基于新阈值函数及最优尺度的小波去噪研究

在Donoho D L和Johnstone I M提出的小波阈值去噪算法的基础上,首先构造了一种新的阈值函数。与传统软、硬阈值函数相比,新阈值函数不但连续,而且高阶可导,克服了硬阈值函数不连续及软阈值函数中小波估计系数与分解系数之间存在恒定偏差的缺陷。同时,为了获得更好的去噪效果,提出了基于白噪声?字2检验确定小波最优分解尺度的方法。最后,通过数值仿真实验,证明了基于白噪声?字2检验方法的有效性;在最优分解尺度下,新阈值函数在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统阈值函数。     

提升小波改进阈值算法在输气管道泄漏信号降噪处理中的应用

输气管道的泄漏检测对保障其管道的正常运行具有重要意义,但是在实际工作中,传感器检测到的信号会受到噪声的干扰。为了提高管道泄漏检测精度,采用一种不依赖于傅里叶变换的提升小波变换方法,并引入改进阈值函数对信号进行降噪处理,分别对比不同小波基函数,不同分解尺度利用改进阈值算法的降噪效果,确认db5小波函数作为最优提升小波函数,并对信号进行四层分解的信号处理信噪比最高,最后利用现场实验采集到的负压波信号进行传统小波去噪和提升小波改进阈值算法去噪的效果对比,其结果表明提升小波改进阈值算法的去噪效果优于传统小波算法的去噪效果,在管道泄漏检测的信号降噪中具有良好的应用价值。     

基于改进小波阈值法的MEMS陀螺仪信号降噪研究

在具备可测量角度功能的扭矩扳手的设计过程中,选用基于微机电系统（MEMS）陀螺仪来完成角度测算功能。随机噪声是影响MEMS陀螺仪精度的重要因素之一,为提高MEMS陀螺仪的测量精度,论文提出了一种改进小波阈值去噪法。该算法兼顾传统小波阈值去噪法中硬、软阈值函数的优点,引入可调节参数增强阈值函数的自适应性,选取了合适的小波基函数,确定最优分解层数。通过Matlab进行仿真,对比改进前后信号的信噪比（SNR）和均方根误差（RMSE）数据。实验结果验证了该方法可以削弱传统小波阈值函数带来的信号失真程度和信号振荡程度,提高MEMS陀螺仪输出数据的精度。     

基于低成本MEMS陀螺的小波阈值去噪应用研究

通过有效抑制微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,实现了提高低成本MEMS陀螺的测量精度.研究了小波阈值去噪算法的基本原理,分析了影响小波阈值去噪质量的主要因素;确定了小波函数类型、小波分解的层数、去噪阈值以及去噪阈值函数;利用小波阈值去噪算法对实际陀螺信号进行了去噪处理,结果表明:陀螺随机漂移得到了明显的抑制,取得了良好的去噪效果.     

一种改进小波阈值函数的光纤光栅传感信号去噪方法

光纤布拉格光栅( FBG)传感信号中存在的噪声严重影响了其中心波长的检测精度,因此必须进行去噪处理。本文针对传统的小波软、硬阈值函数去噪的不足,提出了一种改进的对数阈值函数,并确定了最优的小波基和分解尺度。仿真表明,本文提出的改进阈值函数去噪后信噪比( SNR)较大,均方根误差( RMSE)较小,其中信噪比比传统的软、硬阈值方法提高了1.5 dB~4 dB。最后通过实验验证了本文方法的去噪效果。     

改进小波阈值法与极限学习机在MEMS陀螺误差补偿中的应用

MEMS陀螺随机误差是影响其精度的主要因素之一。针对MEMS陀螺随机误差的问题,提出一种基于改进的阈值函数的小波去噪结合极限学习机算法建模的补偿方法。通过改进小波阈值法提高去噪效果,然后由极限学习机构建MEMS陀螺误差补偿模型。通过实例研究,结果显示该方法能良好地补偿随机误差,与其他方法比较,具有更好的效果。     

基于Allan方差改进阈值的惯性传感器动态信号小波去噪

惯性传感器信号的去噪效果通常都是用Allan方差来评价,针对这个特点,提出了一种基于Allan方差噪声系数的小波阈值改进算法。先用提升小波将信号分解到不同频段,再用Allan方差计算各频带上的噪声系数,根据各频带噪声系数的大小确定其滤波阈值,再结合参数可调的阈值函数对各尺度信号进行滤波去噪。改进算法以去噪效果评价参数来修正阈值,具有很强的针对性。通过同其它常用的惯性传感器去噪方法做比较,证明该算法可以有效的随机噪声,提取出更加准确真实的惯性传感器动态输出。     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.     

