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。     

小波分析在航天系统降噪处理中的应用

航天系统噪声是航天系统设备的顽疾,它干扰有用信号的调制、发射、传输、接收和解调,严重影响数据的精度。为了解决航天系统设备存在的噪声问题,结合小波降噪原理,提出了基于小波分析的降噪处理方法。利用Matlab软件设计了小波降噪程序,并对降噪过程进行了仿真。结果表明,基于小波分析的降噪处理方法可有效降低航天系统设备噪声。     

小波降噪在北斗信号处理中的应用初探

北斗信号在传播和接受过程中都会产生一定的噪声,这些噪音直接影响着数据的处理和北斗接收机定位等方面。根据对小波降噪原理的理解,对其降噪效果和影响因素进行了解和分析。文章通过选取几种常见的小波函数,使其与北斗信号的特点相结合,以接收机的捕获性能和均方根误差等方面作为降噪效果的衡量标准,对不同的小波基、分解层数以及阈值进行分析比较。以期对我国未来小波降噪在北斗信号处理中的应用提供参考依据。     

基于小波变换实现脉搏信号降噪处理

脉搏波形复杂而且测量过程中易受各种噪声影响,因此降噪处理是提取清晰、有效的脉搏信息的关键步骤。在去噪过程中,由于脉搏信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大,限制了传统线性滤波器的使用。这里利用小波变换的多层分解将脉搏信号分成具有不同尺度的小波系数,然后根据小波分解的底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构,在重构的过程中可以剔除与噪声相关的系数,保留信号中的有用成分。     

小波变换在热电偶测温信号降噪中的应用

借助CO2激光器产生的瞬态高温脉冲信号对热电偶传感器的探头加热来模拟发动机工作过程中产生的瞬态尾焰温度场。对热电偶测得电压信号选用不同的小波基进行降噪处理,探讨不同的分解层数及阈值对小波分析的影响,利用MATLAB软件对信号进行降噪处理。仿真结果表明采用db3小波函数,‘s’软阈值,对信号进行三层分解时的降噪效果最佳。     

基于小波变换的断路器振动信号降噪方法

本文提出了一种基于小波变换的断路器振动信号降噪方法。该方法将振动信号分解到不同的时间尺度上,并剔除高频噪声分量,再对其余分量进行重构从而获得降噪后的振动信号。实验证明,该方法对振动信号等非平稳信号的高频噪声具有良好的降噪效果。     

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。     

基于LSSVR提升小波的伽马辐照信号降噪研究

采用雪崩光电二极管(APD)作为转换器件采集的伽马辐照信号,呈现出明显的非平稳随机性,并掺杂有大量的噪声信号,为解决此问题,提出了基于最小二乘支持向量机回归(LSSVR)提升小波的伽马辐照信号降噪算法。用剖分信号建立训练样本,以最小均方误差为目标,通过LSSVR非线性拟合构造预测算子,实现伽马辐照信号的降噪处理。实验用伽马辐照信号采集系统,采用碘化铯(CsI)闪烁体耦合APD作为探测前端,为放大探测信号并稳定增益,设计了前端读出电路和APD温度补偿偏压控制电路。相较于其他降噪算法,所提算法对伽马辐照信号分解层数少,细节保留好,时间复杂度低,降噪后伽马辐照信号信噪比高,可提高伽马辐照探测系统的能量分辨率,优化辐照强度测量及其能谱分析。     

二代小波降噪在激光陀螺信号滤波中的应用

为了抑制激光陀螺的随机漂移,提高其使用精度,提出了一种改进的第二代小波变换降噪方法对陀螺随机漂移测试数据进行滤波处理.该方法在二代小波变换时采用多组预测器和更新器,根据变换样本与相邻样本之间的相关性检测信号的局部特征,确定每个尺度上的每个变换样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.该方法克服了传统小波变换降噪方法的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.运用该方法对激光陀螺测试数据进行了滤波降噪实验,并用Allan方差法对不同降噪算法的降噪效果进行了比较分析,实验结果验证了该方法的有效性和优越性.     

