一种基于SVD分解的小波阈值降噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,探讨了一种基于奇异值分解(SVD)的离散小波去噪方法。该方法通过对每层小波分解细节系数进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在细节系数中的有用信号成分,最后进行小波重建,得到降噪信号。通过仿真实例的验证,表明该方法与小波阈值消噪法相比,在强噪声背景下,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高。     

采用经验小波变换的风力发电机振动信号消噪

针对风力发电机振动信号非线性特征及恶劣监测环境,分析经验小波变换理论（EWT）及自适应分解特性,提出基于经验小波变换的振动信号消噪方法.采用带噪声leleccum和轴承故障仿真信号对该方法进行消噪效果检验;在同信号源下,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法分析比较消除噪声效果.针对真实的风力发电机振动信号,验证了基于经验小波变换方法的消噪效果,对同样信号采用其他3种方法进行消噪分析和比较.仿真和实验分析结果表明,基于EWT小波消噪方法,与基于db1强制消噪方法、db1软阈值消噪方法和sym5消噪方法能够达到同样的消噪效果和目的,甚至更优;不损耗原振动信号能量,在自适应模态分解层数方面甚至优于经验模态分解,并且具有较强的鲁棒性.     

表面肌电信号的小波消噪改进算法

根据在不同尺度下信号和噪声的小波变换系数的相反特性，提出了一种改进的小波消噪算法来去除肌电信号中的噪声.利用Mallat算法对肌电信号进行小波分解，实质上就是将信号投影到尺度空间和小波空间，分别包含了信号的光滑通道分量和细节分量.兼顾软阈值和硬阈值量化方法的优点，利用两者的加权平均值滤除由噪声所决定的小波变换系数，从而在大尺度下补充细节信息并保持信号在奇异点的特征.利用保留下来的小波变换系数进行信号重构即得到消噪后的信号.实验结果表明，该方法可以有效去除噪声，兼顾了软、硬阈值的优点，保留了在模式变化过程中肌电信号细节部分的有用信息.     

一种最优小波包基搜索算法

提出了一种最优小波包基搜索算法.信号奇异点的小波分解系数远大于其余点,利用这一特性构成有效的数据压缩方法.在小波包分解各节点中保留与信息有关的较大的系数,去掉其余干扰数据.由于有关的信息被保留下来,舍弃的是大量无关的干扰,一方面达到了消噪的目的,另一方面大大压缩了数据,便于数据的存储和传输.最后基于该算法给出了算法用例,并将该算法应用于分解压缩,得到了较好的效果,证明该算法在工程应用中具有一定的价值.     

小波变换在P-VEP信号提取中的消噪性能影响因素研究

在视觉电生理应用研究中,需要在强噪声背景下迅速准确地提取微弱的P-VEP信号,采用小波变换技术能有效地实现对P-VEP信号源消噪处理,但不同小波、不同的分解层次以及阈值选取规则等因素都能影响消噪效果.通过构造含EEG信号和噪声的P-VEP信号提取源,采用小波变换消噪方法,研究不同小波、不同分解层次以及阈值选取规则对P-VEP信号提取中的消噪性能影响.实验表明:采用Biorthgonal5.5小波、六层分解层次以及迭代阈值选取规则构成的小波消噪法在P-VEP信号提取中可以得到最优的消噪性能.     

一种新的基于小波变换的语音消噪方法

提出一种新的语音消噪处理方法:二次小波分解全局阈值法.该方法不同于传统阈值消噪方法,首先对语音信号高频部分做了二次分解,然后应用阈值消噪的方法对信号进行消噪处理.该方法在MATLAB上进行了模拟实验.试验结果表明该种方法鲁棒性很好,提高了信噪比,去除了大部分噪声,同时有效信号的能量也相当完整地保留下来,能够很好地解决噪声对语音信号的干扰问题.     

形面测量误差频域阈值处理方法

采用基于小波变换的频域方法对轮廓测量数据中的误差进行处理.阐述了小波阈值方法处理数据误差的基本原理,选取不同的阈值分别对测量数据中的粗大误差点和随机误差点进行处理.通过分析形面测量数据小波高频分解系数的特征,应用30准则对数据点中的粗大误差数据进行剔除,而后采用基于D.L Donoho阈值方法的层进阈值函数对测量数据中的随机误差点来进行处理.通过系统的比对具有代表性的小波函数阈值误差处理效果,结果表明采用的阈值去噪方法优于传统的阈值方法.     

