小波域中的自适应模糊阈值图像去噪

对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析,提出一种自适应的模糊阈值去噪算法,该算法在BayesShrink阈值基础上,通过增加一个修正因子,并结合模糊理论,自适应地对图像进行模糊阈值函数处理。实验表明该算法与BayesSbrink软阈值函数去噪算法相比,去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高,并且图像也更清晰,具有较好的去噪效果。     

基于小波与小波包的变速器故障特征提取

本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小渡阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法.该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪.最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解,并提取了小波包频带能量作为故障特征向量.     

基于双变量收缩函数的局域自适应图像去噪

由于图像小波系数存在很大的层间相关性,引入双变量概率分布模型,基于贝叶斯估计理论,得到了相应的非线性阈值函数（双变量收缩函数）;基于层内局域方差估计,利用该收缩函数得到一种局域自适应的图像去噪算法。在实验中,将该算法分别应用到实值离散小波变换域和双树复数小波变换域,并和隐马尔科夫模型的去噪方法做了比较分析。实验表明,复数小波变换的局域自适应收缩图像去噪算法去噪效果最好。     

基于系数相关性的小波变换红外图像去噪

提出了一种基于层内邻域相关性的正交小波变换红外图像去噪算法.首先对红外图像进行离散小波变换,分别对各个分解层的高频子带进行处理;考虑到小波系数的层内邻域相关性,通过基于最小均方误差算法的邻域小波系数向量估计小波系数,然后由估计的高频子带小波系数,通过小波反变换得到去噪图像.仿真结果表明,该红外图像去噪算法能有效去除图像噪声,在峰值信噪比和主观视觉质量等方面都有明显改善.     

基于小波和自适应滤波的ECG基线漂移校正

为校正ECG信号的基线漂移,提出小波变换和自适应滤波相结合的方法。利用小波变换对原始ECG信号进行分解,将得到的高频分量作为参考信号输入,采用基于幂函数的最小均方算法（P—LMS）进行自适应滤噪处理。通过与传统的归一化最小均方算法（NLMS）进行对比,验证该算法的准确性。仿真实验和MIT-BIH数据库中的实际数据检验结果表明,基于幂函数的最小均方算法和小波变换相结合的方法能够有效校正基线漂移,并较好地保持心电信号的几何特征。     

基于小波变换的图像去噪算法的实现

图像的有效去噪是图像信息预处理的关键步骤,该文描述了利用正交小波变换和软阈值方法对数字图像的去噪的实现算法。它主要包含正交小波变换、阈值去噪与小波反变换部分,其中,正交小波反变换是指对包含噪声的数字图像进行正交小波变换,得到小波系数;阈值处理是指对小波系数进行软阈值处理,去除噪声;正交小波反变换是指对去噪后的小波系数进行正交小波反变换,得到去噪图像。此外,为了减少图像边缘失真,进行了滤波处理。     

一种具有自适应阈值的小波收缩去噪方法

小波收缩是一种非线性小波变换,这种算法的关键问题在于收缩算法中的收缩阈值和收缩函数(规则)。自适应理论是现代信号处理中强有力的工具。该文将自适应理论和传统的小波收缩算法相结合,提出了基于图像奇异特性自适应小波收缩"去噪"算法。该算法根据高频子带小波系数的均方根来确定最佳小波收缩阈值。阐明了最佳阈值与图像本身特性之间的关系。实验表明,该算法比一般软、硬阈值的小波收缩算法有更好的"去噪"效果,既克服硬阈值函数所产生的人为的噪声点和数学上不易处理等缺点,又避免了软阈值算法所带来的边缘模糊。从而进一步提高了图像的峰值信噪比,改善图像质量。     

一种冗余小波变换的心电信号噪声消除方法

平稳小波变换去除心电信号噪声较好抑制了小波空间适应法消噪产生的伪Gibbs现象,但其重建过程相对复杂。提出对受噪声污染的心电信号移位一次,将移位信号及原信号分别进行正交小波变换阈值去噪,以它们的平均作为去噪结果。实验表明可以获得与平稳小波变换相同的去噪效果,但算法实现更简单快速。     

基于曲波域Mapshrink算法的双阈值去噪

Mapshrink算法广泛应用于小波域的阈值估计,而曲波变换是一种新的多方向性的多尺度变换理论.首先将Mapshrink算法引入曲波域,并分析单一阈值去噪存在的问题,提出一种联合全局闻值和局部自适应阈值的双阈值去噪方法.方法既继承了全局阈值保持图像总体灰度的特性,又保留了局部自适应方法保持边缘细节的优点.实验证明,该方...     

基于小波变换和稀疏表示的图像去噪

传统小波阈值去噪在对图像进行去噪时,并不能很好地保留图像的细节纹理等边缘信息部分.针对这一不足,结合了稀疏表示相关的理论,提出了一种基于小波变换和正交匹配算法相结合的图像去噪算法.首先选取小波函数对含噪图像进行处理,分离出图像的高频和低频小波系数,然后对高频系数结合正交匹配追踪算法,通过多次反复迭代求得高频稀疏分量,再结合低频分量,用逆小波变换得到恢复图像.实验结果表明,在相同的噪声条件下,该算法能取得较好的峰值信噪比(PSNR),获得更好的视觉效果.     