超声信号的小波增强与改进去噪研究

预处理技术广泛应用于图像处理领域,文中将预处理技术应用到超声回波信号处理中。传统的阈值函数存在着明显的缺点：硬阈值函数在函数域内存在不连续的问题,软阈值函数去噪后存在恒定偏差。文中提出的改进阈值函数能够弥补硬阈值函数和软阈值函数方法的不足;提出的自适应阈值减小了由小波系数阈值不准确引起的误差。仿真结果表明,经过预处理的信号相比原始信号,信号特征有明显提高;使用改进阈值函数和自适应阈值较传统方法能明显提高去噪的效果,体现在信噪比的提高以及均方误差的减少等方面。     

基于CEEMD阈值和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法

针对经验模态分解（EMD）方法易产生模态混叠问题,而集成经验模态分解（EEMD）方法又存在重构误差较大的缺陷,提出了一种基于完备集成经验模态分解（CEEMD）阈值滤波和相关系数原理的MEMS陀螺信号去噪方法。首先通过CEEMD方法对陀螺信号进行有效完备的分解,并利用相关系数原理合理确定分解后噪声分量与有效分量的界限。在此基础上,通过借鉴小波阈值处理方式和EMD阈值设置方法,对信号进行阈值滤波去噪。对仿真信号和实际MEMS陀螺信号的研究结果表明,CEEMD阈值去噪方法的去噪效果要优于CEEMD、EEMD、EMD强制去噪方法和小波分析方法。这也充分体现了其在MEMS陀螺信号去噪应用中的可行性和有效性。     

基于改进小波阈值函数的仪表图像去噪方法研究

传统小波去噪的软阈值函数和硬阈值函数在去噪过程中产生的恒定偏差与抖动会导致去噪后的图像存在模糊和伪吉布斯现象。基于此问题，该文提出了一种软硬兼顾的加权平均阈值函数，此阈值函数避免了传统阈值存在的“一刀切”问题，降低恒定偏差的同时具有连续性与渐进性。其次在改进传统阈值门限上，设计了一种随着分解层数增加而减少的自适应门限阈值，避免消除深层数的高频边缘信息。最后通过对含有不同高斯白噪声的仪表图片进行去噪，计算峰值信噪比与均方误差并对结果图像进行的客观分析评估，实验结果表明，该阈值函数方法相比于其他方法，去噪结果更为清晰，均方误差最小，峰值信噪比最大，去噪效果更佳。     

一种新阈值函数的小波包语音增强算法

针对传统软、硬阈值函数去噪方法增强的语音存在失真的问题,提出一种新阈值函数的小波包语音增强算法,同时给出了新阈值函数和新的Bark尺度小波包分解结构。新阈值函数在小波包系数绝对值大于给定阈值的区间内,灵活地结合了软、硬阈值函数;在小波包系数绝对值小于给定阈值的区间内,用一种非线性函数代替传统阈值函数中的简单置零,实现了阈值函数的平缓过渡;新的60个频带Bark尺度小波包分解结构能更好地模拟人耳的听觉感知特性。仿真实验结果表明,在高斯白噪声和有色噪声背景下,与传统软、硬阈值函数去噪方法相比,新算法有效提高了增强语音信噪比和分段信噪比,减少了语音失真,具有更好的去噪效果。     

基于新阈值函数的小波阈值去噪算法

针对硬阈值函数不连续和软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺点,构造了一种新的阈值函数.同时,为了增强去噪效果,采用了模糊控制算法对新阈值函数中的参数进行实时、动态地调节.仿真结果表明:新阈值函数去除噪声效果良好,信噪比和均方根误差等性能指标较传统阈值法均有显著提高.     

