基于平稳小波变换的飞行数据去噪方法

为更有效地去除飞行数据中的噪声,分析了平稳小波变换的基本原理,将小波系数相关性与阈值收缩去噪方法相结合,提出一种基于系数相关性的改进阈值函数去噪方法。该方法采用平稳小波变换,先对小波系数进行相关性分析,而后使用改进的阈值函数对小波系数进行阈值处理,最后进行信号重构。实验结果表明:该方法不仅能够很好地保持信号的形状,而且信噪比较高、均方误差较小;在实际的飞行数据处理中能够获得较好的去噪效果。     

脉冲涡流检测信号的消噪处理

小波分析作为一种时频分析工具,特别适用于非平稳信号的分析,并且具有多分辨分析的特点.阐述了小波阈值去噪的基本原理,对脉冲涡流这种典型的非平稳信号进行了小波阁值法去噪的仿真实验,并与传统的FIR和IIR数字低通滤波方法进行了比较,然后对实际的脉冲涡流信号进行了消噪.仿真实验结果和实际消噪结果都表明,该方法能够有效地去除脉冲涡流信号中的噪声,同时又能较好地保留原信号的特征,确保了对缺陷的精确定量,是一种对脉冲涡流信号即有效又适用的去噪方法.     

一种冗余小波变换的心电信号噪声消除方法

平稳小波变换去除心电信号噪声较好抑制了小波空间适应法消噪产生的伪Gibbs现象,但其重建过程相对复杂。提出对受噪声污染的心电信号移位一次,将移位信号及原信号分别进行正交小波变换阈值去噪,以它们的平均作为去噪结果。实验表明可以获得与平稳小波变换相同的去噪效果,但算法实现更简单快速。     

小波阈值函数旋转机械振动信号去噪方法研究

从强背景噪声中提取出微弱的旋转机械振动故障特征信号一直是技术性难题。针对传统全局阈值函数去噪在阈值处不连续和存在恒定偏差的问题,提出一种改进的小波阈值函数分层去噪方法。首先对旋转机械故障信号去噪中的小波参数进行了筛选,然后采用改进的阈值函数,利用最优小波参数对振动信号进行分层阈值降噪处理。理论仿真和实测结果表明,对比传统阈值去噪方法,该方法能有效去除背景噪声,保留振动信号原貌特征信息,提高信噪比和减小均方根误差,适合非平稳振动信号去噪,为旋转机械故障诊断奠定了信号预处理的基础。     

基于平稳小波变换的心电信号去噪研究

讨论了经典的离散小波去噪原理和平稳小波变换的原理，分析了阈值以及阈值函数的选取方法。并将经典的离散小波和平稳小波用于心电信号去噪处理。通过在不同阈值和不同阈值函数条件下对心电信号处理的去噪效果的对比研究，说明了平稳小波相对于离散小波不仅提高了信噪比，还较好的抑制了Gibbs现象，取得了更好的去噪效果。     

基于小波变换阈值决策的混沌信号去噪研究

基于多分辨率分析的思想，提出了一种改进的小波去噪方法．通过细化小波分解信号，能够更有效地提取出非线性系统信号．同时，根据不同尺度下小波信号的信噪比灵活地选取阈值，更加符合实际情况，有利于改善去噪效果．对Lorenz混沌时间序列和黄河年径流时间序列分别进行了仿真，结果表明了所提方法的有效性．     

Hilbert-Huang变换在语音去噪中的应用

研究语音信号噪声抑制问题,针对噪声污染干扰正确语音的传输,传统采用的HHT噪声抑制方法有多尺度滤波和阈值去噪,对所有的IMF分量进行处理,没有将IMF分量中的有用信号和噪声信号区别开来,去噪效果受到抑制.为使去噪效果更好,提出一种新的基于能量分析的阈值去噪方法,对含噪信号经过Hilbert-Huang变换后的IMF分量,对于信号和噪声能量分布的特点进行能量分析,将加噪信号中有用信号和噪声信号分离开,再利用阈值去噪方法完成去噪.通过仿真,可观察出语音信号的噪声得到了抑制,能够准确识别语音信号,并且比小波方法简单,不用选择小波基和确定分解层数,不用选择判断阈值,就能够达到或接近小波去噪的水平.     

