二代小波变换在地震信号降噪技术中的应用

小波变换是去除地震信号中随机噪声,提高信噪比的有力工具,但实际去噪效果受到小波基函数、分解层数、门限阈值和阈值函数的影响。将二代小波变换与改进的阈值函数相结合,通过对去除相关成分的小波细节系数进行白噪声检测,确定最佳分解层数。通过仿真实验证明,该方法具有较好的去噪效果。     

基于小波阈值的浮动车数据消噪算法

研究通过小波函数选取等策略来构造一种适合于浮动车原始数据去噪的小波阈值去噪算法.数据去噪是浮动车数据进行交通信息研究的基础性工作,小波分析对于掺杂噪声信号的数据去噪有不可比拟的优势,本文通过构造新的阈值及阈值函数进而以信噪比、均方误差为指导对浮动车数据的去噪结果进行分析来确定小波基函数及小波分解层数,以此研究出针对于浮动车数据的小波阈值去噪的有效算法.通过本文构造的小波阈值算法使得浮动车数据去噪前后与遥感微波检测器（RTMS）数据的相关性提高10%以上,能够有效去除浮动车数据中的噪声.      

自适应阈值小波在指纹图像去噪中的应用

目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法.首先,算法对含有混合噪声的指纹图像进行一次中值滤波去噪.然后,设计了一种新的自适应阈值,小波分解层数越大新阈值就会越小,就能更好地体现噪声信号在进行小波分解时减小的特征.最后,设计了连续型低误差改进阈值函数,改进的函数是连续的,并且阈值达到极限时误差为0.改进后的算法使得估计的小波系数更加接近真实系数,重构后的图像更接近原始图像.实验结果表明,该算法对含有高斯噪声和椒盐噪声的指纹图像处理时,相比于其他算法,得到了更好的峰值信噪比和均方误差数值,去噪后的指纹图像纹理显示更加清晰.     

基于自适应阈值小波变换的心音去噪方法

在采集心音信号时,难免会引入一些噪声,对心音信号诊断之前必须对其做去噪处理。由于心音信号是非线性非平稳信号,对心音信号去噪处理常用小波变换去噪方法,但是传统的小波阈值函数去噪方法需要自定义阈值,去噪效果也不理想,且可能会滤除了大量的细节特征,从而无法对心音信号做出正确的判断。为了克服传统小波阈值函数对心音信号去噪处理出现失真的问题,本文在半软阈值函数的基础上提出了基于蚁群算法优化选取阈值的非线性小波变换去噪方法。以原始心音为研究对象,通过选用db6小波并进行6层小波分解,分别选用硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数、蚁群算法的优化阈值的半软函数等不同的小波去噪处理,并将去噪效果与原始心音进行对比,然后利用蚁群算法的全局搜索性搜索最小均方误差意义下的最佳阈值。仿真结果分析表明:蚁群算法优化选取阈值的心音去噪效果不仅能够去除噪声,还能保留信号细节特征,该方法与传统的硬阈值函数去噪方法相比信号的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)均得到明显的改善。     

基于小波变换的微震阈值去噪方法

矿山微震信号是微震分析以及定位的重要基础,但是微震信号常含有大量随机噪声,这些噪声会严重地影响微震信号的分析与处理.在全局阈值的基础上,对阈值函数进行了改进,提出了一种基于小波变换的迭代阈值方法.采用Symlet8作为小波基函数对微震信号进行5层分解,利用全局阈值与迭代阈值分别对微震信号进行去噪处理,对比去噪后信号的波形、差剖面、频谱、信噪比和均方差.结果表明:迭代阈值去噪后的信噪比更高,均方差更小,去噪后的信号更接近原始信号,可以将有用信号与噪声进行有效地分离.     

基于提升小波变换的心音去噪新方法

针对传统的小波阈值函数去噪无法有效滤除信号中的特定噪声,结合软、硬阈值函数的优点,提出了一种基于提升小波新阈值函数算法对心音信号进行去噪.首先利用提升小波变换对心音信号进行分解;然后利用新阈值函数更新其小波系数进行重构;最后与提升小波软、硬阈值函数去噪后的心音进行了希尔伯特包络提取验证其去噪效果.实验结果表明,提出的提升小波去噪新方法较软、硬阈值方法有更好的滤波效果,且提取的曲线包络更加清晰、平滑.     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

基于小波熵的最优阈值去噪方法

小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数.现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想.基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数.对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果.     

基于小波分析的呼吸信号消噪方法研究

为搭建呼吸信号采集平台,利用小波分析对流量传感器采集的呼吸信号进行了滤波处理. 实验中,讨论了小波基函数、分解层数以及阈值准则对小波消噪效果的影响,并得到了分析信号的最优小波基函数和最优分解层数. 基于组件对象模型(COM)技术,运用VC++和Matlab联合编程,形成可脱离Matlab环境运行的可执行文件. 仿真结果表明,信号采集平台成功实现了呼吸信号的采集与消噪,并取得了较好的效果.     

