基于MATLAB小波去噪方法及应用研究

在实际的计算机控制系统中,采样信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染,使得由采样信号辨识得到的系统模型存在偏差妨碍了系统控制精度的提高。Donoho和Johnstone提出的小波去噪算法对去除高斯白噪声非常有效。我们对此在MATLAB环境下做了详尽的探讨及仿真实验研究,得到一些实际应用经验,并利用傅立叶变换/反变换和小波阈值去噪方法对电厂机组调速级压力运行数据进行了去噪对比实验,结果表明小波去噪方法能取得较好的去噪效果,为后续系统模型辨识打下良好的基础。     

小波变换在人体血清吸收光谱分析去噪上的应用

血液的光谱检测具有许多优越性，然而其光谱信号往往会含有噪声。小波变换方法对信号具有很好的局部分析能力。本文以小波理论为基础，将其用于人体血清吸收光谱信号的处理，结果显示能够对光谱起到较好的平滑噪声和突出有用信息的目的。运用小波变换方法处理重构的血清光谱信号在波长为200nm-300nm段信息量明显增加，分析这些特征，再进一步将其运用于患有某些疾病人的血清光谱分析，通过与正常人血清光谱的比较，有望获得疾病光谱特征，为诊断提供依据。     

非平稳环境下基于小波变换的信号去噪

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。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于小波变换的信号去噪算法。该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模极大值随尺度的变化快慢不同。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的去噪。     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

改进小波变换的电子音乐信号去噪研究

针对电子音乐信号受噪声干扰易出现信号失真、电子音乐存在断点的问题,提出改进小波变换的电子音乐信号去噪方法。首先,分析不同尺度中电子音乐信号小波系数相关性,采用软阈值算法去除电子音乐中的噪声;然后,采用修匀法对去噪后电子音乐信号进行处理,提升电子音乐信号整体连续性。结果表明,改进小波变换去噪后电子音乐信号波动区间与去噪前相同,去噪后电子音乐信号未受损,信号连续性好,去噪性能明显优于对比方法。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换理论及基于小波变换去除信号噪声的基本原理和方法.研究利用小波变换技术对噪声进行阈值处理和去除非平稳信号的噪声,并应用Matlab软件实现了小波去噪的计算机仿真,仿真结果表明小波变换去除噪声的效果优于传统的Fourier变换.     

基于db4小波的电能质量去噪及暂态扰动的检测

本文针对暂态电能质量扰动信号具有时间短、变化快、非平稳等特性,采取一种基于db4小波分析的暂态电能检测方法.根据Mallat算法,信号奇异点处的小波变换模极大值能够通过信号的多分辨率分解提取出来,实现暂态电能质量信号扰动时间的准确定位,扰动定位前根据信号与噪声在小波变换各尺度上有不同传播特性,对电能信号小波去噪.利用Matlab编程对5种暂态电能质量扰动信号进行暂态扰动检测的仿真分析,结果表明该方法能够准确的获取扰动的起止时间,精度满足实际的工程需求.     

基于小波分析的多普勒测风激光雷达信号去噪研究

针对多普勒测风激光雷达探测大气回波信号微弱和噪声干扰大的问题,提出了基于小波变换的半软阈值算法。首先,对基于小波变换的半软阈值算法原理进行分析,搭建了以马赫-曾德干涉仪作为鉴频器的非相干多普勒测风激光雷达系统;然后,采取硬阈值、软阈值和半软阈值3种算法对激光雷达探测回波信号进行实验。实验结果表明：与其它阈值法相比,半软阈值的信噪比（SNR）为4.933 5 d B,均方根差（RMSE）为0.676 2,去噪效果更优良,有效地提高了大气风速探测精度。     

基于小波去噪和扩展Prony算法的谐波检测

运用扩展Prony算法对电力系统中含谐波、间谐波信号进行检测,通常实际信号中叠加有随机噪声;由于Prony算法对噪声敏感,采用小波软阈值法对信号进行去噪预处理,保留信号的特征信息,计算结果表明,采用小波软阈值法对信号进行预处理,有利于提高扩展Prony算法对谐波和间谐波信号提取的精确性.     

