一种改进的小波阈值去噪算法研究

研究小波去噪算法中软阈值函数与硬阈值函数的方法,针对一些可变阈值函数的运算复杂的问题,提出一种新的阈值函数。经仿真测试,改进的小波阈值去噪算法的信噪比为20.103,去噪后,数据的均方误差为0.1152。     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。[Matlab]仿真结果表明：去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。     

小波阈值去噪法的改进算法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法.其中阈值函数关系着重构信号的连续性和精度,硬阈值函数的不连续性和软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,也限制了它的进一步应用.本文通过数学方法的引入,对阈值函数进行了改进.仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法

在分析小波包传统阈值去噪算法的基础上,提出了一种基于模糊控制的小波包多阈值语音减噪新算法。该算法采用改进的多阈值选取方式来代替传统的阈值选择;应用一种新阈值函数对经小波包变换后的最底层频率系数进行量化处理以确保噪声尽可能地被滤除;模糊控制器可用于对信号中的幅值跳变以及边缘粗糙等问题进行优化与修正。综合以上3种方法即可自适应地进行语音增强处理。经实验结果验证,与传统阈值算法相比,该算法能够最大程度地还原纯语音信息,有效提高了语音去噪的准确度与信噪比。     

基于小波影响锥分析的小波域阈值去噪方法

分析了传统的小波域阈值去噪方法在信号的奇异点附近产生震荡的一方面原因。基于尽可能的保留携带奇异点信息的小波系数的思想,提出了一种基于小波影响锥分析的小波阈值去噪方法:首先通过阈值确定重要小波系数的时间位置,然后在小波影响锥分析的基础上保留所有影响锥内的小波系数。试验表明,本文方法与传统的阈值去噪方法相比在抑制震荡的同时能显著地提高信噪比。     

基于小波影响锥分析的小波域阈值去噪方法

分析了传统的小波域阈值去噪方法在信号的奇异点附近产生震荡的一方面原因.基于尽可能的保留携带奇异点信息的小波系数的思想,提出了一种基于小波影响锥分析的小波阈值去噪方法首先通过阈值确定重要小波系数的时间位置,然后在小波影响锥分析的基础上保留所有影响锥内的小波系数.试验表明,本文方法与传统的阈值去噪方法相比在抑制震荡的同时能显著地提高信噪比.     

检测技术中新的小波阈值函数的信号去噪

在信号检测技术中,构造了一个新的阈值函数,与传统的软硬阈值函数相比,连续性好,高阶可导,便于进行各种信号处理和检测。实验仿真结果表明,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益和均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法,给检测技术带来了新的发展。     

基于小波包的振动信号去噪应用与研究

小波包分析算法对上一层的低频部分和高频部分同时进行细分,具有更为精确的局部分析能力。基于小波包变换的优良时频分析特性,论述小波包分析的基本原理,研究小波包在振动检测信号消噪处理中的应用,给出应用小波包变换对基于MSP430F449单片机的信号采集电路所检测到的振动信号进行消噪处理的实例。结果表明小波包变换的方法可以降低系统噪声影响,通过变换分解出高频噪声部分,利用小波包收缩的阈值量化方法能够更好地去掉高频部分,从而达到有效去除信号中噪声的目的。     

果蝇优化小波阈值超声检测信号去噪

由于材料结构的复杂性,超声检测回波信号往往存在很多干扰噪声。针对钢制结构中平底孔的超声检测信号传统小波去噪方法中小波阈值难确定的问题,结合小波良好时频特性和果蝇的全局优化能力,提出基于果蝇算法(FOA)优化小波阈值函数的超声检测信号去噪方法。对原始信号叠加5d B高斯白噪声,通过测试最大信噪比改善量获得最佳小波基和分解层数,采用sym5小波对超声检测信号进行6层分解后,利用果蝇算法对小波阈值进行参数优化,对比传统4种阈值确定方法,提高小波阈值的精度。验证结果表明:该方法对超声检测信号去噪后信噪比、均方根误差和相关性等参数具有满意的效果,去噪效果明显。     

最优小波包基算法在爆破振动信号去噪中的应用

为比较基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法的优越性,采用延期时间分别为22 ms、45 ms和75 ms高精度雷管进行台阶爆破试验,对监测的振动信号分别用基于小波变换去噪算法和基于Shannon熵准则的最优小波包基信号去噪算法进行对比并计算2者方法的峰值信噪比.结果表明:基于Shannon熵准则的最优小波...     

