基于小波阈值去噪的UFMC信道估计算法

通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)技术是一种新型多载波技术,是5G备选波形技术之一.对UFMC系统进行了介绍,再针对该系统的信道估计问题,提出一种基于小波阈值去噪的最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法.首先利用LS算法获得导频处的信道响应,再用...     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

基于小波变换的分层阈值去噪算法研究

在研究各种软硬阈值噪声滤除方法的基础上,考虑到噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数分布不同,提出了一种基于非线性小波变换的分层阈值去噪方法。该方法与全局阈值去噪相比较,具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。文章方法与全局软硬阈值去噪处理的峰值信噪比和均方误差进行对比,可以看出,文章方法具有更好的去噪效果。     

基于SURE无偏估计的自适应小波阈值去噪

本文在D.L.Dohono提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,与原来的分段阈值函数相比,此函数具有明显优点,表达式简单易于计算,连续可微,易于求导.此函数的这些优点为实现信号的自适应去噪提供了可能.本文应用此阈值函数,基于SURE无偏估计,给出了一种自适应去噪方法.并用受污染的blocks、bumps、heavy sine、doppler等典型信号做实验,实验结果显示此方法能在最小均方误差(MSE)意义上收敛,而且其最小均方误差优于其他文献中的阈值去噪的方法.     

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

基于小波包的阈值语音去噪算法研究

传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。     

图像小波阈值去噪算法研究

图像去噪的目的是在满足最小均方误差准则的条件下,将原始图像从观测到的含噪图像中还原出来.在Dohono提出的多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进.实验结果表明:与传统软阈值和硬阈值函数相比,改进的阈值函数通过调整参数的取值,可以取得较好的去噪效果,证明了在多数情况下,传统阈值函数并不能达到最佳的去噪效果.     

基于改进的小波阈值去噪算法的研究

传统的小波阈值函数的去噪方法简单有效,若用在车载下的语音去噪,由于其去噪后的信号存在边缘模糊、高频信息丢失等缺陷,难以得到较好的去噪效果.为提高车载环境下的语音系统的去噪效果,首先对已有小波阈值去噪算法进行分析,针对其不足,提出改进小波阈值函数的去噪方法.其次,通过Matlab软件对不同小波及分解层数进行仿真,选取最优的小波和层数.最后,由软件仿真实验数据比较得出,在相同噪声影响下,该方法比已有方法输出的效果要好.     

基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法

去噪是小波分析的一个重要应用领域,相对于其它方法,小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中,如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法,通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数,而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明,该方法和现有的阈值去噪方法相比,具有显著的优势,能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。     

基于改进小波阈值算法的信号去噪

为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪方法。首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试。结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更高的实际应用价值。     

基于改进遗传算法的小波阈值语音去噪

针对语音信号在传输和处理的过程中经常会受到不同程度噪声干扰的问题,在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了一种改进型去噪方法。该方法采用遗传算法对小波阈值参数进行自动寻优,并对传统遗传算法加以改进,克服了其容易陷入局部最优的缺点,实现了阈值的自适应选取,解决了人为选择阈值导致去噪效果不明显的问题。实验表明,改进方法能够较好的去除语音信号中的噪声干扰,信噪比较高,相比于通用阈值法提高了15%。     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。     

结合小波变换与子载波加权的OFDM-OQAM信道估计算法

基于IAM导频结构的OFDM/OQAM信道估计算法只考虑了导频周围数据点对于信道估计的影响,忽略了子载波相关性和噪声对信道估计的影响.在分析了IAM导频结构、子载波之间的相关性和接收端信道频率响应结构的基础上,提出一种结合小波变换和子载波加权的OFDM/OQAM信道估计算法.该算法中,首先通过导频与导频周围数据点对导频的干扰计算出信道的频率响应.其次,对频率响应进行加权处理.最后,用小波算法对加权后的频率响应进行去噪处理,减小噪声对信道估计的影响.实验结果表明,本算法改进了信道估计的性能,降低了信道的误码率.     

