基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别快速算法

提出了一种基于小波提升的ECG去噪和QRS波识别的快速算法。该算法在小波提升基础上引入加权阈值收缩法,保证ECG有用信息不丢失,提高了去噪效果;利用去噪重构的中间结果并结合简单的差分法,实现了使用平滑函数一阶导数对信号进行小波提升变换,避免了需要二次小波提升变换的运算,在保证识别精度的同时,大大降低了运算复杂度。实验结果表明,该算法能得到较高的SNR和较低的MSE,QRS波识别准确率达到了99.5%以上。并且,该算法利于在硬件平台(FPGA)上实现,便于在心电监护设备上集成。     

基于图像边缘检测的小波去噪算法

针对传统小波去噪时图像边缘被破坏因而丢失有用细节信息的问题，提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法，即先对边缘图像和非边缘图像进行小波分解，然后分别对其进行阈值处理，最后重构得到去噪图像．实验结果表明，这种方法与传统小波变换的全局阈值去噪方法相比，在去噪的同时有效地保留了图像边缘信息，图像信噪比有明显的提高．     

基于Mumford-Shah泛函的数字信号去噪算法

针对数字信号处理中的去噪技术问题,利用Mumford-Shah泛函模型的特点进行去噪研究.对应用于图像处理中的二维Mumford-Shah泛函进行简化和降维处理,建立适合于数字信号去噪处理的一维Mumford-Shah泛函,利用能量最小化原理的变分方法导出一个新的去噪处理模型,并提出两种不同的计算算法:区域合并算法和点集扩张算法.在点集扩张算法中利用了统计学中常用的逐步分析方法,保证了处理结果的整体最优性.实验结果表明,两种算法均能有效地消除信号中的噪声,同时精确地提取出信号中的特征点.与Pollak-Willsky算法相比较,新的去噪处理模型能更好的保持信号中的原始特征信息.     

基于小波变换的去噪方法

分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点,提出了基于小波变换的去噪方法,且将该去噪算法用算子加以描述,给出了具体实例。小波变硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验,表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

基于新的小波变换的去噪方法

本文系统地分析了传统连续小波变换的缺陷.传统连续小波变换的逆变换中,积分变量是彼此独立的.只有当积分变量有联系时,相应的数值积分才具有高分辨特性,并且在逆变换中,积分变量出现在被积函数的分母上,这样会影响数值积分的精度,阻碍了连续小波变换的应用.为此构造了一种新型的连续小波变换,不论对积分变量如何剖分,任何一种数值积分方法都具有高分辨特性,且积分变量不出现在被积函数的分母上,进而给出了相应的数值解法.最后,给出了基于新型连续小波变换的滤波方法,对同时带有白噪声和脉冲噪声的信号进行处理.无需噪声的先验知识,就可以彻底地去除信号中白噪声和脉冲噪声,重建原有信号,与传统的小波去噪方法比较,可获取更高的信噪比.     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的.通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高.     

基于改进小波阈值的去噪方法

针对以往小波阈值图像去噪法出现的去噪不彻底、噪声残留、和噪声误判等问题,对阈值函数和阈值进行了改进,保留了传统的软阈值和硬阈值的优点,改进它们各自的缺点,提出一种新的阈值函数和阈值选取方式,使它在处理小波系数时更加灵活,以达到更好地去除噪声的目的。通过MATLAB仿真实验和对算法的精度分析表明,用改进后的阈值去噪法可以很好地去除图像噪声,使图像的对比度和峰值信噪比均得到很大的提高。     

基于独立分量分析算法的局部放电信号去噪方法研究

针对局部放电监测信号中多种干扰噪声的消除难题,提出结合经验模态分解的独立分量分析算法,进行变压器局部放电信号的去噪。针对独立分量分析进行信号分离时需要多元信号的要求,首先提出利用经验模态分解算法构造参考信号,然后通过独立分量分析算法进行信号分离。利用该方法进行变压器局部放电信号的去噪,较好地恢复出窄带干扰及白噪声下的局部放电脉冲信号的波形、波形之间相对幅值关系以及脉冲极值所对应的时间点等局放信息,在仿真及实测数据的处理中都取得了较好的效果,验证了该方法的有效性和优越性。     

基于改进阈值法的小波去噪算法研究

为了克服传统小波阈值去噪算法中存在的缺陷,采用小波系数放大法,并对阈值函数进行改进。由于信号中存在奇异点,会在奇异点处产生Pesudo-Gibbs现象,采用基于改进小波阈值法的平移不变去噪方法可以有效抑制Pesudo-Gibbs现象,对去噪效果进行强化。仿真实验结果表明:基于平移不变的去噪方法可以明显提高信噪比,其去噪效果优于传统的软、硬阈值去噪方法,具有较高的实用价值。     