结合阈值去噪与边缘优化的图像增强算法

针对图像在传输过程中容易出现干扰的问题,该文通过研究图像的增强技术,通过对比分析,提出了一种结合阈值去噪与边缘优化的图像增强算法,该算法结合小波Contourlet 变换与人眼的视觉固有特性,有效地对分解后的图像系数进行分类,并结合改进边缘优化算法的增益因子来优化边缘区信号;而非边缘区采用改进后的软阈值去噪算法进行去噪处理.经实验,该算法具有准确性高与去噪能力强的特性,能够在去噪的同时有效保护边缘信号,与预期目标相符,具有一定的实用价值.     

Application of Wavelet Packet De-noising in Time-Frequency Analysis of the Local Wave Method

The local wave method is a very good time-frequency method for nonstationary vibration signal analysis. But the interfering noise has a big influence on the accuracy of time-frequency analysis. The wavelet packet de-noising method can eliminate the interference of noise and improve the signal-noise-ratio. This paper uses the local wave method to decompose the de-noising signal and perform a time-frequency analysis. We can get better characteristics. Finally, an example of waveletpacket denoising and a local wave time-frequency spectrum application of diesel engine surface vibration signal is put forward.     

基于EEMD和小波的爆破振动信号去噪

针对爆破振动信号去噪的问题,提出基于EEMD(ensemble empirical mode decomposition,集成经验模态分解)和小波变换结合的去噪方法。首先,采用EEMD将爆破振动信号分解成若干个IMF分量,然后利用自相关函数选择主要包含噪声的分量,再利用基于无偏估计的小波阈值去噪方法分别对含噪声分量进行去噪,最后,将去噪得到的分量之和与剩余分量相加,得到最终的消噪信号。该方法兼具了小波去噪以及EEMD去噪的优点,使得去噪后的信号信噪比更高,有用信息保留更完备,为爆破振动信号的去噪提供了一条新的途径。     

扩展方向树的遥感图像小波包压缩算法

针对遥感图像纹理丰富、空间相关性弱,普通压缩算法容易造成高频信息丢失的特点,本文利用小波包优良的高频分析能力,提出一种结合SPIHT的小波包编码算法.该算法采用类似SPIHT算法的零树结构,通过重新定义方向树,即扩展方向树,改变小波包各节点之间的对应关系,解决小波包分解时产生的"父冲突"问题.同时,对扩展方向树的合理性进行了实验验证,并结合SPIHT算法实现了整个编解码.实验结果表明,对于富含纹理的遥感图像,在1bpp的压缩率下,该算法峰值信噪比(PSNR)超出SPIHT算法0.5-1dB,且视觉效果更好.     

小波包降噪方法在滑动轴承故障诊断中的应用研究

小波分析对高频信号降噪效果不明显。针对该问题,提出利用小波包分析对轴承故障信号的降噪方法,并用计算机仿真和实例分析对小波包降噪方法进行了验证。通过对小波降噪和小波包降噪方法的对比分析,表明小波包分析在降噪中的有效性。     

小波包变换在金属磁记忆信号处理中的应用研究

金属磁记忆技术是对金属部件进行早期损伤检测行之有效的方法.针对磁记忆信号中存在干扰磁场,不利于应力集中区特征信号的识别的问题,运用小波包分解重构的滤波方法。小波包将信号分解到各个不同的频段,截取感兴趣的频段,再重构信号,达到降低干扰信号的目的。仿真分析验证了该方法的可行性。通过对实测磁记忆信号进行小波包分解重构,使得应力集中区的特征更易识别,取得了较好的效果,降低了误判的几率。     

基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法

针对图像传输数据量大的问题,通过结合小波变换的高效性与普遍性,提出了一种基于阈值与人眼特性的小波图像压缩算法,在图像的低频子带中通过结合阈值与人眼的视觉敏感度,提出了阈值保留算法;而图像的高频子带则是通过结合小波变换后各子带的方向性,并根据小波幅角的不同提出了边缘保留算法：在保证图像质量的同时减少了图像中的冗余信号。实验结果表明,新方法能够实现上述目标且具有低耗时的优势,在图像压缩领域具有较好的发展前景。