一种基于参数自整定的小波去噪算法研究北大核心CSCD

小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。     

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.     

基于LabVIEW的超声探伤信号多小波去噪分析与应用

根据超声探伤信号的多小波阈值去噪原理,针对硬阈值函数不连续和软阈函数存在恒定偏差的缺点,提出了一种改进的软阈值函数。针对目前LabVIEW没有对多小波算法支持的缺点和MATLAB强大的数值处理能力,利用LabVIEW和MATLAB混合编程技术,在LabVIEW中实现了超声探伤信号的多小波阈值去噪处理,并显示消噪波形、保存消噪数据和频谱分析,扩展了LabVIEW的多小波信号去噪功能。实验结果表明,多小波阈值去噪与单小波阈值相比,在超声探伤信号中起到更好的去噪效果,改进的软阈值函数比传统软阈值函数明显地提高了信噪比,能够更有效地提取缺陷信息。     

基于小波变换的图像去噪

与传统的傅里叶变换去噪相比,小波能去噪同时保留图像细节特征。针对较好的小波去噪,本文研究了小波阈值去噪的阈值函数选取,阈值大小确定和小波去噪方法。     

基于自适应小波阈值函数的心电信号去噪

小波域去噪分析中，面对硬阈值函数不连续性在去噪过程中可能产生的振荡失真，软阈值函数在去噪过程中估计小波系数和分解小波系数之间的恒定偏差。提出了新的阈值函数，它连续性好且高阶可导，便于进行各种数学运算处理，能克服传统软硬阈值函数在去噪中的不足，达到更好去除噪声的效果。用新建的阈值函数对噪声信号进行仿真去噪，仿真实验数据表明，新阈值函数去噪效果优于传统的软硬阈值函数和一些现有的其它阈值函数法去噪。实验证明新的阈值函数实用可行。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

图像小波阈值去噪方法研究

该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。     

基于平稳小波变换的心电信号去噪研究

讨论了经典的离散小波去噪原理和平稳小波变换的原理，分析了阈值以及阈值函数的选取方法。并将经典的离散小波和平稳小波用于心电信号去噪处理。通过在不同阈值和不同阈值函数条件下对心电信号处理的去噪效果的对比研究，说明了平稳小波相对于离散小波不仅提高了信噪比，还较好的抑制了Gibbs现象，取得了更好的去噪效果。     

基于小波阈值的图像去噪算法研究

对基于小波阈值的图像去噪算法研究进行了深入的讨论,详细介绍了几种比较常用的小波阈值去噪算法。对于图像的小波分解和重构,详细介绍了其分解步骤和算法,分析了小波分解过程中层数的选取和小波重构图像的问题,并给出了一些选取依据;详细介绍了小波系数的处理过程以及不同处理方式的去噪原理;对小波变换阈值去噪的不同方法和原理进行了阐述。     

小波阈值去噪的一种改进方案

信号在采集、转换和传输过程中经常会受到设备、环境等因素的影响,致使现实信号成为含噪信号,对得到的信号进行去噪是信号处理中的一个很重要的环节。在近二十年中小波去噪方法应用比较广泛并取得了较好的效果,越来越多的学者用小波阈值进行信号去噪。首先讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后本着提高去噪质量的目的,提出了一种改进方案。该方法在阈值函数中加入因子,可以自适应地减小阈值函数中的恒定偏差。与传统阈值去噪方法相比,有以下两点优势:①去噪效果比传统阈值去噪方法好。②具有一定的自适应性。此外,还用Matlab仿真实验证实了该改进方案的有效性和优越性。     

小波的循环阈值去噪方法

在D.L.Donoho提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,针对SAR图像的相干斑噪声现象,提出一种小波域SAR图像的循环阈值去噪法,通过估计的噪声标准差和滤除信号后的噪声标准差之间的循环迭代,得到最优阈值。并以峰值信噪比和平滑指数等作为评价指标,与传统的软阈值、硬阈值以及几种空域滤波方法进行了比较。仿真结果表明,提出的新的阈值去噪算法无论是峰值信噪比,还是主观质量都优于软阈值、硬阈值去噪算法和各种空域滤波方法。     

基于小波变换的战场声信号去噪方法研究

在实际战场中,采样声信号不可避免的受到各种噪声和干扰的污染,导致声信号特征提取变得困难而不利于进一步的目标识别。为了有效去除混叠在战场声信号中的噪声信号。运用离散小波理论对其进行阂值去嗓处理。通过对几种去噪方法对比分析和基于MATLAB信号去噪的仿真试验,仿真结果表明对于战场声信号而言,基于Birge—Massart阂值算法具有更好的去噪效果。     

小波分析在激光多普勒信号检测中的应用

为了有效的消除人体激光多普勒信号的噪声,提出了一种利用小波变换的方法对信号进行处理.通过研究多尺度小波变换和小波包变换的工作原理和消噪流程,利用Matlab对实际信号分别进行强制消噪、默认阈值消噪、给定软阈值消噪仿真,仿真结果表明,两种小波变换方法均可以有效地消除信号中的噪声.提高信噪比,适用于背景噪声强的人体信号的提取,并可推广到其他强噪声环境下对微弱信号进行提取,具有广泛的应用价值和现实意义.     

基于图象分割的空间自适应冗余小波降噪方法

提出了一种基于图象分割的空间自适应冗余小波图象降噪方法。标准的正交小波降噪方法通过对图象的小波系数进行阈值操作来达到降噪的目的。但是标准正交小波降噪方法由于缺少平移不变性和采用全局的阈值使降噪效果受到影响。为此引入冗余小波变换和空间自适应阈值的思想,文章中讨论了这种降噪技术的理论基础和技术细节。实验结果显示这种方法在性能上要大大优于标准正交小波降噪方法。     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

基于稀疏表示及正则约束的图像去噪方法综述

数据去噪声是信号和图像处理领域的一个经典问题,广泛应用于各类工程实践中。由于噪声源的多样性,去噪一直是富有挑战性且十分活跃的研究课题,发展了多种经典去噪方法。近年来,随着压缩感知理论的发展,基于稀疏表示及正则化约束反问题求解方法成为图像去噪领域的重要发展方向和技术途径。本文首先回顾和总结图像噪声的来源和类型,然后针对不同类型的图像噪声,重点围绕基于稀疏表示及正则化约束的图像去噪技术进行全面综述,分析和描述了几种主要去噪方法的原理及优缺点。最后,对去噪算法的性能评价指标进行总结。     

基于改进小波包阈值降噪的滚动轴承故障分析

具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节。因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)相结合进行故障信号分析。首先,对采集的滚动轴承故障信号进行改进小波包阈值降噪处理,然后将降噪信号进行CEEMDAN处理,分解得到一系列固有模态分量(IMF),根据相关系数选择IMF,并作包络谱分析。最后对滚动轴承实际振动信号的故障分析,证明了此方法的有效性。     

一种改进小波收缩阈值的信号消噪算法

小波变换是一种时频分析的方法,在信号处理领域广泛应用.文章在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种基于小波分析的改进阈值信号消噪方法.Matlab仿真结果表明,此法同时克服了软、硬阈值方法的缺点,其消噪效果较好.     

小波阈值去噪算法的新改进

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值、半软阈值以及已有的改进阈值函数相比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性。通过Heavisine和Droppler信号的仿真实验表明,新的阈值函数可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上,均优于上述几种去噪方法,具有较高的实用价值。