一种基于小波变换的语音信号去噪净化方法

语音信号在传输之前快速有效的去噪净化,对于3G通信具有重要的现实意义。由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够去除一部分语音信号中的噪声,但造成有用语音信号尤其是清音部分的损失,导致去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比。针对这一问题,本文在分析小波变换原理和传统软硬阈值法的基础上,建立了一种改进的阈值语音信号净化方法。仿真实验结果表明,本方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

小波分析在语音去噪中的应用

为了解决在NGN电话测试网中语音噪音较大的问题,本文在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了一种新的基于阈值去噪的函数.采用新的阈值函数对染噪语音进行去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值或软阈值函数.在NGN实验网中的测试表明,该方法有更好地去除噪音、保留有用信号的效果.     

改进阈值函数的小波去噪算法

针对小波软、硬阈值函数去噪后信号存在局部震荡和边缘模糊导致去噪效果不佳的问题,研究了小波去噪原理和优化阈值函数的规则,设计了一种具有连续性、灵活性和恒定偏差小的可调阈值函数,提出了一种基于改进阈值函数的小波去噪算法,将其应用于含有高斯白噪声的信号中进行去噪。实验表明,相较于传统方法,所提方法对仿真信号和心电信号都具有灵活性和适用性,并且去噪后信号的信噪比提升了16.21%,皮尔逊相关系数增大了1.62%。因此,本文所提算法具有可行性,可有效保留特征信息,去噪效果更加理想。     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯（Bayes）估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法。该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能。实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波维纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比。     

基于Bayes估计的双小波维纳滤波电能质量信号去噪算法

提出一种基于贝叶斯(Bayes)估计的双小波维纳滤波的电能质量信号去噪算法.该算法在第一个小波域采用基于Bayes估计的小波阈值去噪技术估计期望信号,在第二个小波域将含噪信号和估计信号分别进行小波变换,用估计信号的小波系数设计经验维纳滤波器,对含噪信号的小波系数进行维纳滤波再反变换,从而实现去噪功能.实验结果表明该算法比常用的小波阈值去噪方法及基于它们的双小波雏纳滤波算法去噪效果要好;当噪声强度逐渐增加时,该算法能够在诸算法中产生最大的信噪比.     

超宽带信号检测中基于新阈值函数的小波去噪方法研究

小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法。为了提高超宽带通信信号的检测性能,获得更高的检测信噪比,基于小波变换以及小波阈值去噪的原理,提出了一种新的阈值处理方法,进而对跳时脉冲位置调制超宽带（TH-PPM-UWB）信号用新方法的去噪结果进行分析比较,仿真试验结果表明,新的小波阈值法去噪效果明显,在信噪比和均方根误差上均优于传统的软阈值和硬阈值方法。     

一种基于复小波变换提取PD信号的分块自适应复阈值算法

基于复小波系数之间的相关性以及块阈值算法能充分利用周围小波系数的特点,创建一种用于复小波变换对PD信号的去噪的分块自适应复阈值算法,并与点自适应复阈值算法和分块自适应实阈值算法的去噪效果进行了对比.利用变化趋势参数(VTP)和波形相似性参数(NCC),并结合去噪前后的信噪比(SNR)对仿真PD信号的去噪效果进行综合评价.最后,将分块自适应复阈值技术用于对实验室实测的模拟GIS超高频PD信号的去噪.结果表明,采用分块自适应复阈值算法的复小波变换抑制白噪声效果更好,在保证高信噪比(SNR)或噪声抑制比(NRR)的情况下,对信号的畸变也更小.     

小波图像消噪中阈值与信噪比的单峰规律及阈值试探方法

本文研究了小波图像去噪过程中阈值与信噪比的关系,通过大量的仿真得出了小波图像消噪过程中,在不同的噪声强度下,信噪比与小波阈值之间存在单峰性的特征.基于该单峰规律,提出了一种小波图像消噪的阈值试探方法.该方法通过不断地调整小波去噪的阈值,以求得接近最大信噪比时的阈值,从而确定具有接近最大信噪比时的小波阈值,因此可以获得比常用小波阈值估计方法更清晰的图像.仿真结果表明该方法可以得到一个较高的信噪比,去噪效果较好.     

