基于模极大值的宽带雷达信号去噪方法

经典Mallat小波模极大值降噪法因其程序复杂度高、计算量大难以满足宽带雷达信号处理的性能要求.在模极大值降噪算法的基本思想上,提出基于“路径”的模极大值降噪算法,并利用改进的自适应阀值估计对模极大值序列进行预处理及利用分段多项式插值对模极大值序列进行快速重构.选用LFM信号为宽带雷达发射信号,对目标回波高分辨率像进行模极大值降噪处理.Maltab仿真结果表明,改进后的模极大值降噪算法具有良好的去噪性能,有效提高宽带雷达回波信号的信噪比,且能保留目标大部分特征信息.     

多层次模极大值降噪算法研究

小波模极大值去噪方法具有很好的理论基础,却在应用上存在许多影响去噪性能的因素,如最优分解尺度选择、收缩阈值估计、模极大值线搜索及重构算法的效率和精度。在经典Mallat模极大值去噪算法的基础上,提出多层次模极大值降噪算法,设定分解尺度的最优选择范围,并利用改进的自适应阈值估计对模极大值序列进行预处理及利用多项式插值对模极大值序列进行快速重构。Maltab仿真结果表明多层次模极大值降噪算法具有良好的去噪性能,有效解决模极大值去噪方法在实际应用中面临的问题。     

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。     

基于小波变换的信号降噪和奇异性检测

本文对基于小波阈值的信号降噪进行研究,重点讨论了阈值函数设计。传统的硬阈值函数法处理信号时,降噪后的结果有较大方差,软阈值函数法降噪后的结果相对平滑,但软阈值函数法降噪的同时削弱了小波系数的幅度,降噪结果会出现较大的偏差。基于此,本文提出了两种改进的阈值函数,用该两种函数对小波系数进行处理,降噪效果较为明显,信噪比得到较大的提高。     

改进的小波去噪法的研究

利用小波方法进行去噪,效果与选取的阈值、阈值的施加方式(硬阈值或软阈值)、分解层数以及使用的正交小波有关,但小波方法对噪音毛刺点却无能为力。在Matlab上选择合适的小波参数后对叠加了高斯白噪声的正弦信号降噪,然后使用平移不变量算法进行信号平滑。对比普通小波去噪,该方法能有效地消除毛刺,使去噪后的信号更光滑,更逼近真实信号。     

小波降噪及其在MATLAB中的仿真与比较

随着小波理论的日益完善,小波分析在信号降噪领域已经得到越来越广泛的应用.首先讨论了小波分析的基本特点;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了四种降噪方法:阈值降噪法、平移不变量小波阈值降噪法、模极大值降噪法、基于各尺度下小波系数相关性降噪法.最后,对这几种算法的降噪效果进行了比较.     

基于新阈值函数的小波阈值降噪方法

小波阈值降噪方法中,传统硬阈值函数连续性差,传统软阈值函数过于光滑,本文针对传统方法的缺点提出一种基于压缩能量思想的阈值函数。通过Matlab仿真表明,改进的阈值函数使用minimaxi阈值效果较好,改进的方案比传统的软、硬、半软阈值降噪能得到较高的信噪比,使信号得到较好的滤波效果。     

基于小波分析的脉搏波信号处理

对脉搏波信号进行分析之前,对信号的去噪非常重要,本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪,分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析,通过大量实验对比,比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪,得到了满意的去噪效果。     

几种雷达辐射源信号降噪算法比较分析

基于波形配对的雷达辐射源信号分选识别方法受噪声影响大,需要对信号进行降噪处理,降噪效果直接影响分选的准确率和实时性.首先介绍了基于快速傅里叶变换(FFT)的滤波降噪法,对4种经典滤波器进行特性分析.鉴于经典滤波法存在适用范围窄、降噪效果不理想的缺陷,又介绍了模极大值法、阈值法、小波包分析法3类基于小波变换的降噪算法,提出了以纯净信号和降噪后信号的信噪比、均方误差指标来衡量降噪效果,为小波变换降噪法的研究指明了方向.     

