小均方算法和经验模态分解-归一最小均方算法对船舶声信号的降噪效果,得出在船舶声信号滤波降噪方面经验模态分解-归一最小均方算法相比于其他三种算法有更好的滤波效果。     

一种改进的基于经验模态分解的小波阈值滤波方法

经验模态分解是一种新的信号分解方法,该方法可将非线性非平稳信号分解成若干个单分量的本征模态函数,使得每个本征模态函数都具有一定的物理意义。本文探索了该方法在语音增强方面的应用.在文献[8]的基础上,对其方法进行了有效改进。首先将带噪语音进行经验模态分解,得到六个本征模态函数和一个余量信号,对这七个信号分别进行小波阈值滤波,并由滤波后的七个信号重构语音。结果表明,该方法的滤波效果明显优于对带噪语音直接采用小波阈值滤波的方法,并且较之文献[8]的滤波方法也具有一定的优势。     

改进的EEMD算法在时域航空电磁信号降噪中的研究

常规降噪方法在应用于时域航空电磁信号降噪时需根据噪声情况人为进行参数调整,自适应性较差。总体经验模态分解（EEMD）算法对非线性、非平稳信号处理具有良好的自适应特性,传统的EEMD算法进行噪声抑制是将高频本征模态分量滤除,将低频分量重构得到降噪信号,这种方法易失掉高频分量中的有效信号。本文提出一种改进的EEMD降噪算法,应用于时域航空电磁信号的处理。该方法结合时域航空电磁信号的衰减特性,将信号EEMD分解后得到本征模态分量,其中包含信号和噪声,经Savitzky Golay平滑滤波,再将高频部分进行阈值去噪,最后得到干净的本征模态分量进行重构。实验结果表明在输入信号信噪比小于等于15 dB的情况下,输出信噪比能够提高12 dB左右,在抑制噪声的同时保留了更多有效信息。      

一种基于自适应滤波的语音降噪方法研究

分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差（LMS）的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

小波尺度谱阈值算法在膈肌肌电降噪的应用

为了去除膈肌肌电信号中的心电干扰,提出了一种小波尺度谱阈值的处理方法。首先,对信号进行五尺度的小波分解,并且把小波系数转化为小波尺度谱;其次,针对心电信号在尺度谱上高于周围两边信号的特点,提出尺度谱阈值对心电信号进行滤除;最后,小波尺度谱映射回小波系数,重构小波系数得到降噪后的膈肌肌电信号。对临床采集的膈肌肌电信号进行实验分析,并与小波阈值方法进行对比,结果表明本文方法降低了心电干扰并且保留膈肌肌电信号的特征。      

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%.     

海缆布里渊光时域反射信号的去噪方法研究

为了从噪声背景中有效地提取光电复合海缆的布里渊光时域反射信号,根据信号的特点,提出了采用小波阈值法对实时信号进行去噪处理。针对小波阈值去噪参量设置的基础性问题,通过理论分析和实验对比确定了适于海缆布里渊光时域反射信号去噪处理的最优参量,并与中值滤波、均值滤波的去噪效果进行了对比。结果表明,相对于两种传统的滤波方法,最优参量下的小波阈值法能有效去除噪声,不仅信噪比提高了14.1dB,而且能检测出100με的应变变化。该研究对于探索海缆布里渊光时域反射信号的高效处理方法具有重要参考价值。     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于小波变换的光寻址电位传感器信号去噪研究

基于(LAPS)(光寻址电位传感器)技术的生化传感器中的光生电流是一种微弱的非平稳信号,信噪比(SNR)低。为了提取清晰的LAPS信号,且鉴于传统的傅里叶方法去噪后信号失真严重,本文采用小波变换的方法对LAPS信号进行去噪处理。通过小波变换将信号分解为3层,得到各层的小波系数以及阈值。根据每一层系数特点,按阈值进行分别处理,得到新的小波系数。最后根据新的小波系数,重构信号。对去噪后的信号进行频谱分析发现,信号频谱为有效的LAPS信号谱段。将傅里叶去噪和小波去噪方法进行对比发现,小波去噪得到信号的SNR和平滑度(SR)要高于傅里叶去噪,表明小波变换是LAPS信号去噪的有效方法。     

小波阈值去噪在尾流散射光信号处理中的应用

为了从噪声背景中有效地提取舰船尾流后向散射光信号,采用4阶Daubechies小波对采集的信号进行了1维离散小波变换,将主要包含目标船后向散射光信号的低频部分和主要包含噪声的高频部分区别开来,使用阈值函数进行小波系数处理.在小波软硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阚值函数.该阈值函数克服了硬阈值函数值不连续的问题和...     

基于小波变换的动态阈值法语音信号净化

语音信号实时去噪净化处理是语音通信系统的关键技术。传统的小波阈值去噪方法由于阈值的单一性,在去除噪声的同时,造成语音信号损伤。针对这一问题,提出了一种基于小波变换的动态阈值法语音信号净化方法。能根据噪声和信号的变化而动态调节阈值;采用改进的阈值函数对小波系数缓变地压缩,仿真实验结果表明,能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节。     

基于TDLAS技术与小波变换去噪算法的甲烷浓度检测

为进一步提高甲烷浓度检测精度,搭建了基于TDLAS（tunable diode laser absorption spectroscopy）技术的甲烷浓度检测实验系统,利用甲烷在波长1653.72 nm处吸收强度很高且可以最大限度消除其他气体干扰的特性,通过提取二次谐波信号实现甲烷浓度检测。然后分别采用heursure硬阈值算法、heursure软阈值算法和sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法,通过分析未去噪及小波变换去噪处理后得到的甲烷吸收信号谱图、甲烷二次谐波信号谱图、甲烷吸收信号的信噪比和均方根误差,优选sqtwolog固定阈值算法作为小波变换阈值算法。不同浓度的甲烷标气线性拟合实验及特定浓度的甲烷标气重复性实验结果表明:通过小波变换（采用sqtwolog固定阈值算法）能有效降低噪声干扰,去噪处理后提取的二次谐波信号与甲烷真实浓度拟合优度R2为0.984,拟合效果更佳。采用TDLAS技术结合小波变换去噪算法,实现甲烷浓度检测的同时也能提高甲烷浓度检测精度。     

掌形图像小波极大值预处理算法的实现

通过对掌形图像采用小波模极大值算法去除噪声,建立了极大值矩阵及跟踪矩阵,分辨出小波系数的信噪属性,剔除了噪声部分对应的小波系数极大值,从而抑制了噪声污染.在阈值设置问题上,采用改进的自适应阈值,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点,该方法不仅有效去除噪声,同时保持了图像边缘细节,具有良好的消除噪声的效果.     

Peak factor in orthogonal multicarrier modulation with variablelevels

Usually in multicarrier modulation (MCM) the level of the modulated signal is constant and does not depend on the specific vector of information symbols which are actually transmitted. In such a case the value of peak factor (PF) for an MCM signal composed N carriers is 10 log₁₀N [dB]. The author proposes a method for reducing the PF, where for each vector of information symbols, for which the maximum of the instantaneous envelope power exceeds some given threshold value, the amplitudes of all carriers are uniformly reduced to obtain equality between the maximum of the instantaneous envelope power and the threshold. Moreover, for each vector of symbols, for which the maximum of the instantaneous envelope power is lower than the threshold, the amplitudes of all carriers are uniformly increased to obtain equality. Thus the PF of the whole modulation is reduced without reducing the net bit rate. The price paid for reduction of the PF is an insignificant increase in bit error rate (BER)