改进的小波阈值语音去噪算法

小波阈值去噪算法简单,计算量小,但是硬阈值函数的不连续性会造成信号的振荡,软阈值函数太过光滑会造成信号高频信息丢失.基于两种阈值函数存在的缺点,在小波变换理论基础上研究了一种改进的小波阈值语音去噪算法,提出了一种改进的阈值函数,同时也提出了修正阈值的修正系数.最后通过MATLAB仿真结果证明该方法在一定程度上可以去除噪声,减少信号的振荡,保留原信号的特征尖峰点信息,降低了信号的失真,更好地估计原始信号,明显改善了语音质量.     

小波阈值去噪中新的阈值函数的研究

基于小波变换的阈值去噪算法,需采用阈值函数对小波系数进行非线性的处理。本文在分析了硬阈值函数和软阈值函数各自特性的基础上,提出了一种新的阈值函数,该阈值函数克服了软、硬阈值函数的缺陷,连续、可导,且减小了偏差,函数中调节因子m可以改变阈值函数的趋向,使阈值函数具有较大的灵活性。仿真结果表明新的阈值函数的可行性及有效性。     

基于自适应阈值的提升小波去噪方法

鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.     

基于一种新的阈值函数的小波域信号去噪

在D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法的基础上,构造了一个新的阈值函数．与传统的软硬阈值函数相比,新阈值函数表达式简单易于计算,克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,而且是高阶可导的,便于进行各种数学处理,还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性．仿真结果表明,采用了新的阈值函数的去噪结果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法．     

一种新的小波阈值去噪算法及仿真

针对传统软、硬阈值函数和现有的大部分研究文献中所设计的阈值函数存在的缺陷,提出了一个新的阈值函数,该函数在整个小波域内(包括阈值点处)连续可导,且除阈值点外高阶可导,便于各种数学处理。另外可以通过参数调整来获得有效的阈值函数,从而达到比较理想的去噪效果。然后在以信噪比为主要评价标准的前提下提出了一种新的确定小波最优分解层数的自适应算法,该算法简单实用,可确定最优分解层数以达到最佳信噪比。最后,在MATLAB环境下进行了仿真实验,仿真结果表明,该算法能够获得比较好的去噪效果,具有广阔的应用前景。     

轧辊偏心信号小波去噪的研究和仿真分析

为了解决轧辊偏心带来的厚度偏差,并利用带钢厚度自动控制系统获得板带材纵向厚度的均匀性,需要对已提取的偏心信号进行去噪处理。文章根据轧辊偏心信号的特性,采用适合处理非平稳信号的小波分析法,给出了两种改进阈值函数来实现信号的去噪,仿真结果表明改进方法的效果优于以往阈值函数。     

基于小波变换的阈值语音信号去噪

介绍了小波变换在语音去噪方面的应用概况.详细阐述了阈值法中的软阈值和硬阈值方法及它们的不足之处,并针对其缺点提出了软硬阈值折衷法去噪算法.最后,通过实验证明了该算法的优越性.     

改进的小波阈值法在电能质量信号去噪中的应用

针对传统的小波硬阈值去噪及软阈值去噪存在信号突变和高频信号失真的问题,提出采用一个加权因子将软、硬阈值函数结合起来进行信号去噪,并确定了加权因子的表达式。通过理论分析和Matlab仿真验证,改进后的小波阈值法弥补了小波软、硬阈值去噪的缺点,改善了电能质量信号去噪效果,使去噪效果大大提高。     

一种基于新型阈值函数小波去噪方法

传统小波阈值去噪方法中,软阈值法连续性好,但保真效果差,而硬阈值法可保留更多信息,但是在分界点处会产生振荡,即伪Gibbs现象。为了提高信号的保真效果,减少振荡现象,提出了一种新的阈值函数,该函数阈值介于软阈值与硬阈值之间,且是连续函数。方法既减小了软阈值固定偏差带来的失真,又消除了伪Gibbs现象。仿真结果表明,新方法的信噪比与均方误差均优于传统的阈值去噪方法。     

基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取

基于双Haar小波提出了一种新的去噪方法．尽管Donoho对软阈值去噪提出了一个计算阈值的公式，但它并不适合双haar小波，针对这一问题提出了一种适于双Haar小波变换以及其它非正交小波基的阈值选取方法，实验证明此阈值的选取是有效的。     

