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《现代电子技术》2015,(23):54-59
地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。 相似文献
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基于小波和脊波变换的探地雷达信号杂波抑制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对如何有效去除探地雷达信号的干扰噪声问题,提出了一种基于小波和脊波变换的杂波抑制方法。小波能有效地描述图像的点奇异性,而脊波能有效地描述图像的线奇异性。首先结合小波和脊波的特点,对探地雷达回波信号进行自适应阈值去噪,然后利用脊波的方向敏感性在脊波域去除直达波信号,最终通过处理实际探底雷达数据,验证算法的有效性。 相似文献
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傅里叶变换与小波变换在信号去噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
对于高频信号和高频噪声干扰相混叠的信号,采用小波变换去除噪声可以避免用傅里叶变换去噪带来的信号折损。对于噪声频率固定的平稳信号,在对信号进行傅里叶变换后使用滤波器滤除噪声。对高频含噪信号则采用正交小波函数sym4对信号分解到第4层,利用极大极小值原则选择合适的阈值进行软阈值处理,最后利用处理后的小波系数进行重构。实验结果表明,对于高频含噪信号傅里叶去噪会出现严重的信号丢失现象,使用极大极小值原则选择阈值进行小波去噪可以有效地保留高频部分的有用信号。 相似文献
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应用小波神经网络实现探地雷达信号的滤噪 总被引:3,自引:1,他引:2
本文介绍了小波神经网络的结构和算法,并将其应用于探地雷达回波信号的噪声滤除中。文中采用以Bubble母小波为基础的小波神经网络,提出用逐步逼近法实现雷达回波信号的去噪。结果表明,经过滤噪后的信号达到了预期的效果,很好的拟合了原来的信号。本文工作对雷达信号的处理有着重要的实用价值,有着较好的应用前景和优越性。 相似文献
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传统小波去噪虽然可在一定程度上去除噪声对原始信号的干扰,但去噪效果并不理想。针对传统小波去噪中存在的问题,提出一种改进的小波去噪方法,并将改进小波去噪与EEMD-HHT有机结合,进而提出一种基于改进小波去噪的EEMD—HHT信号处理新方法。基于MATLAB软件,分别利用EEMD-HHT方法、基于传统小波去噪的EEMD-HHT信号处理方法和基于改进小波去噪的EEMD-HHT信号处理方法对外圈故障滚动轴承进行故障诊断试验,试验结果与理论计算结果对比分析表明,基于改进小波去噪的EEMD-HHT信号处理方法最为有效。 相似文献