基于小波变换的信号消噪方法研究

小波分析是近年来发展起来的一门新的数学理论和方法,在噪声消除等方面有着广泛的应用。常用的小波消噪方法主要有基于小波系数间相关性消噪和小波收缩阈值消噪两种,通过对两种方法进行分析研究,提出一种新的消噪方法——基于小波系数尺度间相关性的阈值收缩法,仿真试验证明该方法是可行的。     

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。     

基于双密度小波变换的信号去噪研究

为了改善信号的去噪效果,在分析离散小波变换和双密度小波变换的基础上,提出一种基于双密度小波变换的去噪算法。双密度小波有两个小波函数,同一个尺度内相邻的小波间的频带间隔更小,有效的克服了离散小波变换时移性的缺点,有近似的平移不变性,更能描述信号的真实特征。将该算法用于不同噪声强度下的信号去噪,实验结果表明：基于双密度小波变换的去噪算法优于基于离散小波变换的去噪算法,是一种有效的信号去噪新算法。     

基于小波变换的图像阈值去噪法

图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。     

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。     

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MATLAB的小波消噪仿真实现

小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构,通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法.分析小波消噪的算法和实现步骤,并基于MATLAB软件平台编写仿真程序.进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验,消噪效果良好.     

数字图像的小波去噪方法研究

由于外来信号的干扰,大多图像都含有不同程度的噪声。为了更好地对图像进行分析,就必须在图像预处理中减小这些噪声。图像去噪正是在保留图像原有重要信息（边缘等）的前提下降低或消除噪声。该文介绍了小波变换的基本理论,对以小波为工具的数字图像去噪方法进行了探索,同时选取不同小波基函数对多幅标准图像开展了大量仿真实验,并对小波基函数的选取以及软硬阈值去噪等相关问题进行了研究,得到了最优基的选择应根据图像自身的特征来确定等有意义的结论。     

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.     

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.     

小波阈值和RLS自适应算法语音消噪应用研究

对小波闽值算法和RLS自适应算法进行系统分析,比较两者的优势及不足,提出两者语音消噪的实现,并将实际信号与原始语音取样信号进行仿真消噪比较.研究表明,采用小波阈值算法进行消噪处理,消噪效果明显;RLS自适应算法具有更强的自适应性,消噪效果较好.     

基于小波变换的图像去噪方法的研究与实现

本文将小波阈值去噪与维纳滤渡结合起来,在小渡域进行维纳滤波.为了完成估计和去噪两个任务,我们设计了双小波基维纳滤波器,采用两路小波变换.我们采用构造的调节阅值函数作为第一路小渡滤波器,克服了硬阈值法产生的伪吉布斯效应和软阚值法产生的边缘模糊等失真现象,在有效去噪的同时很好地保留了图象边缘等局部特征.     

基于NSCT的图像消噪研究

针对CT变换缺少平移不变性会在图像消噪时产生伪Gibbs现象,提出了非下采样CT变换与自适应阈值法相结合的图像消噪法。实验结果表明,采用非下采样CT变换方法能有效地消除图像噪声,保存图像的纹理细节,提升图像信噪比,消噪效果优于传统小波及CT消噪效果。     

基于脊波变换的地震信号去噪方法

Ridgelet变换是信号的一种新的多尺度表示方法,它特别适合于具有线奇异性的二维信号的描述.将小波的自适应阈值去噪方法扩展到Ridgelet域中,应用Ridgelet变换,采用自适应阈值对地震信号进行去噪处理.教值实验结果表明,Ridgelet变换在地震信号去噪方面优于小波变换.     

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。     

基于正交试验方法进行小波消噪参数选择

消除噪音对于信号处理特别是语音信号处理具有重要意义,小波消噪是最近十几年兴起的信号时频处理方法,它可以很好地应用于信号消噪,但是小波消噪中有许多参数需要选择,使得参数组合的方案数量尤其巨大,如何在经验的基础上选择对于某信号最适合的小波消噪参数,是我们要讨论的主要内容,本文引入方差试验方法,在有限的选择范围内,能够通过计算分析求出最优组合,并对最优组合的效果进行估计,此外,还得到了一些关于小波消噪的重要结论。     

基于最优小波包基的信号去噪算法

提出了一种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.实验结果表明该算法对于信号去噪是十分有效的.     

一种改进的地震波信号去噪方法

从复杂地震波背景中提取单频信号问题出发,分析比较了经典的傅里叶变换滤波和传统小波变换去噪方法的局限性。根据地震波环境噪声不会突变的特点,采用震源发射信号的前几秒种所采集的噪声样本作为整个信号处理过程中的噪声信号。采用小波包变换去噪方法,先分别获取噪声系数和信号加噪声系数,然后从总系数中减去噪声系数,得到信号的系数,再根据这组系数对信号进行重构,获得很好的去噪结果。将此方法应用于落重产生的地震波信号的提取中,为后续地震波信息的利用提供了基础。     

基于小波变换的地震信号去噪方法研究

提高信噪比是地震信号数字处理的主要任务．研究了几种常用的小波去噪方法在地震信号中去除随机噪声的应用,分析了各自的特点,并改进了算法．通过MATLAB的仿真结果表明,小波变换的去噪效果明显优于传统的Fourier变换方法．