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。     

基于经验模态分解的小波阈值降噪方法研究

针对小波阈值降噪方法中小波基和阈值缺乏选取依据的缺陷,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的小波阈值降噪方法。首先将带噪信号进行EMD分解得到一系列本征模态分量(IMF),仅对带噪的高频IMF分量进行小波阈值降噪处理,将处理结果与不含噪声的低频IMF分量进行信号还原得到降噪后信号。方法有效避免了直接小波阈值降噪高频分量损失的问题,同时还可直接去除信号中可能存在的趋势项,比直接小波阈值降噪具有更好的效果。仿真数据处理证明了方法的有效性。     

基于EEMD和WT的运动想象脑电信号消噪方法

采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号.为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法.改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数.首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号.以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法.     

光纤温度传感系统中信号去噪方法

针对光纤温度传感系统采集的温度信号噪声较大的问题,分析了温度采集过程中干扰噪声信号的特点、滑动平均滤波和小波变换两种方法对信号去噪的效果.针对采集的温度信号,选择合适的小波去噪方法,并确定了最优的小波基和分级层数,将经过平移滑动滤波算法处理后的温度信号,进一步进行小波去噪处理,并将均方根误差(RMSE)、信噪比(SNR)及去噪信号的平滑度指标R,作为判定去噪效果的依据.实验结果表明:综合去噪算法能够有效去除有用信号中的干扰噪声,在信号无失真的情况下信噪比可以提升10～12 dB.     

图像对比度增强的小波变换法

提出一种基于离散正交小波变换和非线性增益的图像对比度增强方法。对图像进行离散正交小波变换后,对分辨率较好的各高频子带直接利用所提出的去噪方法去噪;对分辨率较差的各高频子带利用所提出的非线性增益法结合文中的去噪法进行增强。实验结果表明,论文提出的方法在有效地增强图像对比度的同时,又能很好地抑制图像中的白噪声。算法在视觉质量上优于传统的反锐化掩膜法、直方图均衡法。     

Image quality based comparative evaluation of wavelet filters in ultrasound speckle reduction

This paper presents the comparative study of various wavelet filter based denoising methods according to different thresholding values applied to ultrasound images. An original image is transformed into a multi scale wavelet domain and the wavelet coefficients are processed by a soft thresholding method. The denoised image is the output image obtained from the inverse wavelet transform of the threshold coefficients using Donoho's method. It has been observed that such denoising methods are effective in the sense that they preserve the edge details besides suppressing the noise. The comparative evaluation of the denoising performance is shown using statistical significance tests for different wavelet filters. Image quality parameters such as peak signal-to-noise ratio, normalized mean square error, and correlation coefficient have been used to evaluate the performance of wavelet filters. The performance has also been compared with the adaptive weighted median filtering method.     

基于改进小波阈值-CEEMDAN算法的ECG信号去噪研究

Electrocardiogram (ECG) signal denoising has always been a hot research issue. In order to eliminate the noises in ECG signal, a denoising method based on adaptive complete set empirical mode decomposition (CEEMDAN) and wavelet improved threshold function is proposed. Firstly, this method firstly decomposes the ECG signal by CEEMDAN to obtain a set of intrinsic modal functions (IMFs) from high frequency to low frequency. CEEMDAN decomposition is performed on ECG signal to yield several modal components (IMF). Secondly, the correlation coefficient method is used to perform wavelet denoising with improved threshold on the high frequency IMFs. For the low frequency IMFs, by setting a fixed threshold, the IMFs below the threshold is considered to be the baseline drift signal and removed. Finally, the denoised IMFs and the retained IMFs are reconstructed. The experimental results show that the proposed method is more effective than the empirical mode decomposition (EMD) wavelet denoising, and the global average empirical mode decomposition (EEMD) wavelet denoising method.     

区间最小能量小波框架的图像去噪研究

小波域信号去噪是信号处理中一个引人注目的研究方向,恰当选择小波函数使去噪效果最佳更是具有实际应用价值的研究课题,为了提高图像的降噪效果,提出一种基于区间最小能量小波框架的图像去噪方法。区间最小能量小波框架具有紧支、对称/反对称性、时频局部化特性以及平移不变性,克服了正交小波在信号去噪中的不足;同时,由于进行了区间化,成功避免了小波分解过程中对边界图像的延拓,边界问题得以有效解决,使重构精度得到了显著提高。实验表明,区间最小能量小波框架去噪效果比非区间小波框架去噪效果更好。     

基于EEMD和二代小波变换的表面肌电信号消噪方法

为了更好地消除混杂在表面肌电信号(sEMG)中的噪声,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)和二代小波变换的sEMG消噪新方法。首先对信号加入白噪声处理后进行经验模态分解(EMD),然后对高频的内蕴模式函数(IMF)分量进行二代小波阈值消噪处理,最后把处理后的高频IMF分量与低频IMF分量进行叠加,重构后的信号即为去噪信号。实验结果表明,该方法融合了二代小波与EEMD的优点,能更好的消除噪声,最大限度的保留有用信号,并具有更高的信噪比。     

信号处理中基于最小二乘法的提升小波的构造

在信号处理的应用背景下研究提升小波的构造方法。在提升小波的构造过程中预测算子和更新算子的选取不能混为一谈,为了更准确地将信号分解成低频分量和高频分量,提出更新算子的选取标准是各分量的和等于1/2,利用最小二乘法选取预测算子,并将构造出的提升小波运用于信号消噪,进一步研究预测算子和更新算子的选取规律,得到了较好的实验效果,验证了结论的正确性和实用性。