心电信号降噪小波函数选取的定量研究

为了定量地评估不同小波函数对心电（ECG）信号的降噪效果,建立了含噪声的ECG模型作为实验标准信号,采用正交小波变换和不同阈值方法来对该标准信号进行高频噪声消除实验,通过信噪比参数结合波形形态来衡量降噪效果。实验表明,当降噪后信噪比接近标准信号信噪比时,降噪效果最佳,得到既能保证信号失真度小又具有较高信噪比的降噪方案和适用于ECG信号小波分解和重构的小波函数,最后通过MIT-BIH数据库数据验证了利用该研究结果能够有效地消除ECG信号中的高频噪声。     

信号幅值跳变小波降噪方法研究

传统的小波阈值降噪算法会使信号的不连续点附近产生伪吉布斯（pseudo Gibbs）现象。为了抑制这种现象,本文提出了信号幅值跳变小波降噪方法。该方法首先对原始信号进行幅值跳变处理,消除其不连续性;然后利用小波阈值降噪方法进行降噪;最后对得到的信号进行幅值逆跳变处理,获得原始信号的降噪信号。分别采用信号幅值跳变小波降噪方法、平移不变小波降噪方法和传统的小波阈值降噪算法对具有不连续点的信号进行降噪处理,结果发现,与另外两种方法相比,信号幅值跳变小波降噪方法能够有效抑制pseudo Gibbs现象,且降噪后的信号具有较高的信噪比。      

一种基于自适应滤波的语音降噪方法研究

分析和研究自适应滤波和小波变换法的原理及方法,提出了一种新的综合使用自适应滤波和小波变换法的语音降噪方法。该方法首先用仿生小波变换法对带噪声的语音信号进行小波分解,将小渡变换法分离出来的噪声信号作为自适应滤波器的输入。最后选择用最小均方误差（LMS）的自适应算法对带噪声语音信号进行降噪处理,实现了信噪分离,去除语音信号中的噪声信号。实验结果表明,该方法对语音信号有较为明显的降噪效果。     

基于小波变换的自混合干涉信号降噪方法

应用小波变换理论对光反馈自混合干涉信号进行小波降噪处理。处理中用db4小波做降噪小波基,对自混合干涉信号进行4层分解,经过阈值处理与小波重构得到降噪信号。对不同反馈机制下降噪前后信噪比、均方差的对比分析,结果表明小波降噪在消除噪声方面的有效性。     

小波分析在信号降噪中的应用

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,利用小波分解之后可以在各个层次选择阈值,对噪声成分进行抑制,手段更加灵活。本文介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验并在降噪光滑性和相似性两个方面体现出小波变换的优势。本文分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果。     

光纤陀螺全频域小波阈值降噪技术

为了有效地去除光纤陀螺信号中的分形噪声,提出了全频域小波多尺度阈值降噪方法。从分形信号的分数微分形式出发,建立了分形信号与高斯白噪声之间的联系,结合小波分析的高阶消失矩特性,实现了分形信号在小波空间的去相关。当分形信号被具有高阶消失矩的小波分解后,其在小波域具有白噪声的特点,可以采用阈值处理的方法予以去除。同时,根据陀螺信号噪声的宽频带特点,对小波分解的低频近似系数和高频细节系数进行阈值处理,有效地抑制了噪声成分。光纤陀螺信号的降噪实例表明:相比传统的小波阈值降噪方法、卡尔曼滤波方法和滑动平均滤波方法,该方法具有较好的降噪效果。     

基于提升小波与粒子群相结合的混沌信号降噪

提升小波变换用于混沌信号降噪具有良好的效果,阈值选取与混沌信号降噪后信号的畸变具有紧密联系。为了提高混沌信号中提升小波的自适应能力,降低降噪后信号的畸变率,提出了一种基于提升小波和粒子群相结合的混沌信号降噪方法。该方法在对提升小波变换后的细节部分进行阈值处理时,采用阈值自适应选择方法,并结合粒子群算法全局搜索最优阈值。通过对Colpitts模型进行仿真分析,与标准的软阈值降噪相比,能更好地对混沌信号降噪,并且降噪后信号失真度较小,具有很好的应用价值。     

小波阈值降噪法在Φ-OTDR扰动传感系统中的应用

针对目前基于相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）的分布式光纤扰动传感系统信噪比较差的问题,提出采用小波阈值降噪法对系统采样信号进行信号处理的前期降噪。分析系统有效信号特征,采用小波阈值降噪法中强制阈值降噪法、软阈值降噪法以及硬阈值降噪法分别对采样信号进行降噪处理,经过比较选择了阈值降噪法作为降噪算法。定量对比降噪前后扰动信号的信噪比,证明采用小波阈值降噪法中硬阈值法处理后的数据在进行后期定位算法时,信噪比提高近一倍。     

声发射信号的小波阈值降噪研究

声发射技术检测到的信号是一种非平稳信号,而对于含有噪声的非平稳信号降噪效果较好的方法是小波分析法。通过理论分析和试验研究,论述了基函数和阈值的选取对声发射信号小波降噪效果的影响,分析了声发射信号降噪过程中小波变换和小波包变换的区别,以及小波节点能量与信号降噪效果的联系。     

小波变换在语音信号降噪技术中的应用

小波变换是一种时频变换方法,它由短时傅立叶变换发展而来,继承了局部化的思想,克服了短时傅立叶变换窗口大小不随频率变化的缺点,并且可以提供随频率改变的时频窗口,是进行信号时频分析和处理的理想工具。文中介绍了小波变换的基本理论及其在语音信号降噪中的具体方法,使用加入高斯白噪声的语音信号作为被处理信号进行小波降噪,并且对比了使用不同阈值小波变换的降噪效果,验证了小波降噪方法在语音信号降噪中的可行性。     

