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。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果.     

基于一种新的小波阈值函数的雷达信号去噪

小波变换具有多分辨分析的特性和良好的时频局部化分析能力,在雷达信号去噪中得到了广泛的应用,但是常用的小波阈值法存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.在传统的软硬阈值函数基础上,提出了一种新的小波阈值函数,可较好地克服软硬阈值函数的缺陷,与已有的几种改进阈值函数相比,其计算简单、连续性好且便于调节,适合于进行各种数学处理.对Doppler信号的仿真实验表明,新阈值函数可有效的抑制噪声,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.     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

基于小波阈值改进算法的动调陀螺信号去噪

针对传统阈值函数对动调陀螺输出信号去除噪声存在阈值函数不连续或恒定偏差问题,在D.L.Donoho和I.M.John-stone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数;新阈值函数表达式简单易于计算,在对动调陀螺漂移信号去除噪声时,它既克服了硬阈值函数不连续的缺点,同时又克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性;通过动调陀螺实测信号的实验表明,新阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于传统的去噪方法,具有较高的实用价值。     

基于小波阈值去噪的心电信号分析

研究心电信号优化问题,为去除心电信号采集过程中存在的噪声信号,抑制各种噪声干扰,提出了小波阈值去噪的心电信号去噪.以小波阈值降噪为基础,首先利用sym8小波对心电信号进行8尺度分解,再用软、硬阈值与小波重构的算法进行去噪.针对软阈值去噪法产生的伪吉布斯现象,采用一种新阈值函数对心电信号进行处理.通过对MIT心电数据库中...     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于多重小波变换与新阈值函数的去噪方法研究*

基于小波分析的特点,提出了一种对信号数据进行多重小波变换阈值去噪的方法。新的阈值函数的构造是在研究D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上完成的。与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数在整个定义域内统一定义,表达式简单易于计算,与软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,克服了硬阈值函数不连续、软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺点。仿真实验结果表明,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软     

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。     

改进小波算法在滚动轴承故障诊断的应用

在滚动轴承故障诊断中,为了提高诊断的准确率,需要对振动信号进行去噪预处理。小波变换具有良好的时频布局分析能力,在滚动轴承此类非平稳信号的去噪处理中得到了广泛应用。但是传统的阈值函数存在一定问题,影响去噪效果。提出了一种新的小波阈值函数,削弱了传统软硬阈值函数的缺陷,并且与已有的几种改进函数的去噪结果进行对比,证明了上述方法有很高的准确性和有效性,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值和其它改进的阈值函数。