基于小波变换的信号降噪和奇异性检测

本文对基于小波阈值的信号降噪进行研究,重点讨论了阈值函数设计。传统的硬阈值函数法处理信号时,降噪后的结果有较大方差,软阈值函数法降噪后的结果相对平滑,但软阈值函数法降噪的同时削弱了小波系数的幅度,降噪结果会出现较大的偏差。基于此,本文提出了两种改进的阈值函数,用该两种函数对小波系数进行处理,降噪效果较为明显,信噪比得到较大的提高。     

基于小波变换的信号去噪技术及实现

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。     

基于AR模型的小波变换在脑电信号消噪中的应用

提出了基于自回归模型(ARM)与小波变换的脑电信号分析方法,并利用他来消除脑电信号中的噪声干扰。小波变换是一种多分辨率的时间尺度分析方法,他能够将信号划分为不同频段的子带信号。根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果。利用小波变换能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

一种基于子波变换的信号滤噪改进方法

对子波变换多尺度下信号与噪声的不同性质进行了研究,提出了一种在子波域不同尺度上选取不同的滤噪方法,该方法将经典的软阈值滤噪与子波变换的模极值传播特性在一定尺度上有机结合起来处理信号.在改善信噪比的同时,也尽可能地保持原信号的边缘信息和精细特征.通过仿真验证了该方法的实用性和优越性.     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

Study on Denoising Based on the Wavelet Transform

The wavelet transform has remarkable advantages and wide applications in denoising because of its characteristic of good time-frequency. Based on the analysis of traditional wavelet denoising methods, which are based on Fourier transform, an improved method is proposed. It overcomes the shortcomings of the traditional Fourier denoising method. In this paper, the denoising procedures are introduced respectively based on the wavelet transform and the method of connecting the wavelet threshold with the wavelet...     

基于DSP的小波阈值去噪算法的实现

小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法,利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点,在DSP上实现小波阈值去噪算法,为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阈值函数和tein无偏风险阈值2t（rigrure规则）对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理,实验发现,该法可以很好的去除噪声,满足信号去噪的光滑性和相似性准则。     

小波变换在心电信号去噪中的应用

文章根据coiflet小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,并利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波。文中通过软、硬阈值折衷函数及自适应阈值策略对MIT／BIH国际标准数据库中的ECG信号进行了处理与验证。实验结果表明,该算法能较好的抑制心电信号中的各类噪声干扰。     

小波去噪及其在LabVIEW中的实现

信号去噪是信号处理领域的经典问题之一,小波分析作为一种新的信号处理工具,其优良的去噪性能已引起人们越来越多的关注和重视。对小波阈值去噪的方法进行了系统的研究。LabVIEW作为一种强大的虚拟仪器开发平台,已得到了广泛的应用。通过LabVIEW中的Matlab Script节点直接调用Matlab应用程序,在LabVIEW中实现了小波去噪,并介绍了LabVIEW调用Matlab时的注意事项。     

基于统计小波模型的信号去噪研究

针对水声目标信号检测与识别中,海洋环境噪声的存在所造成的检测性能下降问题,提出一种基于统计小波模型的信号去噪及原信号波形估计方法.通过对舰船声信号以及海洋环境噪声信号特性的分析,根据信号的概率密度函数,推导出信号小波系数的相邻尺度间关系,从而建立信号的去噪模型,对仿真和实测数据的分析都验证了方法的有效性.     

基于流水线结构的脉搏信号小波去噪硬件实现

脉搏波信号采集过程中存在肌电干扰和基线漂移等噪声,引起脉搏信号的不正常波动。如何能去除脉搏波信号中的噪声,得到原始的脉搏信号,为后续处理提供基础,是个十分重要的问题。本文设计了一种在脉搏监测系统中基于小波理论用于去噪的电路设计。该电路采用九级流水线结构,能够对脉搏信号进行实时处理。理论分析和逻辑电路仿真结果表明,本文所提出的电路能够有效地去除脉搏信号中信号频谱内的噪声.