基于小波变换心电信号去噪方法

小波变换基于模极大值的去噪方法具有非线性及自适应特性,而且特别适合于进行非平稳的微弱信号及具有较多奇异点信号的消噪,这种信号特点恰好是心电信号最突出的特征,也是常规信号处理方法遇到的最大难题。本文简述了小波变换模极值去噪方法在心电信号处理中的应用,并证实这种方法可以在信号消噪的同时有效地改善信噪比,并同时提高信号的分辨率。     

基于小波变换方向信息的奇异值图像去噪研究

提出一种基于小波变换方向信息的奇异值图像分解去噪方法.由于图像噪声主要集中在小波域中的高频子图部分,且系数较小,可以利用奇异值分解后较大的奇异值和对应的特征向量重构出去噪图像,然而由于奇异值分解固有的行列方向性,对于高频对角线子图重构出的图像去噪效果不理想,故采取旋转至行列方向后再进行常用的奇异值滤波.低频子图仅作简单维纳滤波,最后将去噪后的低频和高频子图进行小波反变换重构出最终的去噪图像.实验结果表明,该方法在有效去噪的同时较好地保留了原有的高频细节信息.     

小波变换与傅立叶变换在信号消噪中的对比研究

由于小波变换具有良好的时-频特性,从而为其在信号降噪中的应用提供了广阔的前景.通过傅立叶变换和小波变换在信号消噪中的对比研究可以看出,小波变换对奇异信号极其敏感,使得其在非平稳信号的消噪中显出了得天独厚的优越性.     

对称小波变换用于非平稳信号检测和去噪

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值,归一化和去除噪声小波系数;再利用归一的模极大值与相邻低层小波系数再次相乘作为对应层次的小波系数,逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明:该算法在有效去除噪声的同时,还能突出信号中的突变点。     

基于局部化自适应阈值的小波图像降噪

为了能在去除图像噪声的同时有效地克服Gibbs现象,得到令人满意的视觉效果,提出了一种基于局部自适应阈值的小波图像降噪方法.该算法利用局部化信息和层间相关性理论,对小波系数进行分块分类处理.该算法首先把图像划分成子块,通过调节全局阈值得到各个子块阈值,从而有效地利用了局部信息,有选择地对图像进行降噪处理.算法加入自适应的步骤,对于不同尺度的子带,分别赋予大小不同的阈值,使算法具有更好的自适应性.试验结果表明,与其他几种传统降噪方法相比,该方法能获得较好的降噪效果.     

平移不变与系数放大小波变换图像消噪方法

平移不变量小波变换在图像降噪中的应用,主要通过阈值方法来有效的降低图像的噪声,但它的结果中会出现诸如伪吉布斯现象之类的情况.为消除此类情况,将平移不变量小波变换引入到小波图像降噪中,并结合阈值方法进行消噪处理,同时在阈值处理前对分解后的高频与低频系数进行适当放大,从而形成平移不变量与系数放大法的有机结合.经仿真实验,证明这种方法比一般的图像消噪方法有很大改进,特别是图像的均方误差有很大的降低,提高了信噪比.     

平移不变与系数放大小波变换图像消噪方法

平移不变量小波变换在图像降噪中的应用，主要通过阈值方法来有效的降低图像的噪声，但它的结果中会出现诸如伪吉布斯现象之类的情况。为消除此类情况，将平移不变量小波变换引入到小波图像降噪中，并结合阈值方法进行消噪处理，同时在阈值处理前对分解后的高频与低频系数进行适当放大，从而形成平移不变量与系数放大法的有机结合。经仿真实验，证明这种方法比一般的图像消噪方法有很大改进，特别是图像的均方误差有很大的降低，提高了信噪比。     

图像噪声方差的小波域估计算法

为提高噪声方差估计准确度,在Donoho经典估计方法基础上,提出一种基于原始图像小波系数估计的算法.该算法通过挖掘小波尺度间的相关性,估计出原始图像小波系数,将含噪图像小波系数与之相减,得到较纯粹的噪声系数,再利用Donoho的方法进行估计.实验结果表明,该方法性能明显优于传统方法,尤其在噪声幅度较小或图像细节较丰富时性能表现更佳.     

基于最优小波包基的降噪方法及其应用

如何有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。如何去除有效数据中的噪声而保持信号的初至相位不发生畸变,常规的频率域或时间域滤波方法均不能较好的解决这个问题,而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。本文以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化,对高频信号采用Stein无偏似然估计的原则计算阈值,而在低频部分则采用以信号能为依据的浮动阈值,利用量化后的小波包系数重构得到去噪后的信号。仿真和实验结果表职,该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位,也不会产生波形的畸变。同时,将该方法利用到超声波数据降噪处理的工程实际中也取得了较好的效果。     

考虑小波系数相关性的超声图像降噪算法

为了抑制超声图像中的斑点噪声,提出一种考虑小波系数尺度间相关性的超声图像降噪算法.该算法采用Rayleigh分布对超声图像斑点噪声的统计特性建模和Laplacian 分布对小波系数的统计特性进行建模,进而利用贝叶斯最大后验的方法获得对无噪图像的估计.为了更好地保留图像细节,在阈值计算过程中,该算法通过考虑下一尺度对应的小波系数来构造一个尺度间相关因子.实验结果表明,所提出算法在有效减少斑点噪声的同时,更好地保持了图像边缘和细节.     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。