基于TLS的正交小波变换红外图像去噪

提出了一种基于总体最小二乘的正交小波变换红外图像去噪算法。对红外图像进行离散正交小波变换,分别对各个分解层的高频子带,通过总体最小二乘算法估计小波系数,获得各个高频子带信号的估计系数,然后通过正交小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除加性红外图像噪声,在信噪比、直方图匹配等方面都有较大改善,并获得了良好的主观视觉效果。     

瑞利BOTDA系统的2维提升小波降噪方法

为了解决基于瑞利散射的布里渊光时域分析系统（BOTDA）中传感信号受噪声干扰严重的问题,采用2维提升小波变换算法,将测量信号从1维空间转换到2维空间,进行阈值降噪处理。通过理论分析和实验验证,取得了传统小波与2维提升小波降噪数据。结果表明,2维提升小波变换比传统小波变换信噪比提高约10dB,运算量减少了1/3;2维提升小波充分利用测量信号时间上的相关性,变换结构简单、运算速度快、降噪效果优于传统小波,适用于瑞利BOTDA系统降噪。该结果对光纤传感系统中信号降噪的研究有一定参考价值。     

一种基于小波最佳分解层数的红外光谱基线校正算法

红外光谱分析技术是一种用于食品健康检测、生物制药和环境监测等方面的高新技术。为了去除应用过程中的基线漂移现象,提出了一种基于小波最佳分解尺度的红外光谱基线校正算法。首先,对原始光谱信号多次进行每一层的小波分解,同时也进行每一层的小波重构。然后算得每一层的信噪比,并通过信噪比比对法获得除噪后的光谱信号。接着对该信号进行每一层的小波分解,得到每一层小波细节和小波逼近的频率。分别将两个频率做除法并求出比值。然后比较每层的比值大小,并选择最大的比值作为分解层数的最佳值。将最佳分解层数下的小波逼近系数置零后再进行小波重构,获得基线校正后的光谱信号。通过实验验证发现,该算法不仅可以为小波分解的最佳层数提供依据,而且能够在更好地保留有用信号的同时,除去高频噪声以及低频基线干扰。基线校正比较充分,效果良好。     

基于小波理论的脉象信号消噪及特征点检测

利用小波变换具有揭示信号时频两域细节和局部特征的能力,采用小波包分解消除脉象信号中的工频干扰,通过小波分解重构滤波法消除因呼吸引起的基线漂移,并用小波变换模极大值法对消噪后的信号进行特征点检测。实验表明,小波理论对一维非平稳微弱信号具有良好的消噪能力和突变点的检测能力,能实际有效的滤除脉象信号中混杂的基线漂移及工频干扰等噪声,并最大限度地保留信号本身特性。     

低信噪比下脉内频率编码信号特征提取

信号脉内特征提取技术是雷达对抗系统分选、识别截获信号的关键技术。提出了一种首先用小波分析对脉内频率编码信号进行去噪，在此基础上再利用小波脊线法提取脉内特征的方法。计算机仿真验证了算法的有效性，具有一定的应用价值。     

基于中值滤波和小波变换的红外图像去噪方法

针对红外图像对比度差、信噪比低、红外目标易被噪声干扰的缺点,提出一种自适应中值滤波和小波变换相结合的去噪方法.首先对图像进行小波变换,得到各频带子图像,对不同子图像采用不同的滤波模版进行自适应中值滤波,最后对图像进行小波重构,实现图像的去噪.将该方法与目前常用的去噪方法进行对比实验,结果表明,该算法简单有效,突出目标图像细节,可获得更好的图像视觉效果.     

基于小波变换和改进SVD的红外图像去噪

针对小波变换红外图像去噪需要已知噪声先验知识的缺点,提出了一种基于分块奇异值分解的正交小波变换红外图像去噪新算法。首先对红外图像进行离散正交小波变换,并对高频图像采用改进的分块奇异值分解估计小波系数,其中对奇异向量采用傅里叶变换进行了修正;最后将低频图像与估计的高频图像通过小波反变换得到去噪图像。仿真结果表明,该图像去噪算法能在无噪声先验知识条件下有效去除图像噪声,信噪比有了明显提高,并获得了良好的主观视觉效果。     

基于MATLAB的小波去噪仿真

利用小波方法去噪,是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对几种去噪方法比对分析和基于MATLAB信号去噪的仿真试验,验证了小波去噪的优越性。通过对现场采集到的输油管线压力信号去噪处理,结果表明,该方法可以有效去除噪声。     

双密度双树小波变换的闪电信号去噪研究

为了克服噪声对闪电信号数据处理的影响,提出了一种基于双密度双树小波变换的闪电信号去噪方法.采用该方法分别对标准闪电波和实测的闪电信号进行了去噪研究,实验结果表明双密度双树小波变换能够有效滤除闪电信号中的噪声,效果优于传统的小波阈值法,而且比硬件去噪更加经济、方便和实用,值得进一步的推广和应用.     

一种小波域与空域相结合的图像滤波方法

利用小波阈值去噪方法和传统空间域Lee 滤波的特点, 提出了一种图像去噪的的组合滤波方案。首先在小波域对图像阈值去噪, 得到预去噪图像; 再在空间域上利用自适应Wiener 滤波器进一步提高恢复图像的精度。为了保证小波域和空间域两种算法之间的匹配, 对预去噪图像中残留噪声的分布进行了研究, 对其噪声方差估计做了改进, 提出了一种估计噪声方差的近似最优公式。仿真实验表明, 与单独的在小波域或空域去噪相比, 该方法的均方误差和信噪比指标均得到了改善。