小波奇异性分析在滑坡体位移监测降噪中的应用

利用信号奇异性与小波变换模极大值性质间的关系,研究小波变换模极大值法用于滑坡体位移监测曲线去噪的处理方法.介绍了小波变换和信号多尺度分解的基本理论、信号的小波变换模极大值在不同尺度下的传播特性与信号奇异性的关系.并利用实际数据资料,在Matlab下进行滑坡体位移监测曲线去噪试验,取得了理想的效果.实验结果表明,将基于奇异性的小波变换模极大值法用于滑坡体数据处理中是有效的.     

拉曼光谱预处理中几种小波去噪方法的分析

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.以钙长石的拉曼光谱为研究对象,探讨小波变换在拉曼光谱信号去噪方面的应用,分别采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法对加噪后的拉曼光谱进行去噪并对去噪效果进行比较.结果表明,小波变换模极大值光谱去噪法得到了较高的信噪比,小波软硬阈值法次之,其他2种方法去噪效果较差.小波变换模极大值法能够有效去除光谱噪声,并很好地保留了光谱信号特征,为拉曼光谱的校正模型的建立奠定了良好的基础.     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

基于小波多尺度乘积的信号去噪算法

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数：再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明：该算法在有效去除噪声的同时,也能保留信号的重要特征。     

基于二进小波变换的奇异信号消噪

小波变换在时、频两域均具有表征信号局部特征的能力,是描述和检测信号局部性质的有效手段;利用小波变换模极大值能检测出信号上的所有奇异点,根据小波变换模极大值随尺度的增、减规律,去除噪声对应的极值点,再由模极大值重构信号,提出了小波变换基于奇异信号的消噪方法,并应用于对一瞬时心率信号进行消噪.     

小波去噪中对模极大值处理

分析信号和噪声的奇异指数，根据函数不同的奇异指数小波变换的中模极大值具有不同的传播特性的理论，在相邻模极步构成的待爱域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选能域进行平滑处理，反变换重建出现去噪信号，实验结果表明这处方法计算简单且有较好的去噪效果。     

转子瞬态信号去噪的小波变换方法

利用小波变换下有用信号和随机信号在多尺度空间中模极大值不同的传播特性,对转子瞬态信号进行去噪处理,取得良好效果。     

小波去噪技术在捷联寻北仪中的应用

为了提高捷联寻北仪在动态干扰下的精度,采用小波去噪法对寻北仪的原始输出信号进行处理.通过对多尺度下信号的小波变换系数及模极大值的跟踪,发现有用信号为平稳信号,而干扰信号的模极大值并不都随尺度的增加而减少,因此提出模极大值与软阈值相结合的方法.对随尺度增大的模极大值用其左右相邻几个非模极大值平均值替代,滤去李氏指数大于0的干扰信号;对李氏指数小于0的噪声采用软阈值法去噪.该方法可使寻北精度达到1 mrad.     

一种改进小波系数重构的信号去噪算法

利用模极大值原理去噪后的小波系数,提出了一种采用三次样条插值进行小波系数重构,然后再结合Mallat重构算法,恢复出去噪后的信号.实验结果表明,该算法能给出信号原始小波变换系数的一个很好的近似,去噪效果明显.     

利用小波变换多尺度传播特性实现地震信号去噪

小波变换可以把时域信号变换到时间尺度域中,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征．由于信号和噪声具有不同的奇异性,它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不同．文中根据信号和噪声在小波变换域模极大值的多尺度传播特性的不同,以及地震信号相邻道的相关性,提出了一种去除地震信号中随机噪声的方法,实验表明该方法具有较好的去噪效果．