基于一种新的小波阈值函数的心音信号去噪

研究心血管系统的病理特征问题,应正确识别心音信号,对心音信号去噪问题常用小波变换方法,但是小波阈值函数存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.通过讨论软硬阈值函数和已有的几种改进阈值函数的优缺点,提出了一种新的双参可调小波阈值函数,方便调节,适合于进行各种数学处理,更重要的是具有更符合自然信号连续特性的过渡区.仿真实验表明,新阈值函数可有效地抑制噪声,去噪后的信噪比和均方根误差均优于传统小波阈值函数,具有较高的实用价值.     

改进小波阈值函数信号去噪研究

为解决信号去噪中白噪声的抑制问题,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,提出一个双变量阈值函数。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,该函数有优越的数学特性。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,均优于上述去噪方法,具有较高的实用价值。     

心音信号的自适应小波去噪

在采集心音信号过程中,难免要引入噪声,这些噪声影响到心音的分析结果。由于心音信号的非平稳性,普通的滤波方法在滤去噪声的同时,会丢失部分心音成分。文中提出了一种新的基于小波变换的自适应滤波方法,该方法能够有效抑制噪声,经实例验证,取得了满意的结果。     

心音信号的自适应小波去噪

在采集心音信号过程中，难免要引入噪声，这些噪声影响到心音的分析结果。由于心音信号的非平稳性，普通的滤波方法在滤去噪声的同时，会丢失部分心音成分。文中提出了一种新的基于小波变换的自适应滤波方法，该方法能够有效抑制噪声，经实例验证，取得了满意的结果。     

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。     

基于小波自适应阈值的心音信号降噪方法

心音信号作为人体最重要的生理信号之一,含有关于心脏状态的大量病理信息,然而在采集过程中,难免会被噪声影响,如被采集者本身的动作产生的噪音以及一些心脏的病理性噪音等.传统的小波阈值去噪方法,去噪效果并不理想.为了改善传统去噪方法出现的问题,拟用基于小波变化的自适应阈值心音去噪方法,并将效果与原始心音进行对比,结果显示该方...     

平移不变小波在心音信号去噪中的应用

小波阈值去噪方法可以消除心音信号中的噪声,但其缺乏平移不变性,可能在信号的奇异点附近产生人为的振荡现象,即Pesudo-Gibbs现象,影响去噪效果。采用平移不变(Translation Invariance,TI)小波阈值去噪的方法对心音信号进行去噪,通过对信号序列平移来改变奇异点在整段信号的位置,以降低或消除振荡。对信号采用平移不变小波去噪之前,先通过消除趋势项来降低信号采集过程中引入的干扰。实验结果表明,该方法消除了人为振荡现象,在保留心音信号主要特征的前提下,信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)均得到明显改善。     

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.     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于小波变换的图像自适应阈值去噪算法

针对传统小波阈值去噪算法的不足,提出了一种新的自适应阈值去噪算法.该算法引入了一个新的阈值函数,利用GGD模型对小波子带内的系数进行建模,再根据小波子带系数的局部邻域信息进行方差估计,从而得到自适应最优阈值.实验结果表明,该算法在峰值信噪比和主观视觉效果上都比传统小波阈值去噪算法具有明显改善.     

基于改进阈值函数的分数阶小波图像去噪

为了消除噪声对图像的影响并较好地保留图像细节信息,提出一种基于改进阈值函数的分数阶小波图像去噪方法。该方法通过分数阶小波变换将含噪信号进行多尺度分解,采用改进的阈值函数对各层分数阶小波域系数进行处理,对处理后的系数进行重构得到去噪后的信号。仿真实验表明,相比已有的软阈值、硬阈值和均值加权法,本文方法去噪后的图像信噪比较大、均方误差较小,取得了满意的视觉效果,是一种实用的去噪方法。     

基于改进阈值的双树复小波眼电信号去噪方法

眼电(EOG,electrooculogram)信号由眼球的运动而产生,通常在采集过程中混入强烈的背景噪声,去噪是对眼电信号作进一步分析和识别的首要步骤.提出将双树复小波变换用于眼电信号的去噪,并采用一种新的阈值估计方法改善统一阈值过度扼杀小波系数的缺点,用均方根误差和信噪比评价眼电信号的去噪效果.结果表明:与传统离散小波变换相比,双树复小波变换既能很好地抑制噪声,又能更好地保留信号的细节,具有较高的实用价值.     

基于经验模态分解和小波阈值的冲击信号去噪

冲击信号是非线性的并且容易受到噪声污染;为研究冲击信号去噪的问题,针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)去噪和小波阈值去噪方法存在的不足,提出了基于EMD的小波阈值去噪方法;单纯的EMD去噪方法会在去除高频噪声的同时压制高频的有效信息;EMD与小波阈值去噪相结合,利用连续均方误差准则确定含噪较多的高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对高频IMF分量进行小波阈值去噪,以分离并保留这些分量中的有效信息,同时保持低频IMF分量不变;对模拟数据和实际冲击信号进行去噪处理,结果表明,基于EMD的小波阈值去噪方法的去噪效果优于单纯的EMD去噪方法和小波阈值去噪方法。     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法(Lifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法.在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阈值的图像去噪方法--AdaptThr Shrink去噪法.这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阐值.结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),而且使图像更加清晰.基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好.     

基于提升小波的自适应阈值图像去噪

介绍了提升方法（Lifting Scheme）的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法。在提升小波分解变换的基础上,研究一种自适应阚值的图像去噪方法——Adapt Thr Shrink去噪法。这种方法是基于Bayes框架,在不同子带和不同方向上选择不同的最佳阈值。结合软阈值法对图像进行去噪,与传统方法相比,此种方法提高了去噪后图像的峰值信噪比（PSNR）,而且使图像更加清晰。基于提升小波的自适应阈值图像去噪法实现简单、计算速度快、去噪效果好。     

基于排列熵的振动信号小波包阈值去噪研究

工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法

针对传统小波软、硬阈值函数以及现有部分文献所设计的阈值函数的不足,探索一种改进的小波阈值去噪算法.通过构造新的阈值函数,该函数具有更好的平滑性,并随着小波分解尺度变化而变化,因此有更好的适应性,且函数中不存在不确定参数,相应地提升了去噪稳定性.相比传统软、硬阈值函数方法,采用改进阈值函数去噪后信噪比(SNR)更大,均方差(MSE)更小,去噪效果更好.改进阈值函数的小波去噪算法更有优越性,具有较好的推广价值.