暂态信号的小波包去噪方法

针对暂态信号的时频分布特点，提出了采用小波包的去噪新方 法。首 先采用小波包变换对暂态信号进行多尺度分解，搜索子频带范数随尺度变化而增大并达到峰 值的子频带，然后对子频带内的小波系数进行阈值处理，最后进行信号重构。理论分析和实 验结果表明本方法简单、有效。     

一种改进的小波去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特征，可以运用小波变换来消除噪声：模极大值小波域消噪算法只能采用二进制尺度分解，这限制了一些信号的分析结果。针对该不足进行了改进，采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度，     

基于小波变换与自适应滤波的EEG信号的提取

本文提出了对非平稳的EEG信号的降噪和提取方法。小波变换是一个多尺度的时频分析方法,利用小波变换对预处理后的EEG信号进行多尺度分解,并与自适应滤波相结合进行消噪。用AR模型对复原的EEG信号进行谱估计。根据从人体的大脑皮层采集得到的数据,利用MATLAB进行了仿真实验,得到了比较满意的结果。     

一种改进的小波去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特征,可以运用小波变换来消除噪声。模极大值小波域消噪算法只能采用二进制尺度分解,这限制了一些信号的分析结果。针对该不足进行了改进,采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。     

VWDK通信系统噪声抑制方法研究

VWDK调制技术是一种的超窄带技术;针对高斯条件下,系统性能下降的问题,提出了一种基于小波变换VWDK调制通信系统的抑制噪声的方法;利用小波变换实现对VWDK信号的分解、去噪和重构;并比较高斯白噪声条件下的调制信号和小波去噪后的信号,得到小波变换对于VWDK调制信号有很好的去噪能力。     

基于小波变换的信号去噪研究

小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。     

基于小波变换尺度间去噪的监测数据处理

利用小波技术对监测数据进行去噪分析是一种具有广阔应用前景的数据挖掘技术。首先介绍了小波分析的原理与小波变换尺度间去噪方法,在此基础上,应用小波对一组模拟监测数据进行去噪分析,结论显示小波可以用于监测数据的预测分析。     

小波变换CWT硬件的实现

引言。当前，小波变换及其应用已成为多学科关注的热点，是信号处理、图像压缩和模式识别等诸多领域的前沿课题。小波变换(WT)具有多分辨率(multi—resolution)即多尺度(multi—scale)的特点，可以由粗到精地逐步观察信号，不过，小波变换需要大量的计算，通常由计算机完成，难以实时处理。近年来人们开始致力于用硬件实现小波变换的研究，取得了不少成果。在离     

基于经验模式分解的实测信号除噪方法

针对传统傅里叶变换和小波阈值除噪方法在密频和时变信号中的应用缺陷,引入局域波方法中的经验模式分解,将信号和噪声的频带进行有效区分,再结合传统傅里叶变换的经典滤波性能对原始信号所在的频段进行滤波。文章首先给出了该方法的实现过程,然后采用两个典型的密频和时变信号进行了数值模拟,并与小波变换去噪法的效果进行比较。     

基于小波变换的在线多尺度滤波研究及其应用

针对传统线性滤波器单尺度去噪的局限性,以及直接对所测数据进行小波滤波带来的时间延迟性,本文介绍一种基于小波变换和移动数据窗口的多尺度在线滤波方法,并将其应用于HeaviSine信号和某炼油厂蒸馏装置减一线的温度数据。分析表明,该种方法不仅能实现很好的去噪效果而且真正做到了实时处理过程数据。     

基于可调Q小波变换去噪和扩展Prony算法的谐波与间谐波检测

利用扩展Prony算法对电力系统谐波、间谐波进行检测时,由于实际信号中夹杂着随机噪声和脉冲噪声,而扩展Prony算法对噪声比较敏感,因此提出了一种基于可调Q小波变换去噪和扩展Prony算法的谐波与间谐波检测方法。该方法先利用可调Q小波变换对信号进行去噪预处理,再利用扩展Prony算法对去噪后的信号进行分析。仿真结果表明该方法有利于提高扩展Prony算法对谐波和简谐波的检测精度。     

基于小波变换的语音增强算法

结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。     

小波分析在大坝安全监测数据噪声处理中的应用

大坝安全监测数据可以视为通常意义下的时序信号,通过对其进行小波变换分析可有效地进行信噪分离.小波去噪的基本方法有模极大值去嗓、基于各尺度下小波系数相关性进行去噪、阈值去噪、平移不变量小波去噪等方法,本文研究了基干Matlab中小波去噪具体算法并写出了计算程序.实例分析表明.小波分析去嗓能够有效地识别监测数据的噪声,具有操作简单、不失真等优点.     

