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。     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。     

基于小波变换域上的KL变换的地震信号去噪方法

基于相邻地震道的有效波在波形及能量上有较强的相关性及改变各个频率成分的信噪比．有益于提高分辨率的观点，本文提出了基于小波变换域上的KL变换去噪方法．该方法的主要思想是：将地震记录进行小波分解，形成地震记录的分时、分频小波包剖面，然后利用相邻道相关的性质，用KL变换进行去噪，再将各个小波包剖面重构为去噪后的地震剖面．理论记录计算及实际地震剖面的处理结果表明：基于小波变换的分时、分频KL变换去噪方法能有效地提高地震剖面的信噪比和分辨率．     

基于VMD的激光雷达回波信号去噪方法研究

为滤除激光雷达回波信号中的噪声,提高其信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解(VMD)的回波信号去噪方法。该方法利用去趋势波动分析对信号进行变分模态分解,通过巴氏距离区分相关模态和非相关模态,采用移动平均法提取非相关模态中的有用信号,并将其与相关模态进行重构实现噪声的有效去除。实验结果表明,经该方法处理后的回波信号输出信噪比提高到了22.58 dB,均方根误差减小为0.78×10-11。该方法能有效滤除激光雷达回波信号中的噪声,保证信号的完整性,与小波变换、经验模态分解直接阈值、变分模态分解局部重构等方法相比,具有明显优势。     

基于小波分析的多普勒测风激光雷达信号去噪研究

针对多普勒测风激光雷达探测大气回波信号微弱和噪声干扰大的问题,提出了基于小波变换的半软阈值算法。首先,对基于小波变换的半软阈值算法原理进行分析,搭建了以马赫-曾德干涉仪作为鉴频器的非相干多普勒测风激光雷达系统;然后,采取硬阈值、软阈值和半软阈值3种算法对激光雷达探测回波信号进行实验。实验结果表明：与其它阈值法相比,半软阈值的信噪比（SNR）为4.933 5 d B,均方根差（RMSE）为0.676 2,去噪效果更优良,有效地提高了大气风速探测精度。     

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.     

基于二进小波变换的信号去噪

由于信号在二进小波变换空间的表示是冗余的,同小波级数相比,基于二进小波变换的信号重建效果对信号的小波变换系数的误差灵敏度将会下降,因此可以期望在相同的误判概率下基于二进小波变换的去噪效果将优于基于小波级数变换的去噪效果。基于这个思想,该文将已有的基于小波级数的去噪方法推广到基于二进小波变换去噪上去,比较了基于二进小波去噪同基于小波级数去噪的效果。数值实验表明,对于各种检验信号,较之小波级数去噪,二进小波变换去噪效果有明显改善。     

基于小波变换的一种去噪方法

介绍信号奇异性以及它的小波描述，基于B样条理论推出一种多尺度小波变换，采有软阀值判决方式，提出一种简单，实用的小波去噪方法。     

基于小波变换的稠油出砂信号去噪分析

石油生产过程中,出砂不仅导致设备损伤、产量下降,而且还会影响到油气井的寿命,所以采取合理的防砂、治砂措施是非常重要的。但是压电式超声波传感器检测的出砂信号,包含很强的流体噪声和电磁干扰信号,必须去除干扰才能得到有用信号。本文采用小波变换在MATLAB下进行仿真,并与傅里叶变换比较去噪效果,结果显示小波变换既能有效的去除...     

改进小波变换的电子音乐信号去噪研究

针对电子音乐信号受噪声干扰易出现信号失真、电子音乐存在断点的问题,提出改进小波变换的电子音乐信号去噪方法。首先,分析不同尺度中电子音乐信号小波系数相关性,采用软阈值算法去除电子音乐中的噪声;然后,采用修匀法对去噪后电子音乐信号进行处理,提升电子音乐信号整体连续性。结果表明,改进小波变换去噪后电子音乐信号波动区间与去噪前相同,去噪后电子音乐信号未受损,信号连续性好,去噪性能明显优于对比方法。     

