基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于经验模式分解的自适应去噪算法

基于加性高斯白噪声在经验模式分解算法（Empirical Mode Decomposition,EMD）下的统计特性,提出了一种基于EMD的去噪算法。通过数值仿真,比较了提出的算法与小波域阈值去噪的性能。仿真结果表明,该算法与小波域阈值去噪的效果相似,而不用选择小波基,是一种自适应的去噪算法。     

基于快速二维经验模态分解的纹理分割

经验模态分解是一种数据驱动的信号分解方法,具有局部性和瞬时性等特性,非常适合非稳态非线性信号分析.提出了一种新的快速二维经验模态分解方法,在新方法中,采用了新的边界抑制算法,改进了经验模态分解算法的筛选条件.将该方法应用于纹理分割,取得了满意的实验效果.     

基于经验模态分解的脉搏信号去噪

在分析经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)算法的基础上,建立了时空滤波方法和软阈值去噪方法.利用两种方法分别对含噪的脉搏信号进行了去噪仿真,结果表明基于EMD的软阈值法去噪效果优于时空滤波去噪法.采用EMD的软阈值法对实际的脉搏信号进行了去噪处理,验证了方法的有效性.     

基于经验模态分解的探地雷达信号去噪处理

探地雷达作为一种先进的地球物理探测方法,具有探测效率高、操作简单、采样迅速、无损伤探测、探测分辨率高等优点。探地雷达的信号的去噪问题已成为一个公认的技术难题。本文用经验模态分解的方法对探地雷达信号进行信号去噪处理,并取得了良好的效果。     

一种改进的EMD硬阈值去噪算法

为了提升基于经典小波阈值的EMD去噪算法的性能,利用高斯白噪声的统计特征提出了一种改进的硬阈值去噪算法;首先将含噪信号进行EMD分解,把第一个固有模态函数作为高频噪声直接去除并估算出其他IMF中高斯白噪声的能量,然后根据硬阈值去噪的原理,利用滤除掉的样本点包含的能量等于白噪声的能量确定出合适的阈值;该方法能根据样本点自适应地确定阈值;最后通过对含噪正弦信号和仿真心电信号的去噪实验证实了改进后的阈值使算法去噪效果有明显提升。     

二维经验模态分解边界效应抑制研究

二维经验模态分解中边界效应抑制是一个关键问题,现有方法主要讨论一维信号端点效应抑制,基本思想是信号延拓,不适合对二维信号进行边界效应抑制。提出一种二维图像边界效应抑制方法,该方法根据对称性、局部性原理和牛顿插值理论,对边界点进行插值,获取部分边界极值,采用这些极值对边界进行线性插值获取图像每个边界像素点的极大值和极小值。把这种边界效应抑制方法应用到二维经验模态分解中收到了较好的实验效果。     

基于总体平均经验模态分解的语音增强算法研究

总体平均经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)虽然能够在一定程度上抑制模态混淆,但添加的白噪声不能被完全中和,对所有本征模态函数IMF(Intrinsic Mode Function)分量进行集成平均等增加了计算工作量。基于EEMD和结合小波阈值去噪思想,提出改进的EEMD方法。首先对原始信号进行EEMD分解,得到一系列IMF分量;其次对筛选后的每个IMF计算噪声强度;然后采用小波启发式阈值估计噪声并计算阈值;最后以软阈值的方式滤除每个IMF中噪声并重构信号还原出增强的语音。通过分析仿真信号和实测信号,结果表明:该算法对带噪语音有很好的滤波效果,与其他同类算法相比提高信噪比2~4 d B。     

基于经验模态分解和小波分析的靶船外弹道测量数据去噪方法

针对舰船外弹道测量数据误差性质复杂,表现为非平稳信号,难以用模型准确进行描述的问题,提出基于经验模态分解和小波去噪的靶船外弹道测量数据处理方法。首先对测量数据进行经验模态分解,得到测量数据不同频率的本征模函数,接着采用小波间值去噪原理对含有噪声的高频本征模函数去噪,最后将经过去噪的本征模函数与剩下的没有经过去噪的本征模函数和趋势项相加,重构去噪后的靶船测量数据。经实验数据分析,本方法在很大程度上克服了小波阈值降噪的缺陷,保留了高频分量中包含的有用信息,是分析非平稳、多频段的靶船外弹道测量的有效方法。     

基于奇异谱分析的经验模态分解去噪方法

提出了一种基于奇异谱分析(SSA)的经验模态分解(EMD)去噪方法。该方法先对带噪信号进行EMD分解,得到若干个本征模态函数(IMF)。再通过SSA对每个IMF分量进行去噪处理:把第一个IMF分量作为高频噪声,并根据它计算出剩余IMF中所含的噪声能量,从而得到剩下的每个IMF中信号所占的能量比值。然后选择合适的窗口长度,对每个IMF进行SSA变换,根据IMF中信号所占的能量比值选择合适的奇异值分解(SVD)分量重构,得到去噪后的IMF。再将所有重构得到的IMF分量以及余项相加,得到最终去噪后的信号。经过实验,对比研究了该方法与小波软阈值、EMD软阈值和EMD滤波方法的去噪效果,结果表明该方法整体优于其它方法,是一种有效的信号去噪方法。     