基于小波变换的磁定向信号去噪

磁定向信号中畸变噪声的存在严重地影响了磁定向系统的性能。在介绍了磁定向系统工作原理,分析磁定向系统中噪声的产生和特性的基础上,将小波变换的方法应用于磁定向系统去噪,提出用小波软阈值函数对磁定向信号进行去噪处理。首先分析了信号和噪声在小波变换下统计特性的不同点,基于统计特性上的差异,对小波变换后的小波系数进行软阈值函数处理,提取那些模极大值随尺度增大而减小的系数,并保留这些系数,同时滤除模极大值与尺度无关的系数,达到滤除信号中噪声的目的。仿真结果表明：该算法能很好滤除磁定向信号中存在的畸变噪声,使得磁定向信号稳定性得到增强,最终提高了磁定向系统的性能。     

半导体激光器电噪声的软件分析

对半导体激光器(LD)电噪声特性进行了小波分析,定位g-r噪声转折频率.根据LabVIEW6.0软件的虚拟仪器特性,设计了虚拟的FFT分析仪,实现LD电噪声的时域波形显示、谱分析、互谱分析、谱密度分析以及频率响应分析.     

利用多数据处理方法提高LIBS谱信号质量

基于分段光谱特征值提取法和小波变换算法等多个数据预处理方法,分别针对分段基线差异及光谱噪声等严重影响激光诱导击穿光谱(LIBS)信号质量的主要影响因素,开展光谱信号预处理研究.基于实验室LIBS实验装置,通过实验验证,基于多通道光谱仪不同波段光谱特征值提取,提出了一种简单易行的多组数据中特征值点连接的方法,有效地提高了LIBS光谱信号的基线平直度,并得出以小波变换算法进行LIBS谱线信号去噪的最佳算法参数.在上述工作的基础上,使用基于误差反向传播的人工神经网络方法,实现了纯铜和不锈钢等物质种类的有效识别,研究结果表明,综合利用多数据处理方法进行LIBS技术中光谱信号处理可以有效提高谱线分析和识别的质量.     

一种基于小波包和双谱的信号分析方法

在高斯噪声背景下,为了尽可能地消除噪声的干扰来提取有用信息,提出了一种基于小波包和双谱对加性高斯噪声信号进行处理的方法。主要利用小波包变换良好的时频分析能力和双谱对高斯噪声不敏感,不但能够抑制噪声、提高信噪比,而且可以得到信号幅度、相位、能量、非线性等丰富的特征信息。最后仿真表明了此方法分析信号的可行性和优越性。     

一种非合作的跳频信号跳同步方法

针对跳频信号侦察中,在非合作条件下进行信号跳同步问题,提出利用跳信号分段频谱比较分析实现跳频信号跳变时刻同步的方法。该方法首先利用短时傅里叶变换和小波变换的方法有效估计跳频信号跳速率参数,在此基础上通过在一个跳周期内取三段信号进行频谱比较,并滑动调整时间参数的方法进行跳同步获取。实验证明该方法不仅可以有效实现跳频的跳同步,同时克服了跳速率估计精度不足的问题,且方法结构简单易于工程实现。     

On‐line wavelet filtering of narrowband noise in signal detection of spread spectrum system for location tracking

