基于小波变换的非平稳信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效, 且残留的信号噪声较大。基于小波变换的去噪算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换的模极大值随尺度的变化大小不同,得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明：该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。     

基于平稳小波变换的飞行数据去噪方法

为更有效地去除飞行数据中的噪声,分析了平稳小波变换的基本原理,将小波系数相关性与阈值收缩去噪方法相结合,提出一种基于系数相关性的改进阈值函数去噪方法。该方法采用平稳小波变换,先对小波系数进行相关性分析,而后使用改进的阈值函数对小波系数进行阈值处理,最后进行信号重构。实验结果表明:该方法不仅能够很好地保持信号的形状,而且信噪比较高、均方误差较小;在实际的飞行数据处理中能够获得较好的去噪效果。     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。该方法有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

基于平稳小波变换心音信号阈值去噪的对比分析磁

为研究去除心音信号中的环境噪声、工频噪声和肌电噪声等多种噪声,获得最优的心音去噪方法。论文基于平稳小波变换选取db5小波对心音信号进行3尺度分解,对分解后的高频系数分别选择了硬阈值函数以及软阈值函数,并对固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值以及Penalized阈值进行了对比分析。通过去噪衡量指标对心音信号不同阈值以及阈值函数的去噪效果对比分析,硬阈值的去噪效果要好于软阈值的去噪效果,去噪效果最好的是S tein无偏似然估计阈值,有效地去除了参杂在心音信号中的多种噪声。     

基于改进小波阈值-CEEMDAN算法的ECG信号去噪研究

Electrocardiogram (ECG) signal denoising has always been a hot research issue. In order to eliminate the noises in ECG signal, a denoising method based on adaptive complete set empirical mode decomposition (CEEMDAN) and wavelet improved threshold function is proposed. Firstly, this method firstly decomposes the ECG signal by CEEMDAN to obtain a set of intrinsic modal functions (IMFs) from high frequency to low frequency. CEEMDAN decomposition is performed on ECG signal to yield several modal components (IMF). Secondly, the correlation coefficient method is used to perform wavelet denoising with improved threshold on the high frequency IMFs. For the low frequency IMFs, by setting a fixed threshold, the IMFs below the threshold is considered to be the baseline drift signal and removed. Finally, the denoised IMFs and the retained IMFs are reconstructed. The experimental results show that the proposed method is more effective than the empirical mode decomposition (EMD) wavelet denoising, and the global average empirical mode decomposition (EEMD) wavelet denoising method.     

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。     

地震信号小波变换的去噪方法

运用模极大值法基本原理进行地震信号去噪研究,进而运用二次小波变换原理通过低层系数处理对常用小波去噪方法进行改进.通过合成不同的染噪地震信号,由一系列仿真实验对模拟地震信号进行不同尺度的小波分解与重构,从而实现最优小波分解尺度上的地震信号噪声去除.与常用的快速傅立叶转换方法比较,仿真结果表明,该小波变换方法能够有效去除地震勘探信号中的噪声,并且针对系数的二次小波变换可以明显改进去噪的效果.     

基于小波变换的磁记忆信号去噪方法研究

在利用小波变换对油库（站）输油管道的磁记忆检测信号进行消噪处理时，主要有三种方法，基于小波变换的非线性方法能够获得较理想的处理效果。本文详细介绍了基于该方法的信号处理原理，并重点介绍了影响消噪效果的三项因素。非线性方法在工程实践中取得了良好的效果。     

基于级联离散小波变换的信号去噪方法研究

提出了基于级联离散小波变换的信号去噪方法。该方法通过对带噪信号作一层离散小波变换(DWT)后提取的低频部分和高频部分分别作一层DWT和四层DWT,然后,对低频部分提取的低频成分和高频成分均作三层DWT,接着,对所有分解的小波系数进行阈值处理,最后,完成信号重构。实验结果表明:在同样的小波分解层次下,本方法去噪效果好于DWT法和WPD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。     