基于二维变分模态分解和自适应中值滤波的图像去噪方法*

图像在采集、获取和传输过程中往往夹杂着噪声,针对几种常用方法去噪效果不理想,提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维变分模态分解将图像分解为一系列不同中心频率的子模态。保留其低频模态,并对其进行自适应中值滤波处理,从而得到其去噪后的图像。实验结果表明,与其他几种常用的去噪方法相比,本文方法在滤除噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,图像也获得较好的视觉效果,此外客观评价参数也得到比较明显的改善,随着噪声强度加大去噪效果愈明显。     

基于二维经验模态和均值滤波的图像去噪方法

提出了一种新的图像去噪方法。此方法通过二维经验模态（BEMD）将噪声图像分解为一系列不同频带的子图像。对低频近似图像保持不变,对高频细节图像采用不同的模板进行均值滤波,最后将低频近似图像和均值滤波后的图像合成为去噪后的图像。实验结果表明该方法在滤除图像噪声的同时,又能较好地保留图像的边缘细节,其滤波效果优于单一的BEMD图像去噪和均值滤波图像去噪以及小波变换和均值滤波图像去噪方法。     

Detrended fluctuation thresholding for empirical mode decomposition based denoising

Signal decompositions such as wavelet and Gabor transforms have successfully been applied in denoising problems. Empirical mode decomposition (EMD) is a recently proposed method to analyze non-linear and non-stationary time series and may be used for noise elimination. Similar to other decomposition based denoising approaches, EMD based denoising requires a reliable threshold to determine which oscillations called intrinsic mode functions (IMFs) are noise components or noise free signal components. Here, we propose a metric based on detrended fluctuation analysis (DFA) to define a robust threshold. The scaling exponent of DFA is an indicator of statistical self-affinity. In our study, it is used to determine a threshold region to eliminate the noisy IMFs. The proposed DFA threshold and denoising by DFA–EMD are tested on different synthetic and real signals at various signal to noise ratios (SNR). The results are promising especially at 0 dB when signal is corrupted by white Gaussian noise (WGN). The proposed method outperforms soft and hard wavelet threshold method.     

一种2D-VMD与NLM结合的芯片图像去噪算法研究

为了提高智能电表芯片图像的字符识别精度,需要消除芯片图像中的噪声,以减小干扰;文章提出了一种基于二维变分模态分解算法(2D-VMD)与非局部均值(NLM)滤波的芯片图像去噪算法;首先利用2D-VMD将含有噪声信号的芯片图像分解为K个模态分量;然后根据提出的结构相似(SSIM)阈值设置方法确定噪声分量并将其去除,使用剩余的有效分量重构图像;最后通过非局部均值滤波算法对重构后的图像进行处理,进一步滤除残余噪声,达到二次去噪的效果;实验结果表明,相比传统的图像去噪算法,提出的算法能在较好保留原始芯片图像的字符信息的基础上,去除不相关的噪声干扰,使去噪后的芯片图像的均方误差值变小,峰值信噪比增大,提高芯片图像质量.     

基于AEEMD与IWT的电磁辐射信号去噪研究

为在复合煤岩受载破裂电磁辐射(EME)特性研究中更加精准地采集电磁辐射信号,提出了自适应集合经验模态分解(AEEMD)与改进小波阈值(IWT)相结合的电磁辐射信号去噪算法,弥补了传统小波去噪对小波基存在选择性的不足.分别采用IWT算法、EMD结合改进小波阈值(EMD-IWT)算法及自适应EEMD结合改进小波阈值(AEEMD-IWT)算法对Bumps和Quadchirp两种加噪信号进行去噪仿真;将三种去噪算法嵌入自主研发新型煤岩电磁辐射采集系统中,采集复合煤岩受载破裂电磁辐射信号并去噪,仿真与实验结果证明:AEEMD-IWT电磁辐射去噪算法去噪性能优越、使用范围广、实用性强.     

改进的运动模糊图像复原算法

提出了一种改进的运动模糊复原算法,首先利用改进的高通滤波(方向微分)快速算法判定运动模糊方向,然后利用边缘检测算法计算模糊尺度,从而确定点扩散函数,最后通过维纳滤波算法对模糊图像进行恢复。针对K值估计问题,提出了一种新的K值自动估计算法。实验结果表明,该方法鲁棒性强、实时性好,图像复原效果好。     

基于NSCT自适应阈值的红外图像去噪算法

提出自适应阈值的NSCT去噪算法.在对红外图像噪声特点分析的基础上,通过对NSCT构造特性的分析,提出了将自适应阈值的NSCT运用于红外去噪,并验证了其可行性.分析了图像尺寸和分解尺度对去噪的影响,获得去噪算法的优化.应用于几种不同的红外图像,对红外图像去噪视觉效果和峰值信噪比两方面进行比较,该去噪方法取得了较好的效果,尤其是在边缘保持方面.     

基于二维EMD的纹理分类方法

在纹理图像的二维经验模式分解的筛分过程中,使用Delaunay三角形网格和三次多项式插值来构造筛分过程的包络,然后提取样本的每个内蕴模函数中过零点数目以及极值处振幅的均值作为特征向量来进行训练,根据训练得到的样本特征数据库对纹理图像进行分类.实验证明,使用所选取的特征对纹理图像进行分类的方法是可行的.