Spread spectrum signal transmitted by wireless channel for location tracking can be severely corrupted by noise due to external disturbances. Narrowband noise is the most effective interference that can make measurement signal undetected. However, the current methods for narrowband interference (NBI) suppression are either very time‐consuming or add distortion to the signal received. In this paper, an adaptive Gaussian wavelet filter with optimal time–frequency localization and variable notch depth is proposed to suppress a large number of NBIs with additive white Gaussian noise and pulsed noise that interfere with the spread spectrum communication system. The filtering of both continuous and time‐varying NBIs with fast resampling is performed in conjunction with the fast Fourier transform‐based correlation for peak detection, and is computationally efficient for real‐time operation of signal detection. The performance of the adaptive filter has been evaluated by experiments employing a reliable noise detector. Experimental results demonstrate that the proposed wavelet filter isolates the signals from the NBI in accordance with the corrupted frequency contents while preserving the desired spread spectrum signal, and improves signal to noise ratio for peak detection leading to higher accuracy of timing measurement for real‐time wireless location. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于子载波消噪和小波变换的频谱池信道估计

提出一种基于子载波消噪和小波阈值去噪的多天线频谱池信道估计方法．多天线接收信号携带的噪声同时分布在禁用子载波和可用子载波上,为了降低噪声对信道估计带来的影响,需要分步消除这两部分噪声。禁用子载波携带的噪声可在频域消除,可用子载波上的信号可通过小波变换做降噪处理．在低信噪比和没有信道统计特性的条件下,将信号转换到频域对禁用子载波做消噪处理,采用最小二乘（Least square,L S）方法在时域进行信道估计,并对各支路信道估计进行小波阈值去噪处理,进一步降低可用子载波噪声对信道估计性能的影响．最后通过最大比合并（Maximal Ratio Combining,MRC）的方法得到合并信号的最小二乘信道估计．仿真分析表明,采用子载波消噪和小波阈值去噪的信道估计方法可有效提高多天线频谱池系统性能．      

时频分析方法在燃烧音频信号分析中的应用研究

目前基于燃烧音进行的火灾预测、分析研究还较少。分析了燃烧音的产生机理,根据燃烧音的物理特性,认定物质燃烧时产生的燃烧音可以近似为信号中的低频冲击信号,并利用连续小波变换（CWT）在分析冲击信号方面的优势,提出了基于CWT的时频分析方法对燃烧音信号进行谱分析,最后通过信号仿真,比较了该方法与短时傅里叶变换（STFT）和Wigner-Ville分布（WVD）方法,证实了CWT方法在分析微弱燃烧音信号的可靠性和有效性。     

低信噪比下频率编码信号参数估计

针对低信噪比条件下,频率编码信号的瞬时频率估计容易受噪声影响的问题,提出了将自适应阈值消噪技术与小波变换结合起来的新方法。首先利用连续小波变换计算信号的小波谱,然后对小波谱进行自适应阈值消噪处理,进而提取小波谱脊线,得到频率编码信号的脉内调制信息。计算机仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于峰度偏度和WD-LDA的飞机目标分类方法

目前,多数的喷气发动机调制特征提取方法都是基于调制波的周期或调制线谱的谱间间隔,但该类谱估计方法往往受信噪比、脉冲重复频率及观测时间影响很难获得很好的分类性能。文中对三类飞机目标回波进行统计分析发现,其归一化幅度分布存在明显差异,据此创造性地提取出峰度偏度特征,并结合小波分解-线性判别分析处理,对目标进行分类。该特征具有很强的抗噪声能力,对脉冲重复频率和观测时间要求不高,且可通过其中一个参数去弥补另一个参数。仿真实验证明了所提方法具有很好的分类性能。     

基于小波变换的MSK信号码速率盲估计

针对最小频移键控调制信号的码速率估计问题,提出一种基于Haar小波变换的MSK信号码速率盲估计方法。首先对接收信号作傅里叶变换得到信号频谱,对频谱频点分析粗估计信号的码速率,接着通过粗估计的码速率选取短时傅里叶变换窗函数长度和3个小波尺度,利用短时傅里叶变换得到信号瞬时频率变化,再利用小波的边缘检测特性对信号瞬时频率序列相位跳变点检测,最后对检测结果作频谱分析,估计频率得到MSK信号的码速率。仿真结果表明,高于信噪比门限时本算法可以对MSK信号码速率有效估计。