基于小波EMD的柴油机声信号去噪研究

柴油机声信号包含了丰富的运行状态信息,为了能有效地提取特征参数,需要对柴油机声信号进行去噪处理。针对传统小波阈值去噪和经验模态分解(EMD)去噪的不足,提出了一种将小波阈值与EMD相结合的去噪方法。借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,利用相关系数法确定信号主导和噪声主导本征模函数(IMF)分量的分界点,将改进的小波阈值函数对噪声主导的IMF分量进行阈值去噪,再进行信号重构。仿真实验和实测结果表明,该方法去噪效果更优,适合非线性非平稳信号去噪,能够保留柴油机声信号的原貌特征。     

地震波形信号小波去噪研究

从小波变换的基本原理出发,讨论了如何选择合适的小波函数及适当的阈值,以实现非线性非平稳地震信号的去噪算法。利用多尺度小波分解对地震波形数据进行了分析,在MATLAB中实现了对地震信号的去噪算法。分析比较了基于傅里叶变换和基于小波变换的两种算法对实际地震信号的去噪效果。结果表明,对于非线性非平稳地震信号的噪声消减,小波变换去噪算法显著优于傅里叶变换去噪算法。     

基于小波变换的非平稳信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效, 且残留的信号噪声较大。基于小波变换的去噪算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换的模极大值随尺度的变化大小不同,得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明：该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。     

非高斯噪声背景下的诱发电位信号去噪方法

在一些特殊实验条件下EP信号的背景EEG噪声具有显著脉冲特性。基于传统的小波去噪方法不能有效地去除EP信号中具有尖峰脉冲特性的背景噪声。提出中值滤波-小波阈值去噪算法,进行中值滤波抑制信号中的尖峰脉冲,利用小波阈值消噪去除剩余噪声。仿真结果表明经过中值滤波预处理后的小波去噪方法比传统的小波去噪方法在信噪比较低时更具有良好的消噪性能。     

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。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

对比研究了D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪的硬阈值去噪法和软阈值去噪法的优点和缺点,并在此基础上构造了一个新的阈值函数,它克服了硬阈值处理方法在[λ]点处不连续及软阈值函数导数不连续的缺点,而且是高阶可导的,在实际应用时能够保留较大的小波系数,从而保留了尽可能多的信号,进而能够获得更好的去噪效果。仿真实验结果显示,新阈值函数可有效地抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值。     

小波阈值去噪在FMCW雷达信号处理中的应用

针对调频连续波（FMCW）雷达回波信号中存在噪声的问题,采用小波阈值法进行去噪。详细讨论了小波阈值去噪过程中各参数的选取原则,构造了一种优于典型阈值函数（如：软、硬阈值函数,软硬阈值改良折衷法和半软阈值函数）的新阈值函数。利用典型阈值函数和构造的阈值函数,对实际雷达回波信号进行处理,证明了构造的阈值函数去噪效果更佳。     

基于小波能量元和改进双阈值函数的微流控芯片信号去噪方法研究

微流控芯片技术是一种新型的分析检测技术,可广泛应用于生物、化学、医学等领域。为提高微流控芯片信号去噪效果,本文提出了一种基于小波能量元和改进双阈值函数的去噪方法。构建了基于指数和对数函数的小波能量元双阈值函数,继而设计了微流控芯片信号去噪算法。以模拟的微流控芯片信号为研究对象,对比选择db4小波基进行了4层分解去噪仿真实验。仿真结果表明,本文方法优于现有的普通阈值法、空域相关法和能量元浮动阈值法。该方法已应用于自主研发的非接触式微流控芯片便携式分析诊断仪,去噪效果良好,有效提升了设备性能。     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

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.     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

一种基于小波变换的图像去噪算法与实现

在众多的小波去噪方法中,运用最多的是Donoho小波阈值萎缩法。这一阈值是最佳阈值的上限但不是最佳阈值,并且它只与噪声大小有关而与图像自身特性无关。新阈值函数克服了软阈值函数中小波系数估计和原系数之间的具有固定偏差的缺点。同时,该函数克服了硬阈值函数不连续的缺点。通过调节A(任意正常数)取值可以改变新阈值函数的趋向,这也体现了新阈值函数的灵活性。仿真结果表明,改进后的方法应用于图像去噪,无论是视觉效果还是峰值信噪比都有了改善。     

基于分频带最优阈值函数的电力信号去噪

研究电力信号在传输过程中受到噪声污染问题。由于电网负荷较大,系统的运行随机性强,系统非线性引起电力信号噪声严重。针对小波阈值去噪算法存在较大的缺陷,传统改进算法全局阈值去噪的局限性,提出了一种适合电力信号去噪的分频带(分层)最优阈值函数去噪方法。新方法根据电力信号与噪声各频带能量分布特性得到各频带最优阈值,并对含噪电力信号逐层分频带最优阈值函数去噪处理,明显地降低了波形畸变率。仿真与实验结果表明,分频带最优阈值函数去噪方法明显提高了电力信号的去噪效果,提高了电力信号的检测精确度。