基于高斯性检验的自适应小波去噪方法

针对软阈值和硬阈值去噪算法存在的缺陷，提出了一种基于高斯性检验的自适应非线性阈值去噪方法。该方法根据信号和噪声的模极大值特性自适应确定分解层数，引入高斯性检验选择软阈值和硬阈值方法对每层小波系数进行降噪处理。仿真结果表明，该自适应滤波方法简单有效、稳定性高，去噪后信号信噪比得到很大提高，且不同仿真信号结果都明显优于经典的小波去噪算法。     

改进双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号降噪方法

采用传统阈值降噪方法对小波系数分别进行软、硬阈值处理时在强背景噪声下提取的齿轮箱故障振动信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真。利用双树复小波变换的平移不变性,提出了双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱振动信号降噪方法。对分解和单支重构后的各双树复小波系数采用了四阶累积量的处理方法,根据信号和噪声的统计特性进行信噪分离。由于小波分解层数会直接影响信号的去噪效果,因此,采用粒子群算法优化小波的分解层数。仿真和实验信号处理结果表明:该方法与双树复小波变换的软、硬阈值处理方法相比,在不同信号和噪声水平下更能有效地抑制噪声干扰,提高信噪比,并且能够满足实验中对采集到的振动信号进行特征提取的需求。     

基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理

表面肌电(surface electromyogram, sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进的经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)与二代小波改进阈值函数相结合的sEMG信号去噪方法。对含噪的sEMG信号进行MEEMD分解,再对高频的本证模态分量(intrinsic mode function, IMF)进行二代小波改进阈值函数去噪,将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量以及残余信号进行重构,重构后的信号即为去噪sEMG信号。仿真结果表明,基于MEEMD与二代小波改进阈值函数方法的去噪性能指标高于其他方法;实验结果表明,该方法结合了MEEMD和二代小波的优点,能够很好地消除噪声,且能最大限度地保留信号中的有用信息。     

基于LabVIEW的小波阈值融合算法去噪分析

采用小波变换进行信号分解处理,通过分析阈值去噪所用的小波尺度及阈值选择法,提出选取BayesShrink自适应阈值估计,构建基于软、硬阈值折衷法和一种新阈值函数的多算法融合阈值处理方法.利用Matlab仿真实验分析该方法的可行性和有效性,在LabVIEW环境下进行实际工程信号的去噪测试.实例分析表明,该方法的主要优点在于它对随机强噪声的降噪效果明显.     

基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制

地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,本文研究基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用GCV函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。     

基于改进阈值函数的体震信号平移不变去噪

体震信号微弱,受仪器、环境因素等方面的影响,常常含有大量噪声,研究一种基于改进阈值函数的平移不变法用于体震信号的去噪.针对体震信号选择了合适的小波基,说明了小波分解后各尺度上噪声方差的估计方法,分析了所改进阈值函数的性能及特点,并给出了算法的实现步骤.与基于硬、软阈值函数平移不变法的去噪效果比较,基于改进阈值函数平移不变法去噪后的体震信号波形平滑,特征点幅值无衰减.其功率谱密度与原始信号功率谱密度的对比结果表明,基于改进阈值函数的平移不变法能够在去噪的同时更好地保留原始体震信号的特征.     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

基于改进互补集合经验模态分解的自适应 小波熵阈值地震随机噪声压制算法

针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR) 1 d B以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。     

自适应小波阈值融合去噪法对采煤机振动信号的处理

提出一种自适应小波阈值去噪方法,该方法综合软、硬阈值函数的优点,构建了改进的阈值函数,赋予融合系数μ非定值表达式,使其具有较好的适应性。针对采煤机振动信号采集过程中的背景噪声较大的问题,采取分段阈值的方式,阈值根据信号分解层数的不同来确定。Matlab仿真实验表明,与软、硬阈值去噪法相比,改进的阈值去噪法去噪能力更强,而且能更好地保留原始信号的特征,对原始信号的重构更为准确。运用该方法对采煤机摇臂所采集的振动信号进行去噪处理,有效地去除了高频噪声信号,保留了齿轮啮合频率所在的低频频段,提高了信号的信噪比。     

基于EMD的基音检测预处理技术

针对基音检测的性能严重受背景噪声影响的问题,论文基于经验模态分解(EMD)理论,研究了含噪语音信号的EMD分解特性,参照小波阈值去噪方法,提出了一种基于EMD的自适应语音去噪算法,并且针对软、硬阈值函数的不足提出了一种新的阈值函数.MATLAB仿真结果表明,该方法可以有效地去除噪声,较好地恢复语音信号,与小波阈值去噪方法相比,信噪比、均方根误差等性能指标均有明显提高.     

基于小波去噪理论的拉曼光谱数据处理

利用光谱仪采集得到四氯化碳的拉曼光谱信号,针对光谱数据量大,干扰信息与有效信息并存,不利于对光谱数据进行定性定量分析的问题,采用小波阈值去噪的方法对原始拉曼光谱进行去噪处理,结果表明：小波硬阈值法可获得最优去噪质量,当小波基函数为db2,尺度分解为4,阈值量化为‘Heursure’,硬阈值处理,重构光谱的信噪比最大,均方根误差最小.研究表明：采用小波硬阈值法能有效去除四氯化碳拉曼光谱信号的噪声,最大程度保留其拉曼光谱特征信息.