一种改进的小波阈值去噪算法

为了有效滤除信号中的噪声,在提出的软、硬阈值函数去噪方法的基础上,结合已有的改进小波阈值去噪算法,新构造一种小波阈值函数。文中新构造的阈值函数结合软、硬阈值函数的优点,有较好的降噪效果和灵活性。通过Matlab仿真对比几种算法的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)去噪指标,结果表明,新构造阈值函数的去噪指标优于传统阈值函数,具有一定的实用价值。     

基于小波阈值去噪和共轭模糊函数的时频差联合估计算法

为了解决二阶互模糊函数对相关噪声处理的局限性问题,以及基于四阶累积量的联合估计算法的运算量大的问题,该文利用小波阈值去噪方法结合非圆信号的特性,提出一种新的时频差联合估计算法。该方法首先对接收信号进行小波阈值去噪,然后构造共轭模糊函数,最后再进行2维搜索,得到时差和频差参数。仿真实验给出不同信噪比下的参数估计结果,得出这种算法能抑制相关噪声,又能相对降低运算复杂度,并且在较低信噪比下也能做出准确估计。     

图像的小波可变阈值去噪方法

鉴于当前智能手机显示屏多采用RGBG格式的像 素结构,本文提出了应用于AMOLED的RGB到 RGBG高速像素转换技术(HSHQ)。该技术的特征是先区分出简单转换点和复杂转换点,对于 简单转换点采 用直接赋值实现像素转换,对于复杂转换点,采用权重因子算法实现像素转换。本文主要有 三个创新点:(1) 不同于传统方法对图像中所有像素进行复杂转换,本文首创性地提出了以相邻像素单 元的灰阶差值作 为判断依据,进行转换像素标记,区分出简单转换点和复杂转换点,只针对标记点进行复杂 像素结构转换。 因此,该方法提高了像素转换速度。(2) 对于简单转换点,采用直接赋值法,由于原图像 的灰阶不做改变, 该方法完全保留了简单转换点的图像信息。(3) 对于复杂转换点,采用权重因子算法,在 将转换前后信息损失降至最低的同时,抑制了彩边效应。 相比于DA算法,HSHQ算法处理所得图像的PSNRU和PSNRV分别提高了7.04%和6.62%。相比于ED MSE,HSHQ算法的转换率降低了75.63%。因此,本文提出的算法在保证转换质量的同时,大 大提高了转换速度。     

小波分析的阈值去噪方法研究

小波阈值去噪方法在工程中已得到广泛应用,小波阈值去噪过程中,阈值的选取和处理方法是关键问题.本文介绍了传统的软阈值、硬阈值小波去噪方法原理,在此方法的基础上给出了一种基于小波分析的自适应阈值算法,弥补了软硬阈值函数的不足,通过仿真证明了该方法的有效性.     

一种改进的小波阈值去噪法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法,其中阈值函数的选择关系着重构信号的连续性和精度。但是硬阈值函数在阈值点具有不连续性,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,这些缺点限制了阈值去噪法的进一步应用。将硬阈值和软阈值函数进行加权平均,选取适当的权值函数,可以构造出一种克服了软硬阈值缺点的新的阈值函数。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。     

GIS局部放电小波阈值去噪算法的改进

为了抑制GIS局部放电现场检测中的噪声干扰,本文在现有的小波阈值去噪的基础之上,提出了一种基于新的阈值函数的去噪算法。该去噪算法与传统的基于硬阈值或软阈值小波去噪算法相比,具有表达式简单,易于计算的优点,同时通过仿真试验表明该算法提高了信号的信噪比,具有较好的去噪性能。     

一种新的小波消噪阈值的估计方法

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法，对于非平稳信号的消噪，主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。基于传统的阈值去噪方法，在分析研究了它们的优缺点之后，本着改进滤波效果，提高去噪质量的目的，提出了一种改进方案。该改进方案克服了传统阈值去噪方法的缺陷，并适用于进一步的自适应滤波的需求，仿真试验证实了该改进方案的有效性和优越性。