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.     

瞬变电磁信号去噪方法及效果研究

采样后的瞬变电磁信号数据容易受到各种噪声的干扰,造成数据处理时分辨率较低,进而出现异常解释信息,影响后续工作进程,因此,必须选取合适的方法对其讲行去噪处理.本文集中对三点指数逼近非线性平滑去噪、基于小波阈值的信号去噪、基于小波变换模极大值的信号去噪、基于小波包的信号去噪等方法及效果进行比较,对瞬变电磁法的去噪工作具有一定的现实意义.     

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。     

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,     

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。     

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。     

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。     

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。     

小波变换模极大值点在信号去噪中的应用

如何去除信号中的噪声．得到纯净的信号是信号处理过程中一个热点技术。本研究根据噪声与信号的小波变换模极大值点在多尺度空间上具有不同的特性,对信号进行了噪声消除。试验结果表明,使用傅里叶变换和coif2小波模极大值点法对信号去噪,都能够有效地去除信号中的噪声,且重构后的信号非常逼近原始信号．但coif2小波模极大值点法去噪效果更好。     

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。     

基于多项式插值法估计小波系数的阈值

在小波分析用于降噪的过程中,关键步骤就是在小渡系数上选取阂值。本文讨论了小波闽值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后针对硬闽值法不连续和软闽值法有偏差的缺点,提出了一种改进方法,即多项式插值法,并给出这种估计器模型,这种算法不同程度地克服了软闽值和硬闽值方法中固有的缺点。通过数值试验进行比较,结果发现,这种改进的小波系数阂值估计模型用于信号去噪时,比单纯的软阈值和硬阈值方法均获得了更好的效果。     

降低传输噪声的小波方法

介绍了一种在铁路机车信号传输过程中用小波变换的方法降低噪声干扰和提高信号通道信号信噪比的方法,即用小波变换具有低熵性、多分辨率、去相关性和选基灵活性的特点,综合作为特征提取和低通滤波功能的手段,对机车信号和噪声干扰信号同时进行低通滤波和高通滤波,其低频系数主要反映信号信息,高频系数主要反映噪声和信号的细节信息。并对非平稳的机车含噪信号进行了多层小波分析,对每层高频分解系数进行阈值处理后再合成,做为有效达到滤除噪声和保留信号高频信息的手段对其进行了仿真分析。     

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。     

基于小波的医学图像去噪方法研究

为有效地表现医学图像原有信息中有用的信息,降低医学图像受噪声干扰的现象,减少诊断误差,本文将现有的小波图像去噪方法运用于医学图像,并对各种方法进行实验分析比较,以提供医学参考.实验发现,与较常用的均值滤波与中值滤波相比,小波去噪方法有效提高了医学图像的去噪PSNR值.     

一种基于平稳小波域的图像去噪新方法

本文在小波域图像去噪的基础上,提出了一种基于平稳小波域的去噪方法,并将文中滤波方法与传统去噪方法进行了效果比较。结果表明:与传统滤波方法相比,该方法不仅可以有效的去除图像噪声,而且在很大程度上保持了图像的边缘及细节特征,其相应的性能指标和视觉效果都要优于传统方法。     

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。     

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。