小波变换下改进的维纳滤波在信号去噪的应用

信号去噪是信号处理中最为重要的问题之一。由于小波变换具有时频局部化特点及能够灵活选择小波基,在信号去噪中得到了广泛应用。维纳滤波是数字信号处理中滤波去噪研究的一个主要内容。本文通过改进维纳滤波,并结合小波降噪的优点,提出了一种新的信号去噪的方法,实验证明该方法能够有效的实现信号去噪。     

基于分数阶Fourier变换的局部放电去噪方法

为了提取局部放电信号的特征,提出了一种基于分数阶Fourier变换(FRFT)的局部放电噪声抑制方法。首先对含有白噪声的局部放电信号做分数阶Fourier变换,在分数阶Fourier变换域内,随着阶次p的变化,信号能量谱呈现不同的时频聚集性,利用最小均方误差准则扫描到最优分数阶Fourier变换域,然后根据法则利用小波分解算法得到的噪声强度在最优分数阶Fourier变换域内对含噪信号进行去噪处理,从而抑制噪声干扰。相比传统小波去噪算法,该方法具有自适应性强,且处理效果明显等优点。分别对仿真信号和实际信号进行分析,验证了本文方法的有效性与可行性。     

基于小波阀值的信号去噪

利用小波变换消除噪声的方法有多种,如小波模极大值去噪、小波阀值去噪等.本文首先分析小波变换的基本原理,分别对小波变换的模极大值去噪法和阈值去噪法的原理进行阐述,通过计算机仿真表明小波阈值法和模极大值法去噪的有效可行.     

三维编织复合材料健康检测的FBG传感器信号的阈值去噪优化

传统小波变换算法在三维编织复合材料健康检测的FBG传感器信号中无法对噪声进行很好的消除,本文针对这一问题,提出了基于阈值优化的小波变换算法,首先采用采用折衷阈值法构建小波系数估计器,然后利用构建的小波系数估计器对偏差进行优化,从而达到更好的去噪效果。实例仿真试验结果表明,在对光谱仪测得的FBG反射谱的去噪中,本文提出的基于阈值优化的小波变换算法去噪效果更好。     

基于正交小波软阈值的图像去噪算法

图像去噪在图像处理中一直是研究的重点之一。传统的图像去噪方法局限在频域范围内,无法表述图像的时域局部性质：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：提出一种基于正交小波变换和软闽值方法数字图像去噪算法：仿真实验表明：提出的算法去噪效果良好。     

降低传输噪声的小波方法

介绍了一种在铁路机车信号传输过程中用小波变换的方法降低噪声干扰和提高信号通道信号信噪比的方法,即用小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活性的特点,综合作为特征提取和低通滤波功能的手段,对机车信号和噪声干扰信号同时进行低通滤波和高通滤波,其低频系数主要反映信号信息,高频系数主要反映噪声和信号的细节信息。并对非平稳的机车含噪信号进行了多层小波分析,对每层高频分解系数进行阈值处理后再合成,做为有效达到滤除噪声和保留信号高频信息的手段对其进行了仿真分析。     

基于小波变换的微震信号去噪研究

微震信号去噪的目的是通过剥离噪声信号来最大化获取有用信号。该有用信号蕴含着岩石内部应力变化及破裂的机理,通过对微震有用信号的分析处理,可以定位微震震源位置和计算矿震能量大小。文章介绍了小波变换去噪的基本原理和方法;并通过在MATLAB环境下对微震原始信号进行小波阈值去噪仿真,验证了小波阈值方法在微震信号去噪领域的可行性及优越性;阐述了小波消噪中阈值的选取规则,并通过对微震原始信号的4种自适应阈值去噪效果的比较,表明4种阈值去噪方法均能有效地实现微震信号去噪。