基于奇异谱分析和维纳滤波的语音去噪算法

针对维纳滤波算法对非平稳语音信号去噪存在的信号失真、信噪比(SNR)不高的问题,提出了一种奇异谱分析(SSA)和维纳滤波(WF)相结合的语音去噪算法SSA-WF。通过奇异谱分析将非线性、非平稳的语音信号初步去噪,提高含噪语音的信噪比以获取尽可能平稳的语音,并将其作为维纳滤波的输入,以剔除其中仍存在的高频噪声,最终获取纯净的去噪语音。在不同强度的背景噪声下进行仿真实验,结果表明SSA-WF算法在SNR和均方根误差(RMSE)等方面都要优于传统的语音去噪算法,能够有效去除背景噪声,降低有用信号的失真,适用于非线性、非平稳语音信号的去噪。     

基于维纳滤波的电能质量检测去噪算法

针对均值滤波对突变点敏感及传统自适应维纳滤波所取邻域的局限性,给出了一种新的电能质量检测去噪算法.该算法首先通过均值滤波去除噪声从而减小噪声在维纳滤波参数估计的影响;再对纳滤波结果进行阈值处理,从而提取突变点信息.实验结果表明,该算法不仅能去除大量的噪声而且能很好地保留突变点信息.     

匹配追踪算法在振动信号去噪中的应用

针对振动信号在采集过程中易受噪声干扰的情况,提出了一种采用匹配追踪算法来处理含噪的机械振动信号的方法,通过稀疏分解与重构对振动信号进行去噪。仿真实验表明该算法不仅可以有效地抑制噪声,提高信噪比,还能够获得较小的最小均方误差值,较好地保持振动信号的特征形态。     

基于相位匹配的线性调频信号的去噪处理

线性调频信号被广泛应用到雷达、声纳、地震和其他探测的很多领域,目前对其应用比较广泛的获知信号存在的方法是基于相关的匹配滤波处理,但匹配滤波处理是进行信号压缩来获取最大的信噪比,本文采用相位匹配方法对线性调频信号进行处理,去除噪声还原信号从而获得高的信噪比,通过仿真实验该方法效果很好。     

基于小波的信号阈值去噪算法研究

阈值去噪的方法就是在小波分解后的各层系数中,对模大于或小于某阈值T的系数分别处理,然后对处理完的小波系数再反变换重构出经去噪后的信号.在阈值去噪中,阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数模的不同的处理策略以及不同的估计方法.     

含噪语音实时迭代维纳滤波

针对传统去噪方法在强背景噪声情况下,提取声音信号的能力变弱甚至失效与对不同噪声环境适应性差,提出了迭代维纳滤波声音信号特征提取方法。给出了语音噪声频谱与功率谱信噪比迭代更新机制与具体实施方案。实验仿真表明,该算法能有效地去噪滤波,显著地提高语音识别系统性能,且在不同的噪声环境和信噪比条件下具有鲁棒性。该算法计算代价小,简单易实现,适用于嵌入式语音识别系统。     

基于特征均值的SVD信号去噪算法

根据矩阵奇异值分解原理,提出基于特征均值的信号去噪算法。该算法首先构造出加噪信号的Hankel矩阵,并对其进行SVD变换,再将小于全体特征值的均值的那些特征值置零,最后通过SVD反变换重建出去噪后的信号。通过与传统小波和FFT信号去噪算法进行对比实验。结果表明,该方法具有较强的噪声鲁棒性,同时能更好地保留信号细节,但实现速度有所降低。     

基于改进小波阈值-CEEMDAN算法的ECG信号去噪研究

Electrocardiogram (ECG) signal denoising has always been a hot research issue. In order to eliminate the noises in ECG signal, a denoising method based on adaptive complete set empirical mode decomposition (CEEMDAN) and wavelet improved threshold function is proposed. Firstly, this method firstly decomposes the ECG signal by CEEMDAN to obtain a set of intrinsic modal functions (IMFs) from high frequency to low frequency. CEEMDAN decomposition is performed on ECG signal to yield several modal components (IMF). Secondly, the correlation coefficient method is used to perform wavelet denoising with improved threshold on the high frequency IMFs. For the low frequency IMFs, by setting a fixed threshold, the IMFs below the threshold is considered to be the baseline drift signal and removed. Finally, the denoised IMFs and the retained IMFs are reconstructed. The experimental results show that the proposed method is more effective than the empirical mode decomposition (EMD) wavelet denoising, and the global average empirical mode decomposition (EEMD) wavelet denoising method.     

声音信号采用小波去噪和小波包去噪的比较

受外界条件等因素的影响,采集到的声音信号中不可避免存在着大量的突变信号,因此需要对其进行降噪处理.传统的傅里叶分析不能同时分析信号在时域和频域的全貌和局部化特征,而这些局部化信息恰恰是表征声音信号的关键特质.小波变换在突变信号分析中得到广泛的应用,在声音去噪应用中取得了良好的效果,比较了小波分析和小波包分析两种去噪方法.     

