基于小波阈值的激光探测声音信号去噪研究

激光声音探测技术是声音探测领域中重要的研究方向,但该探测技术极易受到背景光、大气湍流等引起的噪声干扰,对探测信号的噪声进行抑制是激光声音探测技术的关键。因此提出一种改进的阈值函数,通过调整参数可以改变小波系数估计值与原小波系数之间的偏差,同时尽量保存信号的特征信息。在实验室环境下通过实验验证了基于所提改进阈值函数的小波阈值去噪法的有效性,探测信号经去噪处理后噪声得到有效去除。     

基于改进小波阈值算法的信号去噪

为了有效消除信号中的噪声,提出一种改进小波阈值算法的信号去噪方法。首先分析软阈值和硬阈值小波方法的优缺点,构造了一种任意阶可导的新阈值函数,然后通过调节参数的值来更好的获得阈值估计,最后在Matlab 2012平台对其去噪性能进行仿真测试。结果表明,相通于其它信号去噪方法,本文方法提高了信号的信噪比,降低了均方误差,达到了更好的消噪效果,具有更高的实际应用价值。     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

ECG信号改进阈值函数小波去噪算法研究

本文针对心电信号(ECG)微弱、频率范围低、易受噪声干扰等问题,提出一种改进小波阈值去噪算法。不但能通过可变参数h调节自身软、硬特性从而确定合适的阈值函数,而且根据分解层数不同,自适应地调整通用阈值。通过选取MIT-BIH库的部分数据,结合常见的三种小波基,进行实验验证。结果表明改进的小波阈值去噪算法可以有效抑制心电信号噪声,得到较好的信噪比,同时对MSE也有所改善。     

基于自适应阈值函数的小波阈值去噪方法

去噪是小波分析的一个重要应用领域,相对于其它方法,小波变换具有对信号时频局部性详细刻画的优势。在信号的去噪处理过程中,如何在削弱噪声的同时又最大限度的保留信号的奇异性特征是信号去噪研究的一个核心问题。该文提出一种基于自适应阈值函数的小波去噪方法,通过调整阈值函数实现在信号小波分解的细尺度上去除噪声的同时又尽量保留信号细节系数,而在宽尺度上最大限度地滤除噪声部分的小波系数。通过对blocks, bumps和水下目标回波信号的仿真实验证明,该方法和现有的阈值去噪方法相比,具有显著的优势,能够在滤除噪声的同时很好地保留信号的奇异性特征。     

图像的小波可变阈值去噪方法

鉴于当前智能手机显示屏多采用RGBG格式的像 素结构,本文提出了应用于AMOLED的RGB到 RGBG高速像素转换技术(HSHQ)。该技术的特征是先区分出简单转换点和复杂转换点,对于 简单转换点采 用直接赋值实现像素转换,对于复杂转换点,采用权重因子算法实现像素转换。本文主要有 三个创新点:(1) 不同于传统方法对图像中所有像素进行复杂转换,本文首创性地提出了以相邻像素单 元的灰阶差值作 为判断依据,进行转换像素标记,区分出简单转换点和复杂转换点,只针对标记点进行复杂 像素结构转换。 因此,该方法提高了像素转换速度。(2) 对于简单转换点,采用直接赋值法,由于原图像 的灰阶不做改变, 该方法完全保留了简单转换点的图像信息。(3) 对于复杂转换点,采用权重因子算法,在 将转换前后信息损失降至最低的同时,抑制了彩边效应。 相比于DA算法,HSHQ算法处理所得图像的PSNRU和PSNRV分别提高了7.04%和6.62%。相比于ED MSE,HSHQ算法的转换率降低了75.63%。因此,本文提出的算法在保证转换质量的同时,大 大提高了转换速度。     

基于改进阈值函数的SAR图像小波去噪方法

为了抑制SAR图像的相干斑噪声,对Garrote阈值函数做了改进,增加指数函数使其更易于逼近其渐近线,提高函数中阈值参数和自变量的阶数,以缩小其偏差性.将改进的Garrote阈值函数用于SAR图像小波阈值去噪.首先,在图像预处理阶段,利用常规方法将SAR图像相干斑乘性噪声模型转换为加性噪声模型,以利于小波滤波处理;其次...     

基于小波变换的机械振动信号阈值去噪分析

随着现代机械自动化的发展,生产设备功能越来越多,性能要求越来越高。为了缩小设备成本,机械故障诊断越来越重要。振动信号分析是诊断故障是最有效简单的方法。文章为获取其有用信号特征,去除噪声信号,提出了基于小波分析新的阈值法,并全面分析了各类小波和4种经典阈值去噪的效果。此次提出的新的阈值函数同时具有软、硬阈值函数方法的优点,使它处理小波系数时更灵活。经阈值处理后,小波系数值变为2个参数取值共同决定函数由软变硬的快慢程度。实验仿真说明,新的阈值法对于振动信号去噪效果明显。     

基于参数阈值函数的小波阈值语音去噪

针对传统小波阈值去噪算法中软、硬阈值函数存在的不足,提出一种参数阈值函数,并给出了最优参数自适应选择算法。实验结果表明,新方法的语音去噪效果较传统方法有显著提升。     

