一种基于参数自整定的小波去噪算法研究北大核心CSCD

小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。     

基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

根据超声探伤信号的多小波阈值去噪原理,针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点,提出了一种改进的软阈值函数。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的缺点和MATLAB强大的数值处理能力,利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪处理,并显示消噪波形、保存消噪数据和频谱分析,扩展了LabVIEW的多小波信号去噪功能。实验结果表明,多小波阈值去噪与单小波阈值相比,在超声探伤信号中起到更好的去噪效果,改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显地提高了信噪比,能够更有效地提取缺陷信息。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

小波变换在信号滤波去噪方面得到广泛运用。本文在小波阈值函数去噪原理的基础上,对传统的软、硬阈值函数方法和Garrote函数阈值方法进行分析,提出一种基于Garrote函数的改进型阈值函数。Matlab仿真实验表明,新的改进型阈值函数去噪效果优于传统方法。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果.     

基于新阈值函数的小波去噪方法

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matlab7．0中的仿真试验结果表明,新的阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阈值。     

小波变换在电能质量信号去噪中的研究

研究电能质量信号去噪问题,针对电能质量信号在采集过程含有大量的噪声,给电能质量分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪处理.传统去噪方法不能同时解决去噪和突变点信息保留之间矛盾的问题,导致去除噪声的同时损失了更多的原始信号信息.为了改善电能质量信号的去噪效果,提出了一种改进的小波软阈值电能质量信号去噪算法.采用融合软、硬阈值法的不同特点,通过自适应调整参数方式获得最优的小波系数的阈值,使得改进的阔值函数适应性更强,有效克服了采用软阈值法过渡光滑导致信号失真,而采用硬阈值法去嗓效果不佳的缺陷.仿真结果表明,算法补传统软阈值算法的缺陷,该方法消除信号中的噪声效果和还能保留突变点的信息能力都优于传统的去噪方法,为消噪设计提供参考.     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果。提高去噪质量，在分析目前被广泛应用的软阈值和硬阈值去噪方法的基础上，提出了一种改进方法。小波阈值去噪的关键是阈值函数的构造和阈值的选取，该方法融合了软阈值和硬阈值去噪方法的不同特点，在阈值函数中引入参数，通过调整参数以获得较优的小渡系数的阈值估计，使得改进阈值介于硬阈值与软阈值之间，有效克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。仿真结果表明：该方法在去噪的同时减少了信息的损失，信噪比、均方根误差等性能指标。较软阈值和硬闽值方法均有明显提高。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为了克服硬阈值函数不连续,软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,更好的改进滤波效果,提高去噪质量.通过对硬软阈值去噪方法的分析,比较了硬软阈值去噪的方法,构造了一个新的阈值函数.新闭值函数表达式简单易于计算,克服了硬软阈值的缺点,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理.仿真结果表明:无论是视觉效果,还是信噪比增益和最小均方差均优于传统的硬软阈值方法.仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性.这种方法可以广泛应用于电力系统、语音信号去噪等领域.     

基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪研究

为了减少噪声对闪电电场信号的影响,进一步提高闪电资料的可靠性,提出了一种基于改进小波阈值函数的闪电电场信号去噪方法.该方法通过调整参数a使其具备了软、硬阈值的优点,并克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的缺陷.使用本文的改进小波阈值函数法对不同噪声强度的标准闪电波形和实测闪电电场信号进行了去噪 研究,并用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)对去噪效果进行了定量分析.实验结果表明,与硬阈值、软阈值、半软阈值和Garrote阈值法相比,所提方法对闪电电场信号去噪效果更加显著,而且能较好的保留信号的细节信息和基本特征.     

基于噪声方差小波阈值去噪算法研究

为了克服小波阈值去噪中硬阈值小波系数不连续和软阈值估计小波系数与分解小波系数之间恒定偏差的缺点,改进的阈值去噪方法被相继提出。文章根据高斯白噪声和信号在小波变换以后得到的小波系数呈现不同的特性,基于噪声方差提出一种新算法。最后通过MATLAB仿真验证该算法在信噪比、均方根误差、相关系数、信噪比增益4个去噪指标的效果。     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

基于小波阈值去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。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。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

一种基于形态学的小波阈值去噪方法

如何选取阈值是小波图像去噪的关键,在图像去噪的同时,还应尽量保留图像的边缘信息,基于这一思想,提出了一种基于形态学的小波去噪算法。用数学形态学算子对图像小波变换后的小波系数进行处理,并结合半-软阈值去噪技术。实验表明,该算法在去噪的同时,很好地保留了图像的边缘信息。     

基于双树复小波变换的X射线脉冲星信号处理

X射线脉冲星信号是一种典型的信噪比非常低的非平稳信号,为了提高对X射线脉冲星信号的识别效果,有效去除噪声是非常必要的。在详细分析了传统去噪算法的优劣之后,提出了一种基于双树复小波变换的X射线脉冲星信号去噪算法。此方法充分地利用了双树复小波变换的平移不变性、有限的数据冗余度和完美的重构性等特点,并研究了双树复小波结合软硬阈值估计法和实小波结合软硬阈值估计法对X射线脉冲星B0531＋21进行去噪的效果。实验结果表明,基于双树复小波变换的消噪算法较小波变换算法相比,对X射线脉冲星信号去噪的效果有了很大的提高。     

脉冲漏磁信号的EMD小波阈值去噪研究

为有效抑制脉冲漏磁检测信号中的各种噪声,将小波阈值去噪运用到经验模态分解(EMD)中,提出一种基于EMD的小波阈值去噪方法。针对小波软、硬阈值函数中存在的不足,引入平滑截断绝对偏差惩罚因子进行优化改进。将该方法应用于脉冲漏磁信号进行实际消噪处理。实验结果表明,该方法能较好地剔除信号中的噪声,在脉冲噪声的抑制方面优于小波阈值去噪。     

一种基于Curvelet变换的红外图像去噪方法

小波变换在分析二维图像中曲线或者直线边缘特征方面存在明显不足,用于红外图像去噪中没有较好的逼近精度和稀疏表达能力。为解决上述问题,提出一种基于Curvelet变换的阈值改进算法,即采用软硬阈值结合的方式,形成新的阈值函数。通过对可见光和红外图像进行仿真实验。结果表明,该方法与正交小波去噪以及软硬阈值去噪算法相比,在去噪和保持边缘的同时,取得了较好的红外视觉效果,并且峰值信噪比PSNR也得到一定的提高。     

基于小波变换的音频信号去噪

本文主要介绍基于小波变换的软阈值和硬阈值在数据处理中的应用，并用Matlab软件进行仿真。     

基于改进小波阈值的GIS局放监测抗干扰研究

在气体绝缘组合电气设备(GIS)运行的过程中,需要对GIS的各个物理量进行智能监测,从而来保证GIS的安全运行。其中局部放电积累到一定程度会对设备绝缘造成损害,同时,局放信号易受噪声干扰,会使监测的局放信号产生畸变,对监测设备的准确性带来不良影响。该文针对GIS局部放电脉冲信号易受白噪声干扰的问题,在已有的小波阈值去噪基础上,改进了传统硬阈值去噪的不连续性,克服了软阈值去噪的平滑问题。通过仿真来验证该方法去除现场环境的噪声干扰的有效性,为GIS内部局放信号的去噪方法提供参考。     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

改进小波阈值函数信号去噪研究

为解决信号去噪中白噪声的抑制问题,在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出一个双变量阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,该函数有优越的数学特性。仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述去噪方法,具有较高的实用价值。