基于小波变换的磁定向信号去噪

磁定向信号中畸变噪声的存在严重地影响了磁定向系统的性能。在介绍了磁定向系统工作原理,分析磁定向系统中噪声的产生和特性的基础上,将小波变换的方法应用于磁定向系统去噪,提出用小波软阈值函数对磁定向信号进行去噪处理。首先分析了信号和噪声在小波变换下统计特性的不同点,基于统计特性上的差异,对小波变换后的小波系数进行软阈值函数处理,提取那些模极大值随尺度增大而减小的系数,并保留这些系数,同时滤除模极大值与尺度无关的系数,达到滤除信号中噪声的目的。仿真结果表明：该算法能很好滤除磁定向信号中存在的畸变噪声,使得磁定向信号稳定性得到增强,最终提高了磁定向系统的性能。     

非平稳环境下基于小波变换的信号去噪

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。对此,本文研究了一种非平稳环境下基于小波变换的信号去噪算法。该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模极大值随尺度的变化快慢不同。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的去噪。     

用小波变换对ECG信号进行去噪研究

小波消失矩阶数的不同,对应的小波滤波器的幅频曲线也不相同,因此选用不同的小波滤波器对信号进行滤波,去噪效果会有明显差异。本文通过数学建模研究分析小波滤波器的幅频特性,明确小波幅频特征及与小波滤波器消失矩的阶数之间的关系,为选择最优小波滤波器提供理论依据。本文提出针对ECG噪声的频率特点实现精确陷波去噪,有效的保留了信号的奇异点与特征值,减少了信号失真。实验结果表明,选择具有相对最优消失矩阶数的提升小波滤波器对ECG进行去噪处理,可以使信号能量分布更加集中,去噪效果更好。      

基于小波变换的信号去噪方法研究

对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于小波变换的分层阈值去噪算法研究

在研究各种软硬阈值噪声滤除方法的基础上,考虑到噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数分布不同,提出了一种基于非线性小波变换的分层阈值去噪方法。该方法与全局阈值去噪相比较,具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。文章方法与全局软硬阈值去噪处理的峰值信噪比和均方误差进行对比,可以看出,文章方法具有更好的去噪效果。     

基于小波阈值法的激光雷达回波信号去噪研究

为了对激光雷达探测回波信号去噪进行研究，基于小波阈值法分析了激光雷达发射和探测回波信号，创建了基于MATLAB仿真平台的模型, 研究了阈值法中选择各参量的策略，结合激光雷达信号和噪声特性，选取了去噪处理中的最佳参量，并进行了4种阈值策略的仿真实验，实现了对探测回波信号中目标信号的有效提取和去噪。结果表明，对于低信噪比信号，同一基函数分解层越高去噪效果越好，在分解层数j为4~5时去噪效果最好; 对于高信噪比信号，同一基函数分解层越低去噪效果越好，在j=3时去噪效果最好，并且信号db9基函数去噪效果好于db2基函数去噪效果。此研究获得了较为理想的去噪结果。     

基于小波变换的探地雷达信号去噪方法

探地雷达回波信号受背景噪声、测量噪声、模型噪声的影响很容易被噪声所掩盖。为了提高雷达回波信号的信噪比。文中提出了一种小波变换阈值去噪和预先处理回波信号相结合的方法来对雷达回波信号进行去噪处理。试验结果证明,该方法能有效去除回波信号噪声,且能很好的保留原信号的特性,与单独阈值去噪方法相比,具有较明显的优越性。     

基于小波变换的光电传感器信号去噪技术

针对工业码垛机器人安防系统的光电传感器在工作现场所采集的信号存在噪音和奇异性干扰的问题,提出了一种有效的去噪,奇异点检测和消除的方法.该方法以小波变换为基础,利用小波变换能有效地对信号去噪,且能表达出信号的局部奇异性,同时各奇异点的位置也可以得到检测进行相关处理.MATLAB仿真实验表明:该方法是有效可行的.     

一种高效的小波变换去噪方法

小波变换用于图像去噪的思想已经提出了很久,然而前人所提出的这种方法对于去噪的效果并不理想。图 像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘出现较明显的Gibbs效应,图像变模糊。针对以上问题,本文提 出了一种高效的小波变换去噪方法(HPID)。此去噪方法是基于小波变换的新方法,与经典的小波去噪方法不同,该方法不 依赖图像大小来判定去噪门限,不需方差信息,且适用于不同类型噪声。采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,不 仅消除了Gibbs效应,而且图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力得到改善。