小波门限消噪法应用中分解层数及阈值的确定

基于小波变换的门限去噪算法是去除数字信号中白噪声的有效算法。在实际应用中，这种非线性滤波方法有2个核心问题需要解决。一个是门限阈值的选取：另一。个是信号分解层数的确定。该文通过数字仿真证明了确定合适的分解层数的重要性。分析了白噪声污染的有用信号的小波变换系数特点。提出了1种分解层数的自适应确定方法，并提出了1种基于3σ法则原理的各层小波空间中阈值的选取方法。仿真结果表明，该文方法具有较好的去噪效果，尤其适合于强噪声背景下弱信号的监测。该文方法明确提出了基于小波变换的门限去噪算法中分解层数和门限阈值2个重要参数的确定方法，增强了这种去噪算法在工程应用中的实用性。     

基于多重小波变换的自适应脉搏信号去噪

小波变换在生物医学信号降噪处理中有着广泛的应用,但小波降噪处理中的软硬阈值法本身都有一定的局限性,而且还除去了部分有用信号,降噪效果不太理想。本文基于小波分析的特点,提出了一种对信号进行多重小波变换的自适应去噪法,该方法不仅克服了小波去噪软硬阈值法的局限性,而且解决了自适应滤波中参考信号选取难的问题,将该方法用于脉搏信号降噪,得到了满意的去噪效果。     

基于甚高频的语音增强算法研究

甚高频通信在民航中有广泛应用,但是它极易受到各种噪声的干扰,传统方法去噪效果差且没有消除固有干扰,提出了一种基于小波分析的自适应卡尔曼滤波算法.该算法在小波分析中提出了新阈值函数,在自适应卡尔曼滤波算法中增加了调节窗口长度的自适应因子,以此来调节滤波增益,可以有效地避免滤波发散.随机选择了某一时段4种不同频率的甚高频语...     

小波熵自适应阈值的电能质量信号去噪新方法

针对电能质量信号去噪问题,提出改进的小波熵自适应阈值去噪法。利用小波变换分解电能质量信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和自适应阈值相结合确定高频系数阈值门限,采用改进折中指数阈值函数对电能质量信号去噪处理,最后重构降噪后的电能质量信号。通过对四种典型带噪电能质量信号(电压突降信号、暂态振荡信号、电压中断信号、谐波信号)去噪处理,并与无偏风险阈值、极大极小阈值的去噪性能比较,对比可知在输入信噪比为20dB时,对于不同的电能质量信号,改进的小波熵自适应阈值去噪法的输出信噪比是最大的。     

Db复小波在超高频局部放电测量中的应用(英文)

On-line partial discharge(PD)detection still remains a very challenging task because of the strong electromagnetic interferences.In this paper,a new method of de-noising,using complex Daubechies wavelet(CDW)transform,has been proposed.It is a relatively recent enhancement to the real-valued wavelet transform because of tow important properties,which are nearly shift-invariant and availability of phase information.Those properties give CDW transform superiority over other real-valued wavelet transform,and then the construction algorithm of CDW is introduced in detail.Secondly,based on the real threshold algorithm of real-valued wavelet transform,complex threshold algorithm is devised.This algorithm take the different characteristics of real part and imaginary part of complex wavelet coefficients into account,it modifies the real and imaginary parts of complex wavelet coefficients respectively.Thirdly,to obtain a real de-noised signal,new combined information series is devised.By applying different combination of real part and imaginary part of de-noised complex signal,a real de-noised signal can be restored with higher peak signal-to-noise ratio(PSNR)and less distortion of original signals.Finally,On-site applications of extracting PD signals from noisy background by the optimal de-noising scheme based on CDW are illustrated.The on-site experimental results show that the optimal de-noising scheme is an effective way to suppress white noise in PD measurement.     

