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.     

基于整数提升小波变换的图像去噪方法

由于传统小波变换在图像去噪应用上的一些缺点,本文使用整数提升方法进行图像去噪。整数提升方法不受Fourier变换限制,其具有传统小波的多分辨率特性,而且运算速度有很大的提高。提升方法可以从一个新的角度来构造小波滤波器,它的核心是确定预测算子和更新算子,对每步提升下取整,就实现了整数小波变换。将其去噪去噪效果与传统小波变换的去噪效果进行了比较。仿真结果表明,整数提升方法取得了比传统小波变换更好的去噪效果。     

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。     

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。     

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。     

瞬变电磁信号去噪方法及效果研究

采样后的瞬变电磁信号数据容易受到各种噪声的干扰,造成数据处理时分辨率较低,进而出现异常解释信息,影响后续工作进程,因此,必须选取合适的方法对其讲行去噪处理.本文集中对三点指数逼近非线性平滑去噪、基于小波阈值的信号去噪、基于小波变换模极大值的信号去噪、基于小波包的信号去噪等方法及效果进行比较,对瞬变电磁法的去噪工作具有一定的现实意义.     

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。     

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Context模型的局部阈值小波图像去噪

本文基于小波阈值去噪的基本理论,提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果,都大大优于传统算法。     

基于小波包和局部阈值的飞机姿态识别

本文结合小波包变换和局部阈值各自的优点,提出了一种基于小波包变换和局部阈值的飞机姿态识别方法。该方法首先利用小波包变换对飞机图像进行去噪,然后分别运用Canny算子和局部阈值法对去噪后的飞机图像进行边缘提取,验证了局部阈值方法的优越性,再根据Hough变换对飞机的姿态进行识别判断。     

基于多个小波基联合去噪方法的研究

图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大地影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。     

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。     

一种基于子波变换的语音增强方法

在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一尺度间变化的门限阈值来抑制带噪训音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现了在重构信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。     

An adaptive high-voltage direct current detection algorithm using cognitive wavelet transform

This paper proposes an algorithm that uses wavelet level adaptive decision-making for detecting high-voltage direct current (HVDC) discharge in wavelet transform cognitively. The identification and detection of HVDC discharge is an essential area of investigation, which contributes to ensuring pipeline safety and the optimal operation of an electrical power system. The proposed algorithm overcomes the wavelet packet transform’s disadvantage of needing to determine the level in advance. The decomposition level of wavelet packet transform is controlled by calculating relative wavelet energy change to decide its wavelet level. Our proposal extracts richer features of HVDC discharge by comparing other feature extraction algorithms. To select the best-suited mother wavelet function, we also design a selection method based on quantitative and qualitative approaches. An additional objective of this study is to detect the phenomenon of HVDC discharge using CP time-series data to assess the corrosion of energy pipelines. Moreover, a third primary discovery is that a wavelet-based application framework is designed to detect the HVDC discharge and further protect the energy pipeline. These discoveries can be valuably applied to the protection of power systems. They also provide brighter perspectives on future opportunities to expand on studies-to-date on the detection and classification of time-series data.     

利用自适应小波变换检测心电QRS波算法的实现

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

Prediction model of permeability index for blast furnace based on the improved multi-layer extreme learning machine and wavelet transform

The permeability index of the blast furnace is a significant symbol to measure the smooth operation of the blast furnace. This paper proposes a novel prediction model for permeability index of the blast furnace based on the multi-layer extreme learning machine (ML-ELM), the principal component analysis (PCA) method and wavelet transform (called as W-PCA-ML-ELM prediction model). This modified ML-ELM algorithm is based on the ML-ELM algorithm and the PCA method (named as PCA-ML-ELM). The PCA method is applied on the ML-ELM algorithm to improve the algebraic property of the last hidden layer output matrix which deteriorates its generalization performance due to the high multicollinearity. Because the production data of the blast furnace field contain noises, this paper applies the wavelet transform to remove the noise. Comparing with other prediction models which are based on the ML-ELM, the ELM, the BP and the SVM, simulation results illustrate that the better generalization performance and stability of the proposed W-PCA-ML-ELM prediction model.     

基于小波变换的视频录播图像预处理及应用

针对传统图像预处理中图像信息损失的问题,提出基于小波变换的图像去噪和增强的算法。实验证明基于小波变换的图像预处理方法能在去噪和增强的同时,保留了图像在时间和空间域的信息,为视频录播后续的目标检测与跟踪提供了高质量图像,提高了录播系统的跟踪准确性。     

基于FPGA的小波低频信号提取的实现

讨论了小波变换的原理和特点,简化了离散小波变换,在FPGA上实现低频光电跟踪信号的提取。     

基于小波域的视频关键帧选择算法

视频关键帧的选择算法基于小波变换（discrete wavelet transform,DWT）特征、多分辨率处理及统计技术。算法在不同分辨率下结合视觉掩蔽特性、视频帧相关性分析小波系数并统计,根据统计结果选择合适的阈值,最后通过比较选择出视频关键帧。结果表明,该算法能选择视频关健帧,选择效果优于以像素估计、块估计等与图像内容无关的算法,且简单易行。