小波变换及其在瞬变电磁信号去噪处理中的应用

瞬变电磁法是当前煤矿电法勘探中最常用的物探方法之一。在瞬变电磁数据采集时,不可避免地受到各种噪声的干扰,传统的去噪方法已不能适应目前的勘探精度要求。通过对一维信号模型加入高斯白噪声进行小波去噪计算机仿真,结果表明小波变换去除高频噪声效果良好。实测资料数据处理结果表明,选择合适的小波簇进行小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声,是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法,     

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.     

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。     

基于小波神经网络的信号去噪时的阀值自学习

本文针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阀值选择，提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阀值的方法，从而提高对信号的去噪性能。     

基于小波变换系数门限值的去噪方法研究

本文系统分析了基于小波变换的门限值去噪方法,研究了小波变换门限值选择的准则及其算法.通过计算机仿真,比较了各种准则的性能,验证了基于小波变换门限值去噪方法的滤波效果.仿真结果表明,基于小波变换门限值的去噪方法可以有效地去除宽带噪声.     

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。     

钻井模拟中测井信号小波去噪的最优阈值选取方法

钻井模拟中的测井信号往往存在着与地层无关的噪声干扰,必须进行去噪处理。小波变换可以滤除测井信号的噪声和干扰,但其去噪效果与阈值的选取有关。本文从理论上介绍了阈值的选取准则及阈值选取方法,再从实验角度对四种阈值选取方法（Stein无偏似然估计阈值法、固定阈值法、混合型阈值法和最小最大准则阈值法）进行了分析计算,最终选定混合型阈值小波消噪法去除测井信号的噪声。对实际测井信号的处理效果表明,混合型阈值小波消噪法不仅去噪效果好,而且较好的保留了测井信号的分辨率,适用于测井信号的去噪。     

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。     

一种新的阈值函数的平移不变多小波去噪方法

为了改进图像的质量,将一种新颖的基于新阈值函数的平移不变多小波去噪方法引入信号的去噪中。通过对比软、硬阈值的优缺点,得到一个新的阈值函数,并将它应用于平移不变多小波去噪中。实验结果显示,该方法不仅能有效地消除Pseudo-Gibbs（伪吉布斯）现象,有很好的视觉效果,而且同传统的平移不变小波去噪相比,它具有更高的信噪比和更小的均方误差。     

一种复小波域维纳滤波结合偏微分方程图像去噪方法

本文提出了一种基于复数小波域上的多方向窗维纳滤波与偏微分方程保持边缘细节相结合的方法。针对小波域维纳滤波的方向性差,本方法先进行复数小波变换,获得六个方向上的图像信号,该六个方向进行方向维纳滤波,对图像进行去噪,以此引导偏微分方程中的扩散函数,实现各项异性进行扩散。实验结果表明,本文所提出的方法的峰值信噪比,以及视觉质量都较复小波去噪或各项异性非线性扩散去噪方法有明显的改善。     

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。     

C#.net和Matlab在遥感图像处理中的应用

主要介绍了小波变换和均值滤波的一些基础知识,c#.net和Matlab接口实现的方法,小波和均值滤波的遥感图像降噪的步骤。去噪方法的指导思想是从图像信号本身出发,采用小波变换和均值滤波相结合的方法,先将含噪图像进行小波分解,获得具有频率分布特征的细节子图像,然后根据各细节子图像的频率分布特征,采用不同形状的模板进行均值滤波实现去噪目的。     

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。     

小波平移不变阈值去噪在数据挖掘中的应用

平移不变量小波阈值去噪法是对小波阈值去噪法的改进,能够有效抑制小波阈值去噪过程中出现的伪吉布斯现象。基于此方法这一特性,利用其对时序数据挖掘中的数据进行预处理,再结合小波多分辨率的特点进行分析挖掘,研究较准确提取有用信息的方法。     

改进的小波阈值去噪法在心电信号中的应用

目的:滤除心电信号中包含的基线漂移、工频干扰、肌电干扰三种主要噪声,获取干净有效的临床心电信号信息。方法:改进阈值处理函数的小波变换阈值去噪法。结论:改进阈值处理函数小波阈值去噪法能更好的弥补了软、硬阈值函数去噪法中存在的不足,得到的去噪效果更优。     

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。     

小波变换在遥感图像降噪中的应用

本文对小波变换的基本理论进行了简单介绍,由于小波变换具有时域和频域上的局部性特性、多分辨分析特性、低熵性、去相关性及选基灵活性等优点,非常适合于对非平稳信号-图像进行分析和处理。并且详细分析了基于小波变换对图像进行消噪的处理原理与实现,并且利用MATLAB对含噪遥感图像进行处理,最后结合理论分析和实验实例讨论了小波分析在遥感影像降噪处理中的作用,利用像元均值和方差来评价降噪效果,说明该方法有效、可行。     

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。