NATA阈值算法在局部放电波形提取中的应用

目前工程应用中,局部放电小波消噪处理阈值算法广泛应用的是中值阈值算法(MAD-U),易造成有用信号的波形畸变,只适合于离线测量和局部放电脉冲幅值的检测。笔者研究了MAD-U的改进算法——基于噪声特性的自适应阈值算法(NATA)。首先研究了NATA算法的原理和构成;其次,从不同信噪比(SNR)下的阈值误差以及小波重构信号与原始信号误差两方面进行了MAD-U和NATA的比较研究。研究结果表明,MAD-U阈值算法其重构波形与原始脉冲波形的误差随信噪比SNR的增大呈指数倍增大,即高SNR的PD脉冲反而畸变严重。NATA阈值算法的误差较小且不随SNR而变化,不易造成信号波形的畸变,并且对小波分解尺度的依赖性小,适合在线检测和脉冲波形检测。     

基于小波分析的PLC信号处理

电力线载波通信系统中,对接收信号的处理是非常重要的。文章介绍了基于小波和小波包变换这样2种信号处理方式,它们均能有效地克服通信环境中的干扰,提高信噪比。文章通过试验和理论分析,对这2种信号处理后的效果进行了比较,得出结论:由于小波包具有更高的频率分辨率,因此更加适合于对被噪声严重污染的电力线信号的分析处理。     

改进TF-GSC和改进后置滤波语音增强算法

由于声学环境中噪声的复杂性和不确定性，传统的多通道语音增强算法对于噪声的抑制效果不足，从而导致了较差的听觉体验。针对这一问题，提出了一种改进TF GSC和改进后置滤波语音增强算法。算法使用最大似然法得到目标语音信号和噪声信号的功率谱密度，然后使用信号功率谱密度比值得到的变步长归一化最小均方算法来改进TF GSC。还提出了联合信号功率谱密度比值和先验信噪比估计语音存在概率的改进最优修正对数幅度谱估计器。不同信噪比环境下的仿真实验表明，本文提出的算法可以有效地滤除相干噪声和非相干噪声，与其他算法相比，增强后的语音信号具有更高的信噪比和语音质量。     

基于离散小波变换的自适应语音消噪方法

针对语音信号的宽带特性 ,基于离散小波变换提出一种自适应消噪方案 (DW TANC) ,该方案利用多分辨率分析理论 ,把信号和噪声分解于不同的频率范围中 ,使信号和噪声的频谱得到简化 ,从而减少了自适应滤波器的级数L ,使输入自相关矩阵阶数降低 ,从而改善了它的自适应时间和输出精度 ,增强了其抗干扰能力。计算机仿真结果证实上述论断的正确性     

基于小波阈值去噪的改进方法

语音信号是非平稳信号,利用小波的时频域局部化特性,通过小波变换对语音信号进行去噪处理,在经典的硬、软域值去噪方法的基础上,提出一种新的算法,并比较这3种算法的优劣。最后进行仿真实验,用MATLAB软件提取一段纯净的语音信号,并叠加高斯白噪声,对带噪信号分别用以上3种算法进行去噪处理,实验证实了该算法较其他算法更加有效。     

一种基于小波包和apFFT的间谐波检测方法

针对现有的间谐波检测精度不高以及暂态间谐波信号定位困难等问题,探讨了一种新的间谐波检测方法。首先,将信号进行小波包和FFT变换,计算相对小波包能量。然后应用频谱特征量和相对小波包能量确定信号所含分量。最后利用小波包重构与apFFT算法检测和定位信号,计算间谐波幅值和频率。分别采用含稳态及暂态的间谐波信号模型对该检测方法进行了仿真研究,并将仿真结果与文献的结果进行了比较。仿真结果表明:该检测方法能够有效地检测间谐波,并具有较高的检测精度。