小波分析用于信号消噪处理浅析

本文作者通过对多尺度下小波变换系数及模极大值的分析发现,在实际工程中,有用信号通常表现为低频部分或者是一些比较平稳的信号,所以可以对已经被噪声污染的信号进行小波分解,对分解后的小波系数使用门限阈值处理,以达到消噪目的,仿真结果表明,这一方法有其有效性与可行性。     

小波消噪在信号处理中的应用

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科，已成为众多领域的研究热点。本文介绍了利用小波分析理论，分析噪声干扰有用信号的处理问题，并利用二进小波变换对含噪声的振动信号进行信噪分离。并将小波变换与短时Fourier变换消除噪音进行了比较，分析结果表明小波分析对非平稳信号消噪有着傅立叶分析不可比拟的优点。     

小波变换在激光超声无损检测信号去噪中的应用

介绍了基于小波变换的激光超声检测信号降噪处理技术,实际检测信号的降噪处理试验表明,应用该技术对激光超声检测信号进行降噪处理可显著提高信噪比.根据信号的波形特点选取了小波函数,采用heursure阈值去噪有利于提取超声回波波形.     

小波分析在地震数据去噪处理中的运用

由于金属矿体埋藏较深、受热液侵入及构造破碎的影响,矿体与围岩之间的电性和磁性参数引起的地球物理异常变得很弱,使得传统探测方法不再适用,需要新的方法进行探测。本文深入研究小波阈值去噪的相关理论,分别针对一维信号与二维信号构造多尺度空间下的阈值去噪方法,并找出小波阈值去噪的优势与缺点。     

基于 JADE 与小波分析的地震信号去噪算法研究

基于盲分离技术和小波分析,提出了消除地震信号噪声的一种新算法,这种算法将小波分析和盲信号分离技术有机结合,较好地发挥了消除地震信号随机噪声的作用;并通过应用到实际地震信号中,与其它去噪技术相比,此种去噪技术结果更理想。     

小波分析在信号处理中的应用

论述了小波分析在信号处理中的九大应用.     

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.     

基于小波变换的信号消噪

通过对噪声特性的分析并用小波的方法对信号进行消噪处理,结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。结果表明,这种方法在改善信噪比的同时,又保持相当高的时间分辨率,并且计算简单,有很好的去噪效果。     

小波分析在各领域中的应用及展望

小波分析在当今各个领域都得到了广泛的应用,它弥补了傅立叶变换及窗口傅立叶变换的不足,本文根据国内外本领域的研究情况,综合研究了信号处理、图像压缩、通信处理、信息安全、医学、化学、石油地质勘探、机械工程等各领域中的应用。     

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.     

基于小波包滑动阈值的信号去噪

传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。本文介绍了一种利用小波包滑动阈值去噪的新方法,通过对信号的小波包分解系数的滑动阈值量化,得到重构的去噪信号。计算机仿真结果表明,滑动阈值法具有很好的实用价值。     

毛细管气相色谱信号的小波滤噪

通过对色谱仿真信号的小波处理,研究了不同色谱峰形的小波变换,提出了基于阈值的毛细管气相色谱信号的小波滤噪方案,改善了色谱信号进行小波高低频分解方法的滤噪性能．     

基于小波去噪的快速定点ICA及其在振源识别中的应用

在多源激励情况下,从传感器阵列输出的高维响应中分离、识别不同振源的性质,对于大型结构振动分析以及对其状态监测与健康评价有着重要的意义.本文结合大型结构振动的性质,介绍了小波阈值去噪原理,使用其改进的快速定点算法实现了多源激励情况下振源信息分离的方法.文中通过实例给出了这种方法的应用效果.     

GIS局放信号小波去噪和模式识别方法

本文介绍了小波阈值法对GIS局放信号的检测方法及识别模式。小波分析具有多分辨特性,对多变化的信号具有更加敏锐的反应,大大增强了GIS局放信号背景噪声的检测能力,从而达到了较好的滤波效果。     

基于小波分析的微弱信号检测及其在Matlab中的仿真

通过基于小波分析的处理方法,实现对彩色全电视信号一段被高斯白噪声干扰的降噪,解决微弱信号检测过程中遇到的理论和实践问题.     

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。     

小波萎缩法去噪

通过利用软、硬阈值函数和比例萎缩LAWML法对高斯白噪声去噪比较研究,数值算例表明软阈值函数去噪效果最好,而且其效果与小波变换分解层有关。     

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．     

基于小波分析的振动信号去噪处理

为提高检测气体绝缘金属封闭开关设备（GIS）故障点的有效定位率,提出利用软硬阈值结合法对振动信号设定阈值,采用具有多分辨率特性的小波分析方法进行有效降噪;通过Matlab仿真和实际试验结果验证其准确性,对比分析表明,基于小波分析的去噪方法提高了信噪比和定位准确性,是一种提取有用信号的有效方法。     

小波信号噪声消除的LabVIEW仿真设计

本文主要是通过对小波消噪原理的分析,利用虚拟仪器的方法来仿真应用小波变换对信号的消噪过程,同时介绍了LabVIEW对MATLAB的调用方法及整个仿真软件的设计过程,并给出消噪后所提取的缓变信号波形.