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。     

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。     

基于小波变换的容积脉搏波信号去噪研究

在容积脉搏波信号采集过程中,会受到多种噪声干扰,传统的去噪处理效果并不理想。经过理论分析各种小波基特点得出适合处理容积脉搏波的最佳小波基,通过使用传感器采集的信号进行验证,采用分层阈值去噪的方法,提出对比去噪后信号的二阶微分信号作为去噪性能评定指标,最后得出coif5小波基在抑制噪声的同时还能保留容积脉搏波信号的特征便于进行后期研究。     

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.     

金融时间序列去噪的小波变换方法

比较分析了传统滤波方法对金融数据去噪的缺陷，提出采用小波分析对金融时间序列进行去噪。根据Donoho提出的小波去噪中的非线性阚值理论，结合金融时间序列的特点，分析了相应去噪参数的选取问题。以深圳成份指数数据为例进行实验。结果表明了该方法的有效性。     

基于语音特点的小波阈值去噪算法分析

小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。     

基于语音特点的小波阈值去噪算法分析

小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。     

基于多小波分析的图像优化去噪方法研究

针对传统单小波在对称性、正交性、有限支撑等特性上的不足,提出一种基于多小波分析的图像优化去噪方法。对图像进行预滤波处理操作,消除多小波的不恰当离散性。对待处理信号经预滤波处理后产生的四个分量进行多小波变换处理。采用Visu shrink方法与基于stein无风险估计的Sureshrink方法对阈值进行确定。保持总像素量不变,给出多小波分解及重构系统框图。以S=2的多小波为例对多小波变换进行分析。分别完成行滤波和列滤波。对噪声方差进行预测,完成对原始图像多小波系数的方差的估计,对尺度参数和阈值进行计算。仿真实验结果表明,所提方法能够有效去除图像噪声,进一步增强了图像的信噪比。     

基于小波变换的语音增强—阙值去噪的研究

对小波去噪的基本原理和小波阙值去噪方法进行了分析、研究.在此基础上丢小渡阙值去嗓法中阙值函数进行了研究.并针对软、硬阙值函数的不足,提出了一种新阙值函数,并对这个新阙值函数进行分析,并进行试验仿真.     

基于小波变换的半脆弱图像水印算法

在小波变换域内,将水印信息嵌入到特定小渡系数中,对图像带来的失真影响很小,同时可以准确地检测和定位篡改。提出了一种基于小波变换的自适应半脆弱水印算法,选取图像小波变换的低频信息作为图像特征并利用混沌映射对初值的敏感性产生水印信息,采用块均值量化调制小波系数的方法完成其嵌入。实验结果表明,该算法具有一定的鲁棒性,可将常规信号处理与恶意篡改相区分,并能准确定位篡改区域。     

基于小波去噪与改进的DFT信道估计算法

针对基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法没有消除循环前缀长度以内噪声,本文提出了一种小波去噪与改进DFT相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计算法。与传统的基于DFT信道估计算法相比,在误码率相同或者均方误差相同的条件下,该算法的信噪比(SNR)有了较大的提升。仿真结果表明,该算法能较好地减小信道所受噪声的影响,并能有效提高信道估计的精确度,其总体性能比基于DFT的信道估计算法更优。     

基于小波分析的图像消噪

简单介绍了小波分析的基本理论和小波消噪的基本原理,详细分析了基于小波分析对图像进行消噪的处理技术,并且利用Matlab实现了对图像的消噪处理。通过对实验结果的分析,比较了在图像消噪过程中用到的两种闽值的优劣,同时也证明了小波分析在对图像进行消噪处理中具有很大的优越性。     

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，     

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。     

基于小波变换的图像检索

正本文研究了小波变换的有关定义、理论和性质,尤其是小波变换的多分辨分析理论和离散小波变换理论;研究比较了图像边缘提取的一些方法,着重研究了图像检索的基本方法和基于小波变换的商标图像检索方法,在MATLAB工作环境下对其进行仿真试验,并对实验结果进行了分析和比较。我们还将作进一步研究,使之具有实用价值。近年来出现的小波分析方法作为有力的分析工具被用     

基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值算法致使图像高分辨部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径。