基于小波分析的MEMS加速度计输出噪声消除

目前MEMS加速度计普遍存在信噪比低、灵敏度不高等缺点,其主要原因是系统内部电路中的干扰与噪声使得有用信号完全淹没在噪声之中,其中1/f分形噪声是主要的噪声.由于1/f分形噪声在小波域中展示出某些特殊性质,且小波分析兼具时-频分析与尺度分析的功能,为了有效消除1/f分形噪声,提出了一种基于小波分析与自适应阈值滤波的多尺度滤波算法.以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将本文算法与Donoho小波阈值滤波算法进行比较,仿真结果表明,改进的自适应阈值滤波算法优于Donoho阈值滤波算法.运用于MEMS加速度计噪声消除上科学有效.     

基于小波分析的MEMS加速度计去噪优化算法

针对惯导系统中MEMS加速度计输出漂移误差较大的问题,本文在对噪声分析建模的基础上,提出了一种小波阈值去噪优化算法.利用Allan方差分析加速度计输出噪声特性,构造噪声模型,并设计了一种基于多尺度阈值函数的去噪方法.该方法有效克服了传统软、硬阈值函数的局限性,且在各尺度上选取不同的调节系数优化滤波性能,算法适应性强.仿真结果表明,该方法在信噪比、均方根误差和波形相似度方面均有明显改善,较之传统阈值去噪算法信噪比提高了5 dB,并能在一定程度上提高系统导航精度,100 m范围内相对误差降低2.69％.     

基于Teager能量算子的改进阈值函数的去噪算法研究

针对传统阈值去噪中出现的信号与噪声小波包系数的混叠现象、阈值函数在阈值处不连续、小波包系数估计值与原始值存在恒定偏差等问题,提出了一种基于Teager能量算子的改进阈值函数的去噪算法。该算法首先对小波包分解后的小波包系数进行Teager能量算子的计算,使语音与噪声系数间的差异变大,利于阈值的选择;再对软、硬阈值函数导致的伪吉布斯效应、恒定偏差等问题进行改进,提出了一种改进的阈值函数,该函数不仅克服了常用函数的不连续性和恒定偏差问题,且具有更加优越的数学特性。实验结果显示,改进的算法信噪比提高且均方误差有所降低,表明了该算法在最大程度去除噪声的同时也避免了信号的失真,具有较高的实用价值。     

非高斯噪声背景下小波阈值算法分析

针对小波阈值算法以高斯噪声为研究背景的局限性,为解决硬阈值函数不连续和软阈值函数估计小波系数和分解小波系数存在恒定偏差的问题,在非高斯噪声背景下提出一种新的小波阈值算法。新阈值函数从Garrote阈值改进而来,引入了高阶幂函数。该算法首先对加入一类非高斯噪声的信号进行小波分解,然后根据新的阈值函数对每层高频小波系数进行量化,最后用小波分解的低频系数和处理过的高频系数重构信号。在非高斯噪声背景下进行的仿真结果表明,新阈值函数去噪相对于软阈值、硬阈值、两类改进阈值以及Garrote阈值在信噪比和最小均方误差上都得到了改善。     

新小波阈值函数在医学图像去噪中的应用

为了提高小波阈值去噪算法中的软阈值和硬阈值以及已有改进阈值函数存在的不足,提出了新的分层阈值函数的方法。该算法首先对噪声图像进行分解,从而得出小波系数。然后用改进的阈值函数对高频部分系数进行分层阈值处理。最后根据所得估计的小波系数在小波基的条件下,对图像进行重构,得到去噪后图像。该阈值函数具有优良的数学特性,通过对医学图像仿真实验结果表明,该算法去噪的效果无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数,所以该算法在解决实际去噪问题中值得推广与应用。     

基于小波变换的图像去噪研究

根据噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数的分布差异,将全局阈值法改进为在不同尺度、不同方向采用不同的阈值进行去噪。该方法与全局软阈值与硬阈值相比,有更好的视觉效果。通过比较去噪图像的峰值信噪比和均方根误差的数据可以看出,此法较全局软、硬阈值法有更好的去噪效果。     

基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法

多尺度分析对于小波阈值的选取以及小波函数的设计依赖性较强,针对不同个体心电信号的降噪效果差异性较大。提出一种自适应的小波阈值计算和选取方法,该方法在启发式阈值优化方法基础上融入了小波分解层数和层级影响因子,通过动态调整每一层小波系数的阈值计算函数实现更加合理的信号分解与降噪处理。实验结果表明所提出算法在心电信号降噪效果方面获得了较好的表现,能够满足临床应用需求。