小波变换在舰船辐射噪声消噪处理中的应用

针对舰船辐射噪声信号的特点，根据小波消噪的原理设计了一种消噪的方案，利用MATLAB在计算机上用不同的小波基函数对实船信号进行了消噪处理试验，井对结果进行了简要的比较说明。试验结果表明，在选择了适当的小波基函数和阚值的情况下，采用小波变换的消噪方法对舰船辐射噪声信号进行消噪处理。可以取得良好的效果。     

基于小波包分解的舰船辐射噪声特征提取方法研究

由于舰船辐射噪声有其自身的非高斯、非线性和非白噪声的非平稳特性,传统时域或频域的信号处理方法不能满足对这类信号的处理.而小波包变换对信号的非平稳特性有适应性.本文通过利用小波包变换分解舰船的辐射噪声,统计噪声在各个频段上的能量分布,将统计的分频段能量作为舰船的目标特征,实现舰船目分类识别标的目的.结合Matlab对舰船辐射噪声进行仿真,提取的目标一和目标二的特征,实现了舰船的分类识别的目的,验证的方法的有效性.     

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。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于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噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

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。     

基于仿生小波变换和模糊推理的语音降噪算法研究

提出了一种基于仿生小波变换和模糊推理的变步长自适应滤波语音降噪算法。该算法首先用仿生小波变换法对包含噪声的语音信号进行小波分解,以分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入,选择基于模糊推理变步长自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,最终实现语音信号的信噪分离,去除语音信号中的噪声。仿真结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法。这种方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法,这咎方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

基于平稳多小波变换的红外图像噪声抑制方法

提出了一种平稳多小波变换方法,该方法结合多小波和平稳小波变换在信号去噪方面的优点,给出了二维图像平稳多小波变换的mallat分解重构算法,并对红外图像的平稳多小波变换系数进行阚值处理实现图像去噪,仿真结果表明,相对于平稳标量小波变换和多小波的噪声抑制方法,此方法对噪声有更好的抑制作用,并尽可能多的保持目标的特征和细节．     

含噪声混沌信号的小波去噪方法研究

基于混沌信号具有分形结构的特点，提出了一种分数维与小波变换相结合的带观测噪声混沌信号的噪声去除新方法，利用噪声小波变换特性提取信号的真实分数维，进而根据欲处理混沌时间序列分数维与信号真实分数维之差控制小波包除噪的阈值及位置，达到噪声与信号的自适应分离。该方法克服了以往对未知动力系统方程信号除噪的盲目性，仿真结果表明此法有效可行。     

小波滤波分解层数的自适应确定方法

针对加性高斯白噪声,根据信号和噪声在小波空间上传播的特性,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的最优分解层数自适应确定算法,对于不同数据长度的信号,可以自适应地选择小波变换的最优分解层数。仿真实验表明,该方法可以得到最优的信噪比及最小均方误差,并且对小波分解边界延拓方式的选择具有较强的适应性。     

基于小波的信号去噪分析

由实际应用可得,作为一种新的多辨认分析方法的小波变换,由于具有多分辨特征和时频局部性,可同时进行频域和时域分析,所以特别适用于进行非平稳信号的处理。首先介绍了小波分析的信号去噪原理,其次接着阐述了4种去噪算法：小波分解与重构去噪方法、模极大值检测法、阈值法及平移不变量小波去噪法。对于叠加了高斯白噪声的仿真信号,分别将上述的4种方法用于去噪处理,并通过仿真过程不同及图形差异对几种方法进行比较。     

模极大值降噪法在信号降噪中的应用

利用信号与噪声奇异点Lipschitz指数的区别,以及反映在其小波变换模极大值曲线上的特点,应用小波变换模极大值降噪法,对含有带限高斯白噪声的数字通信信号进行了降噪处理,并对降噪原理、算法和仿真结果进行了较为详细的分析。提出了一种信号重构新方法,该方法利用小波变换对信号和噪声的模极大值进行分离,通过对噪声模极大值对应的小波系数进行线性压缩后重构信号,并用仿真试验验证了该方法的有效性。     

基于小波变换的非均匀采样信号频谱的研究

该文提出基于小波变换的非均匀采样信号频谱的检测方法,给出变换函数关系使得非均匀采样信号满足小波变换的两个基本条件。文中说明了小波的非均匀化过程,从均匀小波得到非均匀小波,以非均匀小波分析非均匀采样信号,得到非均匀采样信号的频谱。文中还说明了非均匀小波变换的抗混叠的原理以及对信号频谱的检测方法,最后给出实验结果。理论和实验表明,非均匀采样信号的小波变换方法是一种行之有效的非均匀采样信号的频率检测方法,使用该方法处理信号可以得到准确的频率估计效果。     

基于小波包变换的双模噪声中信号的检测

以一类非高斯噪声———双模噪声为背景噪声,利用小波包变换良好的时频分析能力,对双模噪声的统计特性进行了研究,在此基础上,将经典最优检测器的结论推广到背景噪声为双模噪声的情况,提出了基于小波包变换的双模噪声中信号的检测方法。他是对传统的双模噪声中信号处理的完善与补充,仿真结果表明,该方法要明显优于经典检测。     

基于小波变换的高光谱激光雷达回波微弱信号处理技术

针对高光谱激光雷达回波信号能量弱导致的波形信息常常淹没在噪声中而难以提取的问题,基于高光谱激光雷达原理验证样机系统采集到的高光谱激光雷达回波信号数据,通过分析小波变换参数选取对信号处理的影响,寻找到一种基于小波变换的高光谱激光雷达回波微弱信号的处理方法,即在sym6小波3层分解下,运用软阈值函数和启发式阈值处理可有效处理高光谱激光雷达回波微弱信号,运用该方法在仅有少量回波样本信号数量情况下,达到高斯拟合在数倍回波样本信号数量情况下的处理效果,降低了提取出波形信息所需要的高光谱激光雷达回波信号探测时间。     

基于小波变换的信号去噪

小波分析是现代数字信号处理的重要分支。为实现基于小波变换的图像去噪,以小波变换为基础,对一维信号及二维图像信号进行去噪。实验结果表明,基于小波变换的图像处理可以有效地去除噪声,与传统的信号分析技术相比,小波变换能在对信号进行消噪的同时,更好地保留原始信号。     

基于新的小波基函数的二相编码信号检测

构造了一种新的小波基函数,提出了一种基于连续小波变换（CWT）的检测方法,并以叠加高斯白噪声的二相编码信号为例进行了算法仿真。仿真结果表明,这种方法对较低信噪比下二相编码信号的检测效果良好,在信噪比为-6．7dB时仍然能够准确地识别出二相编码信号。