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.     

基于平稳小波变换心音信号阈值去噪的对比分析磁

为研究去除心音信号中的环境噪声、工频噪声和肌电噪声等多种噪声,获得最优的心音去噪方法。论文基于平稳小波变换选取db5小波对心音信号进行3尺度分解,对分解后的高频系数分别选择了硬阈值函数以及软阈值函数,并对固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值以及Penalized阈值进行了对比分析。通过去噪衡量指标对心音信号不同阈值以及阈值函数的去噪效果对比分析,硬阈值的去噪效果要好于软阈值的去噪效果,去噪效果最好的是S tein无偏似然估计阈值,有效地去除了参杂在心音信号中的多种噪声。     

基于贝叶斯阈值的小波域图像去噪研究

根据噪声能量在经小波变换后不同尺度不同方向上的高频系数的分布差异,利用贝叶斯阈值公式计算出不同尺度不同方向上的阈值,针对传统的软、硬阈值函数的缺点,采用一种改进的阈值函数进行去噪。该方法在视觉效果、峰值信噪比上均优于两种传统的阈值去噪方法。     

基于改进的小波阈值函数语音增强方法

传统的小波阈值去噪方法会造成有用语音信号的损失, 信噪比改善情况不理想. 通过分析小波去噪原理, 提出了一种改进的小波阈值函数语音增强方法. 该方法结合小波软、硬阈值函数去噪的优点, 克服了硬阈值函数的不连续及软阈值函数存在偏差的缺点. 该方法首先对清浊音信号进行判断, 接着采用变化的阈值对清浊音信号的小波系数进行不同的阈值处理. 仿真实验结果表明, 改进的方法非常适用于强噪声背景下的语音增强, 无论在保留含噪语音信号中的清音信息, 还是在信噪比改善指标上均优于传统的软阈值法、谱减法和听觉感知小波变换法.     

一种面向体域网的ECG信号小波阈值去噪法

ECG信号的处理在体域网环境下面临资源受限、随机噪声多等问题,这对ECG信号的去噪方法提出了更高的要求。在提升小波变换的基础上,提出了一种新的基于双阈值函数的ECG信号去噪法。利用该双阈值函数对提升小波分解后的ECG细节信号进行处理,可以更加精确地将噪声信号从原始信号中分离出去。仿真实验表明,本算法在一定程度上克服了软、硬阈值去噪法的缺陷,获得了更好的去噪性能,去噪速度快,设计简单灵活,为计算资源受限的体域网等环境下的ECG信号的下一步处理奠定了基础。     

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图像去噪方法

分析小波阚值去噪特点,针对软、硬阈值去噪存在伪吉布斯和边界模糊现象,提出一种改进的阈值函数和阈值估计方法,该阈值函数具有连续可导且偏差可变的特性,新的阈值估计方法具有较好的自适应性.实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论从视觉效果上还是信噪比上,都优于软、硬阈值去噪方法.     

一种改进小波阈值函数的光纤光栅传感信号去噪方法

光纤布拉格光栅( FBG)传感信号中存在的噪声严重影响了其中心波长的检测精度,因此必须进行去噪处理。本文针对传统的小波软、硬阈值函数去噪的不足,提出了一种改进的对数阈值函数,并确定了最优的小波基和分解尺度。仿真表明,本文提出的改进阈值函数去噪后信噪比( SNR)较大,均方根误差( RMSE)较小,其中信噪比比传统的软、硬阈值方法提高了1.5 dB~4 dB。最后通过实验验证了本文方法的去噪效果。     

一种改进的小波去噪方法在红外图像中应用

针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。     

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.     