基于提升小波变换的并网逆变系统信号去噪

分布式电站的功率调节系统采用并网逆变器进行直流/交流电转换输出,其核心处理器是定点型DSP器件.为了抑制系统外部干扰和测量噪声,需要在控制系统中加入滤波环节.由于采样信号波形是非光滑曲线,存在跳变点,为了获得去噪后良好的近似精度和不失真,选用自适应小波变换来线性近似信号.文章针对控制系统的处理器的特点,选择提升小波变换,应用于DSP嵌入式系统的反馈信号数字滤波.实验结果显示,采用自适应提升小波变换滤波后,在不影响控制系统的实时性能条件下,具有良好的抗干扰能力和去噪效果.     

小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用

本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析。     

小波变换在毫米波辐射计信号去噪中的应用

本文基于小波理论的基础上介绍小波函数的选取和小波去噪的方法,并结合毫米波辐射计输出信号为例进行具体的分析.     

基于平稳小波的X射线底片数字图像去噪方法研究

本文介绍了小波变换的基本内容,重点介绍了离散小波变换和平稳小波变换,并采用平稳小波变换对X光底片进行处理,将平稳小波与离散正交小波进行了对比实验。实验结果证明,利用平稳小波去噪具有较好的视觉效果,提高了被检对象缺陷的辨识率。     

声音信号采用小波去噪和小波包去噪的比较

受外界条件等因素的影响,采集到的声音信号中不可避免存在着大量的突变信号,因此需要对其进行降噪处理.传统的傅里叶分析不能同时分析信号在时域和频域的全貌和局部化特征,而这些局部化信息恰恰是表征声音信号的关键特质.小波变换在突变信号分析中得到广泛的应用,在声音去噪应用中取得了良好的效果,比较了小波分析和小波包分析两种去噪方法.     

基于小波变换的音频信号去噪

本文主要介绍基于小波变换的软阈值和硬阈值在数据处理中的应用，并用Matlab软件进行仿真。     

地震波形信号小波去噪研究

从小波变换的基本原理出发,讨论了如何选择合适的小波函数及适当的阈值,以实现非线性非平稳地震信号的去噪算法。利用多尺度小波分解对地震波形数据进行了分析,在MATLAB中实现了对地震信号的去噪算法。分析比较了基于傅里叶变换和基于小波变换的两种算法对实际地震信号的去噪效果。结果表明,对于非线性非平稳地震信号的噪声消减,小波变换去噪算法显著优于傅里叶变换去噪算法。     

基于小波的信号阈值去噪算法研究

阈值去噪的方法就是在小波分解后的各层系数中,对模大于或小于某阈值T的系数分别处理,然后对处理完的小波系数再反变换重构出经去噪后的信号.在阈值去噪中,阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数模的不同的处理策略以及不同的估计方法.     

基于小波变换的信号去噪的应用研究

文章指出了小波变换去噪方法与一般意义下去噪方法的不同,讨论了小波变换算法的优越性,进而提出了利用小波算法对含噪信号进行逐层分析与重构,将原始信号分解为不同频带,滤除不需要的频带,最后用Mallat重建算法得到去噪后的信号,既有效地滤除了信号噪声,又保留了信号的突变性。大量的实验结果和进一步的分析表明,该技术应用在动力系统的去噪研究中将更加有利于系统的稳定运行。     

基于小波变换的雷达回波信号去噪方法研究

为了准确识别雷达回波信号中的目标信号,木文将小波变换引入到雷达回波信号处理,对回波信号进行分解、重构以及滤波器设计,去除雷达信号中的噪声,采用MATLAB软件进行系统仿真,结果表明,采用小波变换mallat算法对探地雷达回波信号进行目标识别具有较好的时频分辨率,且可抑制杂波,去除噪声,能很好的识别目标信号,具有很好的应用前景。