采用小波构造的图像阈值去噪算法

通过分析小波阈值去噪的特点,采用定长紧支撑双正交小波参数化构造方法构造滤波器长度为(13-3),并具有2、4、6阶消失矩的零点偶对称双正交小波。针对全局阈值算法的不足,提出了自适应分层阈值去噪算法,由小波分解细节系数中噪声的衰减速度来计算分层阈值。仿真测试结果验证了构造的小波具有良好的去噪能力,并能保留更为完备的图像细节信息,说明结合自适应分层阈值去噪算法可以明显改善去噪图像的质量和信噪比指标。     

改进小波阈值函数在变形监测数据去噪中的应用

为了提高变形监测数据去噪的稳定性,在小波传统阈值函数的基础上,提出一种改进的小波阈值函数,对变形监测数据进行去噪处理。采用模拟信号和真实数据进行实验,与传统的阈值去噪方法进行对比分析,结果表明：改进的小波阈值函数在一定程度上解决了软阈值函数存在的恒定偏差问题,克服了硬阈值函数的不连续性;对变形监测数据的去噪效果良好,能有效去除噪声,获得较高的信噪比和较低的均方根误差,并保留信号更多的有效细节,在实际中有较好的应用价值。     

飞机复合材料敲击检测信号的小波去噪新方法

为了利用小波阈值函数研究飞机复合材料敲击检测信号的去噪处理,在敲击检测简化力学模型中,推导出飞机复合材料表面受到瞬时激振的振动信号表达式.在硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和两种改进阈值函数去噪法的研究基础上,提出了基于硬阈值函数和半软阈值函数线性结合的阈值函数去噪新方法.在时域和频域的振动信号去噪仿真和对比结果表明,新方法在函数连续性、波形平滑度、重构误差等方面的去噪效果都同时得到了较大的提高,去噪效果显著.为飞机复合材料敲击检测信号去噪提供一种技术方法.     

基于小波变换的新阈值函数语音去噪方法

针对硬阈值函数不连续性、软阈值函数中存在恒定偏差的问题,基于2种改进的阈值函数,构造了一种新阈值函数,提出了一种基于小波变换的新阈值函数语音去噪方法。分别用硬阈值处理方法、软阈值处理方法及新阈值处理方法对系统信号和纯净语音信号进行去噪仿真实验。实验结果表明,新阈值去噪方法能减小信号失真,使重构信号逼近原始信号,达到了良好的去噪效果,比传统方法更具优越性和有效性。     

基于双Haar小波软阈值去噪的阈值选取

基于双Haar小波提出了一种新的去噪方法 .尽管Donoho对软阈值去噪提出了一个计算阈值的公式 ,但它并不适合双Haar小波 .针对这一问题提出了一种适于双Haar小波变换以及其它非正交小波基的阈值选取方法 ,实验证明此阈值的选取是有效的 .     

一种新的基于平衡阈值的小波去噪方法

小波阈值去噪在信号处理中提供了一种新的去噪方法，然而，软阈值和硬阈值在信号去噪方面存在各自的局限性．为了能在软硬阈值两种方法结合之间找到折衷的方法，提出了一种平衡阈值处理方法．它不仅有效地去除噪声，而且去除噪声后的信号较为光滑．仿真结果表明，平衡阈值方法在信号去噪中要优于软硬阈值方法．     

基于小波变换的多尺度多阈值语音信号去噪

本文介绍了小波变换在语音去噪上的应用概况，用多尺度多阈值的小波变换方法进行了实验，证明该方法能有效地抑制语音信号的噪声。最后，用谱减法去噪和前者做了比较。     

基于改进阈值法的小波去噪算法研究

为了克服传统小波阈值去噪算法中存在的缺陷,采用小波系数放大法,并对阈值函数进行改进。由于信号中存在奇异点,会在奇异点处产生Pesudo-Gibbs现象,采用基于改进小波阈值法的平移不变去噪方法可以有效抑制Pesudo-Gibbs现象,对去噪效果进行强化。仿真实验结果表明:基于平移不变的去噪方法可以明显提高信噪比,其去噪效果优于传统的软、硬阈值去噪方法,具有较高的实用价值。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换和基于小波变换的信号去噪原理及一般方法，并应用MATLAB软件实现了小波去噪的计算机仿真。     

平稳小波变换和新阈值函数用于心电信号去噪

心电信号采集过程中容易受到基线漂移、工频和肌电等噪声的干扰.为了提高心电信号的信噪比,结合平稳小波变换,在使用小波阈值去噪法去燥过程中,提出一种有别于常用软硬阈值函数的新的阈值函数.通过分析实测数据验证新阈值函数,结果表明,该方法更加有效地抑制了心电信号中混入的基线漂移、工频和肌电噪声,且较好地保留了原始心电信号的特征.