基于维纳滤波和主成分分析的脉冲涡流检测信号降噪方法

针对强背景噪声下微弱的脉冲涡流检测信号的特征量难以准确提取的问题,提出一种基于维纳自适应滤波和主成分分析的脉冲涡流信号降噪方法。该方法首先利用自适应维纳滤波在最小均方误差意义上所具有的最优特性,对脉冲涡流信号进行预处理,再将预处理信号与参考信号进行差分以消除部分系统噪声,最后利用主成分分析提取差分信号的主成分特征,通过设定阈值选取合适数目的主成分量进行重构,得到了具有高信噪比的脉冲涡流差分信号。在Q235阶梯板试件上进行脉冲涡流检测实验,运用该方法对被噪声干扰严重的检测信号进行处理,结果表明所提方法能够有效的消除强噪声对检测信号的干扰,大幅提高信噪比,是一种有效的脉冲涡流检测信号降噪方法。     

基于小波域维纳滤波的图像降噪技术

传统的小波域局部维纳滤波器的参数由小波系数的某个邻域上的系数或某个邻域上的系数加上相邻尺度上的对应系数所估计,由于邻域不可能取得很大,这样会导致在某些点上估计精度的下降.对此,该文首先分析了传统的小波域局部维纳滤波器的估计误差,然后根据分析的结果,提出了一种对该算法的改进,即先用适当的门限值对小波系数进行阈值化处理,再进行局部维纳滤波.对不同噪声水平的测试图像的仿真结果表明,该改进措施可以有效地改善小波域局部维纳滤波的降噪性能,而且噪声污染越严重,改善越明显.     

用定阈值Wiener滤波去除图像噪声

本文介绍了Wiener滤波中的统计误差,提出 Wiener滤波去噪性能可以通过定阈值对图像作预处理得到提高,用标准 Wiener滤波法、逆滤波法及定阈值 Wiener滤波法对退化图像进行处理的结果表明,在进行图像恢复时,标准 Wiener滤波效果比逆滤波好,定阈值 Wiener滤波则优于标准 Wiener滤波和逆滤波。     

基于偏微分方程与维纳滤波的混合去噪方法

提出一种小波变换与偏微分方程(PDE)结合的混合图像去噪方法,通过窗口改进的维纳滤波处理,运用偏微分综合模型进行二次滤波,其中的偏微分综合模型由2个权重函数将PM方程、方向扩散方程和LLT高阶PDE相结合构建形成。实验结果表明,该混合图像去噪方法能够克服以上3种PDE模型和维纳滤波的不足,增强图像去噪和边缘保护能力,去噪后可得到较好的图像视觉效果,提高算法的效率。     

基于小波维纳滤波和各项异性扩散的图像去噪

提出一种基于小波和各项异性非线性扩散的新图像去噪算法。小波域局部阈值维纳滤波是一种简单有效的去噪方法,利用该方法先对原始图像进行初步去噪,以此引导非线性扩散模型中的边缘检测函数,再用非线性扩散进行去噪。实验表明:该算法不仅很好地保存了图像的边缘信息,而且有效地去除了图像中的大部分噪声,无论是视觉效果还是客观标准上都优于单纯的小波域维纳滤波或各项异性非线性扩散去噪。     

IPP在基于小波域Wiener滤波的图像去噪中的应用

为了提高工业在线检测中图像处理的速度,使用英特尔集成性能原件(Intel IPP)作为编程工具,在小波域结合Wie-ner滤波进行图像去噪。对IPP作了简介,并阐述了小波域Wiener滤波原理和ThWiener算法。实验表明,在VC 平台下使用IPP对含噪图像进行小波域Wiener滤波具有良好的去噪效果,并且计算速度快,效率高,在实时图像处理中有较高的应用价值。     

基于多小波基维纳滤波图像去噪

提出一种多小波基维纳图像去噪方法。它把多个小波基用于小波维纳滤波图像去噪，利用多个小波各自独有的特性和维纳滤波估计最小误差估计的优点，达到对图像更有效去噪的目的。实验结果表明，该方法可以有效降低图像噪声，同时，较好地保持图像视觉效果。     

引入修正因子的局部维纳滤波图像去噪

维纳滤波是一种古典的去噪方法,它是最小均方误差意义上的最优线性滤波。在对它的性能分析后,噪声方差修正因子被引入。实验结果表明,这一方法虽然简单,但是有效改善了传统局部维纳滤波的性能。     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

结合结构张量和Wiener滤波的图像去噪算法

利用图像的结构张量表示的局部结构信息,结合Wiener滤波给出了一种图像去噪算法,并采用了加性算子分解格式求解非线性扩散方程以提高计算效率。实验结果表明,该算法在去除噪声的同时很好地保持了图像中的强弱边界等细节特征,去噪后的图像在峰值信噪比和主观视觉效果上都有显著提高。     

一种基于不规则区域的高斯滤波去噪算法

针对传统高斯滤波算法在滤除噪声的同时会丢失图像部分细节信息的弊端,提出了一种基于不规则区域的高斯滤波算法。在高斯滤波的基础上,通过分析纹理自相关特性,自适应构造局部不规则的高斯掩模窗口,突破以往采用固定大小窗口的思想,提高高斯系数权值分配的合理性,剔除相关性较低的像素,实现在滤波的同时有效保留图像纹理细节。实验结果表明,提出的算法优于传统高斯滤波及其他滤波算法,在图像细节保留和抗噪方面实现了较好的平衡。