最优小波包变换在齿轮箱振动信号去噪中的应用研究

通过对小波变换和小波包分析研究,寻找最优小波包基,结合不同阈值去噪方法,对加噪信号以及齿轮箱振动信号进行去噪处理。实验表明最优小波包基的惩罚阈值去噪结果比小波变换常用的stein无偏风险阈值去噪结果和小波包默认阈值去噪结果要好很多。该方法不仅可以有效去除噪声,还可以很好地保留信号中的细节信息。     

基于最优小波包基的信号去噪方法研究

改进了基于最优小波包基的信号去噪算法,该算法以小波包分析为基础,根据最小代价原理搜索信号分解的最优基,然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化,用量化后的系数重构得到去噪后的信号．     

基于最优小波包基的信号去噪算法

提出了一种基于最优小波包基的信号去噪算法,该算法以小波包分析为基础,根据最小代价原理搜索信号分解的最优基,然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化,用量化后的系数重构得到去噪后的信号.实验结果表明该算法对于信号去噪是十分有效的.     

浅析基于小波和EMD的语音信号去噪

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小渡阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段.     

经验模态分解在电力绝缘气体SF6红外光谱去噪中的应用

经验模态分解(EMD)是以信号极值特征尺度为度量的时空滤波器,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号去噪中具有较大的优势.本文以电力绝缘气体SF6为研究对象,在介绍EMD分解方法的基础上,首先对含噪的SF6光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频IMF分量与低频IMF分量叠加重构得到去噪后的信号.分析了在不同噪声水平上与小波阈值去噪方法的处理效果.实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势.     

超声信号在不同阈值下小波去噪结果的比较

基于小波变换的去噪理论对纳米固体AIP/SiO2中激光超声信号进行了去噪处理。根据信号的波形特点选取了小波函数。给出了不同阈值下的去噪结果。结果表明采用heursure阈值去噪有利于提取超声回波波形。     

图像去噪的小波阈值法研究

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。阈值的设置主要分为全局阈值法和局部阈值法。归纳了阈值的设置方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同噪声的图像分别采用全局阈值和局部阈值去噪。实验得出局部阈值优于全局阈值的结论。     

基于遗传模拟退火的小波去噪算法在局部放电信号检测中的应用

提出一种基于遗传模拟退火的小波去噪算法,用于变压器局部放电脉冲信号去噪.对局部放电信号进行分解,采用基于SURE的最优阈值法则,结合遗传算法搜索最优阈值.仿真结果表明,该方法与传统阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声,去噪信号失真度较小,具有良好的应用价值.     

基于最大能量熵的小波阈值去噪法研究

分析了现有的软阈值、硬阈值以及软硬折衷阈值三种小波阈值去噪方法的优缺点,在此基础上,提出了一种基于最大能量熵的小波阈值去噪方法,根据最大能量熵的理论确定了改进型阈值函数中的加权因子。用三种阈值函数分别对Blocks、Bumps、Droppler信号进行滤波处理中,结果表明,基于最大能量熵的小波阈值去噪方法各项性能指标均优于另外两种方法,具有良好的去噪效果。     

基于CEEMDAN与小波软阈值的语音去噪算法研究

语音信号在应用场合中容易被噪声信号干扰,导致应用效果不佳。为了降低语音信号噪声的影响,根据CEEMDAN自适应分解的优点、自相关函数能得到不同时刻取值相关程度的特性,以及小波软阈值去噪的优势,提出了一种基于CEEMDAN与小波软阈值联合去噪的语音信号处理算法。通过仿真实验验证了该算法的有效性,相较于小波软阈值直接去噪与传统CEEMDAN去噪,该算法能有效地提高受噪声污染的语音信号的信噪比,降低噪声对语音信号造成的影响。     

小波变换应用于信号去噪研究

分析了小波变换的基本原理,分别对小波分解与重构法去噪法、非线性小波变换阈值法去噪法以及小波变换模极大值去噪法的原理进行了阐述,并比较了这几种小波去噪方法的优缺点,通过计算机仿真结果表明有效可行.     

基于小波分析的图像去噪

针对图像去噪展开研究,结合均值滤波技术和小波分析技术,提出了使用高斯平滑滤波与小波局部阈值处理相结合的方法。首先对图像进行高斯平滑滤波,然后选取适当的小波阈值对小波系数进行处理、重构得到新的图像,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,仿真实验结果表明文中所用的方法去噪效果更佳,图像有着更好的视觉效果。     

对小波图像去噪方法的探讨

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域．在对日前小波图像去噪文献进行综合的基础上，描述了信号奇异性，并阐述了三种基于小波阈值去噪的方法，最后对小波去噪方法进行了一些展望．     

常用图像去噪方法探析与比较

均值滤波、中值滤波、维纳滤波和基于小波变换的软阈值法和硬阈值法是常用的几种图像去噪方法,通过对添加了不同噪声的图像进行了仿真实验。实验结果进一步验证了均值滤波在去除噪声的同时造成了图像边缘一定程度的模糊,中值滤波能相对较好的保留了图像的边缘,维纳滤波对高斯白噪声去噪效果较好但计算量大,相比较小波阈值法去噪是目前较好的的去噪方法,通过选取合适的阚值可以得到较为理想的去噪效果。     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

为更好地消除心电信号（ECG）处理过程中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提出一种基于改进小波阈值的去噪算法。该算法选定 coi5 作为小波基进行分解,选取分解尺度为 8 层,使用改进的阈值选取方法对每一层信号系数进行去噪。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差,同时具有良好的自适应性。实验结果表明,该方法与传统阈值法相比,信噪比提高了24.26%,均方误差降低了 21.42%;与当前国际上先进的去噪算法相比,信噪比提高了 2.01%,均方误差降低了6.9%,去噪效果显著提升,验证了该算法的有效性。     

基于小波包分析的滚动轴承声发射信号消噪处理

本文叙述了将声发射检测技术应用于火车货车滚动轴承故障诊断中,通过小波包分析提取滚动轴承声发射信号的能量特征,并通过小波包消噪处理法突出能量特征,以达到较好故障诊断效果。     

基于小波系数相关性的图像去噪研究

本文主要介绍了一种基于小波系数相关性的图像去噪方法。为降低图像噪声增强程度,此方法对小波变换的阈值函数利用相关性进行了改进。同时,通过实验验证了该方法的有效性。     

具有两个生成元的小波框架的信号去噪

介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值去噪算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果.     

基于数据融合的多小波基联合图像去噪

提出了一种基于数据融合的多小波基联合图像去噪新方法．该方法首先用多个小波基分别对含噪图像进行分解、阈值处理和恢复,得到多幅恢复图像,然后根据像素点邻域的方差对这些图像进行加权融合获得最终去噪图像。该方法充分体现小波基的多样性和图像的局部特性。实验结果表明,该方法去噪效果比单一小波基方法和已有的多小波基联合方法都有明显的改善。