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。     

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。     

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。     

基于一种新阈值函数的小波阈值去噪研究

基于Donoho提出的传统的阈值去噪方法,提出一种新的阈值函数。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N（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。实验仿真表明了新阈值函数的可行性和优越性。     

信号的多分辨率分析及其在消噪中的应用

小波多分辨率分解能够将信号在不同的尺度上展开,因而具有对信号按频带进行处理的能力,这对于分析特定频段上信号的细节,建立表征识别故障信号的特征以及清除信号的干扰与噪声等方面具有十分重要的意义。本文给出了信号多分辨率分析在信号消噪方面的具体应用实例。     

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.     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

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。     

一种基于SSNF的新型阈值滤波去噪算法

介绍了一种空间选择性的噪声滤波（SSNF）方法，并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的闽值函数，从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理，以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明，相比其它传统的去噪方法，该方法的优点在于：所得到的小波系数不仅连续性好，而且更加接近于未加噪信号的小波系数，阈值函数具有很大的灵活性和自适应性，并适用于一些掺杂非白噪声的场合。     

基于改进多阈值小波包的去噪算法及应用

提出一种改进多阈值小波包的去噪算法,解决了单一阚值对噪声去除不完全和对一些有用信号无差别去除的问题。应用在智能交通的图像去噪中,解决了不完全及错误去除图像信息的问题。首先采用小波包分解重构算法对图像进行预处理,得到更多的边缘细节。然后针对不同能量对应不同频段的特点,自适应地合理设置阈值,对不同频段下的噪声采用不同阈值去除。实验表明,该方法有效去除噪声,保留了图像的边缘和细节。     

基于邻域阈值分类的小波域图像去噪算法

利用图像小波系数的空间相关性可以有效地去除图像中的噪声。将一维信号的小波邻域阈值扩展并应用于二维图像,子带内的每个小波系数根据其邻域阈值的大小被划分为“大”系数或者是“小”系数;对“小”系数直接置零,对“大”系数则采用一种具有局部空间强相关性的零均值高斯模型,通过最小均方误差准则得到其估计。仿真实验结果表明该算法简单有效,在去噪性能上优于传统的子带自适应阈值去噪方法,可与两种优秀的空间自适应去噪算法相媲美。     

图像的小波指数降噪法及其应用

在图像降噪处理中,采用小波阈值降噪法会产生马赛克现象,造成降噪后图像失真。为此,提出了小波指数降噪法,即利用指数降噪因子除小波系数。降噪因子大于1,且随小波系数绝对值的增大而减小。实验表明,该算法在保持较高信噪比的条件下,减轻了马赛克现象。     

双正交冗余小波变换的图像去噪方法

由于正交小波变换的不具备线性相位、不具有平移不变性等特性,导致其在图像去噪领域仍存在很多问题,本文将双正交冗余离散小波变换应用到几种经典小波阈值图像去噪方法中,以克服标准正交小波变换在阈值图像去噪中存在的问题.实验证明该方法的去噪效果明显优于正交小波方法和普通双正交小波变换的去噪效果.     

一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用

摘要：研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明：基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。
     

小波自适应比例改进算法在图像去噪中的应用

为了改善图像质量和便于识别、压缩等处理,图像去噪是必不可少的过程。提出一种改进的小波比例萎缩去噪算法,摒弃单一根据功率谱构造萎缩函数的方法,在函数式中加入自适应阈值策略。利用局部信号与噪声的小波系数方差比确定阈值,具有局部适应性强,重建误差小的特点。Matlab仿真实验在原始图像加入N（0,20^2）白噪声,去噪后图像均方误差减小226,峰值信噪比提高了3．722dB;而且重建图像视觉效果更好,并能保持图像边缘细节。     

自适应阈值的小波图像去噪

针对VisuShrink阈值和NormalShrink阈值的缺陷,提出了一种改进的自适应阈值图像去噪方法.根据不同的子带特性,定义了一个新的尺度参数方程,以确定适合各个尺度级的自适应最优阈值,并依此对图像进行去噪.实验结果表明,该方法可将每一尺度上的信号与噪声作最大分离,有效去除了白噪声,较好地保留了图像的细节信息,进一步提高了峰值信噪比,且没有增加时间复杂度,能用于实时处理.     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点，在大尺度下设置阈值，去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上，采用自适应阈值的方法，克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明，与单一阈值去噪方法相比，该方法不仅可以保留图像边缘信息，而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2～5dB。     

基于小波的局部放电信号去噪算法研究

针对因脉冲型信号和放电信号的时域频域特征非常相近导致抑制脉冲型非常困难的情况,提出一个基于小波的干扰抑制方法.该方法可以在随机脉冲信号、手机信号和白噪声等干扰信号和局部信号耦合的情况下,分离出局放信号,从而对局部放电测量提供有效的数据和有利的保障,并通过仿真和现场试验共同验证提出算法的有效性.     

基于小波变换的海面背景红外小目标检测方法

采用基于正交小波分解的多分辨率分析实现频带选择,抑制噪声和背景杂波;检测图像的水平和垂直方向边缘,确定海天线和目标潜在区;利用不同方向边缘进行融合,除去大量背景干扰而获得目标候选点;检测候选目标点的灰度值,确定阈值排除虚警点并分割目标。实验结果表明,该方法能检测复杂海面背景中的舰船红外小目标。     

小波多分辨率分析在激光扫描回波信号处理中的应用

小波变换具有表征信号局部特征的能力，适于分析信号中的瞬态和奇异现象，并可展示其成份，所以采用小波多分辨率分析方法对激光回波弱信号进行处理。利用这种方法，可以有效消除噪声，提取有用的信号。结果证明小波多分辨率分析对于激光回波信号处理十分有效，提高了信号分析的准确性。