基于高阶统计量的小波变换去噪算法

图像在获取和传输的过程中经常要受到噪声的污染.传统的去噪方法不仅滤出了图像的噪声,同时使图像细节变得模糊.本文提出一种基于双谱和小波变换的去噪算法.该方法是根据高斯噪声及椒盐噪声在小波变换下的不同特征,并结合双谱滤波、中值滤波的特点,在小波城内对高频子带进行双谱滤波,去除图像中的高斯噪声,然后进行中值滤波,去除图像中的椒盐噪声.高斯噪声的双谱为零,能够彻底的去除高斯噪声.该算法的实验结果表明不仅能滤出图像中高斯噪声和椒盐噪声,而且能较好的保留图像的边缘细节.其滤波效果优于传统的图像去噪方法.     

基于小波变换的QRS波形检测方法

介绍了一种使用小波变换对单导联心电信号QRS复合波进行检测的方法.用二次样条函数的母小波函数,对信号按àtrous算法进行变换.通过一系列改进措施来提高QRS波的检测精确度.在Matlab平台下,用MIT-BIH心律失常数据库对该算法进行检测验证,发现对各种干扰和病态波形有很好的抑制能力,使QRS复合波的检测率敏感度Se为99.89%,正确率P 为99.97%.     

基于压缩感知的图像快速重构去噪算法

针对传统的压缩感知重构算法运算量大,图像质量低的缺点,提出一种新的图像快速重构去噪算法。首先对图像进行一级小波分解,分别提取近似分量子图像和细节分量子图像,并对细节分量子图像进行软阈值去噪处理,然后对近似分量子图像和处理后的细节分量子图像运用新的压缩感知重构算法进行恢复,最后将恢复的细节分量和近似分量进行小波逆变换,得到重构后的图像。实验结果表明,新方法可减少重构时的运算量,有一定的去噪效果,且可提高图像质量。     

基于小波变换心电信号去噪方法

小波变换基于模极大值的去噪方法具有非线性及自适应特性,而且特别适合于进行非平稳的微弱信号及具有较多奇异点信号的消噪,这种信号特点恰好是心电信号最突出的特征,也是常规信号处理方法遇到的最大难题。本文简述了小波变换模极值去噪方法在心电信号处理中的应用,并证实这种方法可以在信号消噪的同时有效地改善信噪比,并同时提高信号的分辨率。     

基于小波去噪的MIMO-OFDM信道估计方法

用小波变换思想,提出一种基于小波去噪的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统信道估计方法。该方法首先利用最小二乘(LS)方法进行信道估计,然后对估计后的结果进行小波去噪处理。与传统最小二乘信道估计方法相比,该方法不需要预先知道信道的统计特性,信道估计性能有明显提高。     

基于自适应阈值的提升小波去噪方法

鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.     

基于MATLAB的语音信号去噪方法应用

以MATLAB为平台,利用滤波器去噪方法对含噪声的语音信号进行去噪处理,并从频域角度利用IIR和FIR两种滤波器去噪方法进行去噪,并对结果进行了对比分析,为加强程序的友好性和可视性,采用GUI编程的方法设计了语音信号去噪系统用户界面。实验结果证明,该方法能够实现对夹杂噪声的语音信号进行有效提取,有助于在噪声下提取微弱信号的研究。     

基于EMD的激光超声信号去噪方法

基于连续均方误差的准则,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的激光超声信号去噪方法.该方法将经验模态分解得到的固有模态函数(IMF)分为信号分量起主导作用,模态与噪声分量起主导作用模态,利用反映信号主要结构的模态对信号进行部分重建实现去噪.将该方法应用于测试信号与实际激光超声信号的去噪,实验结果表明该方法能够有效地去除噪声,并且不受主观参数的影响,具有自适应的特点.     

改进的基于小波变换的QRS波检测算法

为提高心电信号QRS波的检测精度,分析了小波变换对信号奇异点检测原理,提出了改进的基于小波变换的QRS波检测方法。该方法通过考察小波分解系数进行R峰位置区间定位,尺波漏检回溯及正向、倒置R波判断的QRS波检测方法;并提出了一种新的跟随阈值。该算法在Matlab仿真环境中,经过对MIT—BIH数据库中典型14条ECG（Electrocardiogram）信号进行QRS波检测实验。数据表明,该算法对正常心电和非正常心电的检出率达到99．98％,具有较高的实用价值。