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．     

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。     

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.     

小波包理论和最优小波包基探讨

小波包理论是一般小波理论的扩展,在实际应用中小波包变换比小波变换应用更广,应用效果也比较好,给出了小波包理论和常用的小波包变换,探讨了每个小波包是否存在一个最优小波包基。     

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。     

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。     

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

为更好地消除心电信号（ECG）处理过程中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提出一种基于改进小波阈值的去噪算法。该算法选定 coi5 作为小波基进行分解,选取分解尺度为 8 层,使用改进的阈值选取方法对每一层信号系数进行去噪。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差,同时具有良好的自适应性。实验结果表明,该方法与传统阈值法相比,信噪比提高了24.26%,均方误差降低了 21.42%;与当前国际上先进的去噪算法相比,信噪比提高了 2.01%,均方误差降低了6.9%,去噪效果显著提升,验证了该算法的有效性。     

基于小波优化阈值的图像滤噪研究

小波阈值滤噪是小波域滤噪的主要方法之一.该文描述了小波图像的滤噪原理和阈值的选取.针对图像滤噪在软、硬阈值的基础上进行了优化,给出了一种修正后的算法并在matlab7.9平台上对图像分别进行硬阈值、软阈值和软硬阈值修正算法滤噪的仿真实验,结果表明软硬阈值修正算法的滤噪效果更优.     

基于小波理论的心电信号仿真分析

小波理论在心电信号去噪处理中已经得到了广泛的应用,针对不同的噪声可以采用不同的小波方法进行去噪处理。根据小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波,并应用Matlab仿真进行实验。通过实验证明,利用不同的阈值函数及自适应阈值能较好地抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰,具有一定的实用价值。     

基于小波分析的面波信号处理

面波勘探在矿井探测方面已经成为了一种有力的手段。采集到的面波信号由于受到噪声的干扰,在进行信号解析之前,去除噪声干扰是很有必要的。提出了一种新的基于自适应阈值的小波模极大值算法对面波信号去噪,关键是在每个分解尺度上选取合适的阈值,对小波变换系数的模极大值点进行筛选,相对传统的阈值选取,该方法达到了满意的去噪效果。     

基于小波阈值去噪的改进方案

在D.L.Dohono提出的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了两种新的阈值函数,并对小波阈值的去噪算法进行仿真实验研究。首先分析软、硬阈值去噪法及最新的阈值改进算法,在此基础上提出两种改进小波阈值去噪算法,然后用提到的各种小波阈值去噪算法对指定图像进行去噪仿真研究,最后基于实验结果进行对比分析。新阈值函数在图像去噪方面要优于传统的软、硬阈值函数。能更好的保留原始图像信息,提高峰值信噪比并降低均方误差。     

基于相关函数的小波变换实现语音去噪研究

语音信号是非平稳的短时瞬态信号,有用信号与所含噪声处于同一频率段,采用滤波器形式的传统去噪方法,不能将噪声有效分离。小波变换具有时频局部分析的特点,通过将含噪信号进行分解,分离噪声信号,将有用信号进行重构,可有效地去除噪声。白噪声为平稳随机信号,在不同尺度上的小波变换是不相关的。本文根据白噪声和语音信号在不同尺度下的相关性表现,结合小波去噪的基本思想,提出一种基于相关函数的小波变换进行语音去噪的方法。经MATLAB仿真,相关函数确定的去噪方法,能有效去除语音信号的白噪声。     

基于小波分析的图像去噪

针对图像去噪展开研究,结合均值滤波技术和小波分析技术,提出了使用高斯平滑滤波与小波局部阈值处理相结合的方法。首先对图像进行高斯平滑滤波,然后选取适当的小波阈值对小波系数进行处理、重构得到新的图像,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,仿真实验结果表明文中所用的方法去噪效果更佳,图像有着更好的视觉效果。