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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。 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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阈值和阈值函数的选取是小波去噪的关键.经小波分解变换后,低频部分包含大量的有用信号,而噪声分布于整个小波域内的高频部分,其中包含少数有用信号的细节信息.采用固定阈值和阈值函数处理时会造成高频部分的有用信号细节信息丢失.基于邻域小波变换将分解层数引入阈值和阈值函数中,使用动态阈值和阈值函数处理不同分解层数下的小波系数,来保留不同层数下的细节信息.仿真结果表明所提方法的信噪比和信噪比增益最大,且均方差最小,相关系数逼近于1,原始信号与重构信号相似度得到提高,改善了去噪效果. 相似文献
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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。 相似文献
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《现代电子技术》2016,(3):18-22
为了对临床采集的含噪声呼吸音信号进行降噪,探讨了基于小波多分辨率分解和重构的两种方法:基于小波的自适应阈值(AWT)降噪方法和基于平稳-非平稳滤波技术(ST-NST)降噪方法。AWT将呼吸音作为噪声先行去除,通过参数调解,对采集信号每一层高频小波系数自适应的进行阈值量化;ST-NST通过平稳-非平稳滤波技术将呼吸音和心音分离到两个空间,分别通过重构两个空间的小波系数,重构出呼吸音。通过对标准信号及对临床采集呼吸音提取实验,ST-NST对正常人支气管呼吸音降噪、AWT对哮喘病人哮鸣音降噪分别都有很好的效果。以上两种方法,具有较强的实用价值,可以得到高信噪比的呼吸音信号,为后续呼吸音特征提取和分类提供了基础。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了自适应小波包分解门限去噪的新方法。该方法自适应地对信号进行小波包分解,根据小波包子域的信噪比自适应选取去噪门限,并判定是否对该子域的信号进一步分解。与传统方法不同,新方法只需对不同尺度的部分概貌信号和细节信号根据该子域的信噪比大小进行分解,去噪后的信号按分解的逆过程进行重构。仿真结果表明,该方法相比于传统的小波去噪方法计算量有所降低,且去噪后的信号更接近真实的原始不含噪信号。 相似文献
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Li Li Peng Yuhua Yang Mingqiang Xue Peijun 《电子科学学刊(英文版)》2007,24(3):358-362
Wavelet de-noising has been well known as an important method of signal de-noising. Recently,most of the research efforts about wavelet de-noising focus on how to select the threshold,where Donoho method is applied widely. Compared with traditional 2-band wavelet,3-band wavelet has advantages in many aspects. According to this theory,an adaptive signal de-noising method in 3-band wavelet domain based on nonparametric adaptive estimation is proposed. The experimental results show that in 3-band wavelet domain,the proposed method represents better characteristics than Donoho method in protecting detail and improving the signal-to-noise ratio of reconstruction signal. 相似文献
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基于小波包变换的信号去噪方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。 相似文献
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基于瑞利散射的布里渊光时域分析系统(BOTDA)因为单端入射的特性而有广泛的应用前景.研究了应用提升小波变换对传感信号进行降噪,与传统小波变换相比,提升小波变换结构简单,运算速度快,易于硬件实现.分别利用累加平均法、传统小波变换和提升小波变换对瑞利BOTDA系统传感信号进行降噪,通过信噪比、均方误差和计算时间对三种方法的降噪效果进行比较.结果表明,累加平均法将信噪比提高了约14 dB,传统小波变换将信噪比提高了约18 dB,计算速度是累加平均法的3.26倍.提升小波变换将信噪比提高了约19 dB,计算时间仅为传统小波变换的约60%.结果表明,提升小波变换适用于瑞利BOTDA系统实时降噪处理. 相似文献