基于小波去噪的激光多普勒振动信号处理

为了降低激光多普勒振动信号中噪声产生的影响,采用基于改进小波去噪算法的激光多普勒振动信号处理方法,将尺度引入阈值函数,确立新的评价指标用于选择最优分解层数,从而来改进小波阈值去噪算法,并利用改进的算法处理振动信号, 进行了仿真分析和实验验证,取得了处理前后的振动数据。结果表明, 改进算法处理仿真信号的信噪比比原有算法提升19.4%;实验测得音叉振动频率为515Hz,与实际音叉频率基本吻合。这一结果对降低激光多普勒振动信号中噪声的影响、获取振动状态是有帮助的。     

小波阈值法降噪分析与改进

为了有效降低信号中的噪声,提高信噪比,本文研究了小波阈值法降噪的原理和小波系数估计方法,针对估计小波系数的硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点,提出通过引入α因子对小波系数的估计方法进行改进,给出了改进方案估计模型器的模型.数值实验结果表明,α因子取值适当,改进方案能够在一定程度上克服软阈值和硬阈值方法中固有的缺点,取...     

图像小波阈值去噪算法研究

图像去噪的目的是在满足最小均方误差准则的条件下,将原始图像从观测到的含噪图像中还原出来.在Dohono提出的多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,对阈值函数进行了改进.实验结果表明:与传统软阈值和硬阈值函数相比,改进的阈值函数通过调整参数的取值,可以取得较好的去噪效果,证明了在多数情况下,传统阈值函数并不能达到最佳的去噪效果.     

基于新阈值函数的小波阈值自适应去噪

针对传统小波阈值去噪算法中阈值估计和阈值函数选取的不足,提出一种高阶可导的阈值函数,并利用牛顿迭代法求得Sure无偏估计意义下的最佳阈值,从而实现阈值估计和阈值函数相关联的小波阈值自适应去噪.仿真实验表明,新算法可获得比传统阈值去噪算法更理想的去噪效果.     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012 a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

基于小波变换的混合阈值去噪的方法研究

基于小渡变换单一阈值去噪方法由于其采用固定模型进行阈值估计,在某种情况下去噪效果较好,但是在特定工程中去噪效果常常不能令人满意.文章提出一种基于小波变换的混合阈值去噪方法,对不同阈值加入权重,通过目标函数优化权重,计算出较理想的阈值.仿真结果表明,与传统方法相比,该方法有较好的去噪效果并能够保留细节特征.     

一种改进的小波阈值裂纹图像去噪法

文中采用一种新的小波阈值法进行数字图像去噪。该方法是在原有小波算法之上进行改进,一方面改进闽值公式,寻求最优的阈值,获取更好的边缘保护,从而达到图像原始信息完整性;另一方面通过优化阁值函数获得改进的阚值方法,提高小波系数阈值判断的准确性,获得更好的去噪效果。实验结果表明,与通常的方法相比较,能更好的去除数字图像噪声、保护图像边缘,获得更好的峰值信噪比、边缘保持指数和更好的视觉效果,达到去噪要求。     

用于光纤传感的可调半软阈值小波去噪算法

针对大容量超弱FBG传感网络解调系统的干涉噪声和固有电子学噪声,基于传统小波阈值算法去噪时软、硬阈值函数存在恒定偏差及连续性差的缺点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。该算法引入了调解因子和半软阈值因子,完成向软、硬阈值函数的转变,保证了连续性且降低重构误差。仿真结果表明,该函数不仅在连续性上优于传统的阈值函数,重构时对信号的还原度较高,信噪比(SNR)相比于软、硬阈值函数均有所提高,平均提升了0.1034 dB、2.4327 dB,而均方根误差(RMSE)相比于软硬阈值函数均有所降低,平均降低了0.1665、0.1687。新阈值函数相比于传统阈值算法能够获得更优良的去噪效果,可为光纤布拉格光栅传感网络高精度寻峰解调去噪提供参考。     

基于 LoG 算子改进的自适应阈值小波去噪算法

图像在传输过程中会受到各种噪声干扰,为了实现消除噪声的目的,提出一种基于LoG算子改进的自适应阈值去噪算法。首先,利用LoG算子提取图像的边缘特征信息。接着,根据图像的边缘特征和非边缘特征分别求取改进的阈值函数:对于图像非边缘部分的阈值函数,在软阈值函数的基础上添加一个阈值修正系数,构建新的阈值函数;对于图像边缘部分的阈值函数,将边缘部分小波系数附近的能量和阈值相结合,构建新的阈值函数。最后利用改进的阈值函数对图像R、G、B 3个通道分别处理,保留图像所有的细节信息。实验结果表明,消噪后图像与含噪图像的PSNR值高于传统自适应算法12.09%;MAE值低于传统自适应算法22%。该算法有效保存了图像的边缘信息,综合去噪效果明显提高。     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

针对传统小波阈值去噪算法中软阈值函数和硬阈值函数的不足,在现有文献设计的阈值函数的基础上,构造一个新的阈值函数,它不仅能克服软、硬阈值函数的缺点,同时对噪声的处理更具有灵活性。通过Matlab仿真,对软、硬阈值函数以及本文构造阈值函数的去噪效果,在信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)两个方面进行对比。结果表明,本文提出的阈值函数在信号去噪处理中,能获得更高的信噪比以及更小的均方根误差,具有很好的降噪效果。