心电模板构造方法及其在心电去噪中的应用

针对强噪声心电去噪,提出了基于心电模板的去噪方法。首先,将小波变换模极大值方法和信号相干平均技术相结合,构造出心电模板信号。然后给出了两种基于心电模板的强噪声心电去噪方法：直接重建法和间接相关法。最后将该方法与基于小波软、硬阈值去噪方法进行了对比,结果显示所得信号波形平滑度更好、信噪比更高。基于心电模板的去噪方法能够有效去除心电强噪声,为心电弱特征信息成分的准确提取奠定了基础。同时研究提供的心电模板构造方法也可用于其他准周期性生理信号,为强噪声生理信号去噪提供了一种有益思路。     

基于小波阈值的心电信号去噪算法

将小波阈值方法应用于心电信号的去噪处理,在对常用阈值函数理解分析的基础上提出一种改进的阈值函数,并利用Matlab对MIT-BIH数据库中的心电数据进行仿真,分别采用常用阈值函数和改进阈值函数进行硬、软阈值处理．实验表明,改进阈值函数的软阈值去噪方法能有效地滤除心电信号中主要干扰,并较好地保留了心电信号的特征信息．     

小波去噪方法的仿真研究

介绍了小波软门限和硬门限法上噪的处理方法．分析了采用不同的小波进行软门限去噪的效果,比较了软门限去噪和硬门限去噪的特点。仿真结果表明,对高斯白噪声的上噪处理,选用db8小波比用syml和haar小波可以得到更好的去噪效果,软门限法优于硬门限法．     

基于三次中心B样条小波的电测井信号去噪

电测井方法所得到信号有一定噪声.若直接分析,往往不能从信号中取出有用的信息,需去噪.小波阈值去噪是常用而重要的方法,其法有赖于选择小波基函数和阈值处理函数.以三次中心B样条小波为基函数,采用改进的软硬阈值处理函数给电测井信号去噪.结果表明,三次中心B样条小波很光滑,去除电测井信号的噪声干扰有效.     

基于遗传优化函数曲线的小波阈值法心电信号除噪

针对小波阈值滤波方法中硬阈值方法易产生震荡和软阈值方法易产生波形失真的缺点,提出了一种基于遗传优化函数曲线的小波阈值法GOCWT。该方法利用二次函数模拟阈值转换函数曲线,并根据均方根误差(RMSE)与平滑度建立适应度函数,运用遗传算法(GA)对转换函数参数进行寻优。通过对48段心电信号滤波性能指标分析发现：与硬阈值滤波方法相比,GOCWT的平滑度性能提升了36%;与软阈值滤波方法相比,其均方根误差性能提升了32%。实验结果表明,GOCWT的滤波性能优于硬、软阈值滤波方法,既避免了心电信号滤波时产生的震荡现象,同时又很好地保留了信号的峰值等细节特征。     

一种改进的小波域去噪算法

在D.L.Donoho和I.M.Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,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。并且进行了仿真实验,其结果表明了该方法的有效性和优越性。     

基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法

通过遥测信号可以获取飞行器的工作状态和环境数据,为评定性能和故障分析提供依据。本文利用小波包变换能对高频信号分解的优点,针对传统小波包去噪方法的阈值函数在处理既含突变又含平滑信号的情形下,不能在保持良好信号边缘特性与消除恒定偏差的同时,又能避免出现信号原本没有的振荡的问题,提出一种基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法,通过量化当前处理信号的平滑程度和构造介于硬阈值函数和软阈值函数之间并可切换的动态阈值函数,跟随信号变化进行去噪处理。通过算例仿真分析,验证了本文方法在处理既含突变又含平滑信号时,比传统小波包法具有更好的去噪效果。     

新阈值二进小波去噪算法在齿轮信号中的应用

在齿轮的激光检测过程中,由于各种噪声源的影响,原始信号会出现特征信息弱化的现象,影响了齿轮检测的准确性。为解决该问题,在分析传统软、硬阈值函数不足的基础上,提出了一种新阈值函数和二进小波变换相结合的去噪方法。在该方法中构建了一个可以调节的新阈值函数,该阈值随二进小波分解系数的变化以指数形式动态调整,克服了传统硬阈值函数不连续和传统软阈值函数存在偏差的问题。经仿真实验验证,该方法的信噪比和适用性具有明显的改善。