基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪

提升小波变换用于混沌信号降噪具有良好的效果,阈值选取与混沌信号降噪后信号的畸变具有紧密联系。为了提高混沌信号中提升小波的自适应能力,降低降噪后信号的畸变率,提出了一种基于提升小波和粒子群相结合的混沌信号降噪方法。该方法在对提升小波变换后的细节部分进行阈值处理时,采用阈值自适应选择方法,并结合粒子群算法全局搜索最优阈值。通过对Colpitts模型进行仿真分析,与标准的软阈值降噪相比,能更好地对混沌信号降噪,并且降噪后信号失真度较小,具有很好的应用价值。     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

基于提升小波的MEMS陀螺去噪方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差是传感器的主要误差,传统硬、软阈值去噪法在去噪效果和实时性方面存在不足。该文从提升小波变换的基本理论出发,分析了提升小波阈值去噪原理,提出了基于提升小波的改进阈值去噪算法,并结合MEMS陀螺输出数据,并对硬、软阈值去噪法与改进阈值去噪法的仿真实验进行比较分析。仿真结果表明,改进阈值去噪法获得了更高的信噪比83.532 7dB,其去噪效果明显优于硬、软阈值,且运算速度较快,更适合实际运用。     

基于小波包的阈值语音去噪算法研究

传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。     

小波阈值法在语音去噪中的应用

本文介绍了小波变换在语音去噪方面的应用概况,小波变换的基础理论,详细阐述了在应用小波阈值方法去噪时,阈值法中的软阈值和硬阈值方法及它们的不足。本文提出了一种改进阈值方法,用matlab进行了模拟处理实验,为后续更有效的处理奠定了基础。     

基于小波变化阈值的光干涉信号去噪

为了提高参数估计的精确度,根据光反馈自混合干涉信号的特点,对光反馈自混合干涉信号进行了去噪研究。在多分辨分析小波阈值去噪的基础上,采用了一种改进的阈值函数,克服了硬阈值函数不连续的缺点,解决了软阈值函数中存在的恒定偏差,并且具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。构建了光反馈自混合干涉理论模型,通过对其仿真波形和实测波形的处理,比较了三种阈值函数的去噪效果。结果表明,无论是在去噪效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法。     

基于改进小波阈值法处理MEMS陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波阈值去噪可以有效地处理MEMS陀螺信号的噪声.针对常用阈值小波去噪方法的不足,提出了一种改进的小波阈值方法.详细介绍了该方法的原理与实现过程,并将其应用到MEMS陀螺信号处理过程中.使用db4小波,应用不同的阈值函数对MEMS陀螺信号进行4尺度分解.仿真实验分析比较表明,改进的小波阈值方法可以有效地剔除信号中的噪声,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移;与现有的阈值方法相比,信噪比提高了18.3%.     

基于小波多分辨率分析的一维信号阈值去噪

介绍了基于阈值选取的小波去噪原理及去噪步骤。分别用傅立叶分析法和小波分析法对一加入白噪声的信号进行消噪处理,仿真结果表明,用小波进行信号的消噪可以很好的保存有用信号中的尖峰和突变部分,小波分析技术在本质上比傅立叶分析技术具有更大的优越性。对某系统的某次采样信号,分别选用强制消噪、默认阈值消噪和给定软阈值消噪三种阈值进行小波去噪,并对仿真结果进行分析比较。     

基于小波去噪的激光多普勒振动信号处理

为了降低激光多普勒振动信号中噪声产生的影响,采用基于改进小波去噪算法的激光多普勒振动信号处理方法,将尺度引入阈值函数,确立新的评价指标用于选择最优分解层数,从而来改进小波阈值去噪算法,并利用改进的算法处理振动信号, 进行了仿真分析和实验验证,取得了处理前后的振动数据。结果表明, 改进算法处理仿真信号的信噪比比原有算法提升19.4%;实验测得音叉振动频率为515Hz,与实际音叉频率基本吻合。这一结果对降低激光多普勒振动信号中噪声的影响、获取振动状态是有帮助的。