小波包多阈值去噪的一种改进方法

针对含噪信号中信号与噪声在频域内分布的差异性,通过小波包分解,将得到的小波包按照频率顺序重新排列,经过能量的比较将小波包分为3段进行阈值处理,实现多阈值去噪.仿真结果表明,与常用的Stein无偏似然估计阈值、极大极小准则闽值和固定形式阈值等方法比较,改进方法去噪效果更佳.     

SURE准则的图像小波阈值去噪

在D．L．Donoho提出的小波阈值去噪的基础上,提出了一种新的阈值函数,其功能与硬阈值函数相当,但是它具有二阶连续可导性．相对于软阈值函数,此函数“硬”特性可以很好保留图像边缘等局部特征;而其可导性为实现图像的自适应去噪提供了可能．本文应用此阈值函数,基于SURE无偏估计,给出了一种小波自适应阈值去噪方法,并用Lenna和Barbara图做了仿真实验,实验结果显示此方法在最小均方误差（LMSE）意义上的优越性．     

航空发动机尾气静电信号去噪方法研究

针对航空发动机尾气静电信号噪声大,信噪比低的状况,研究了静电信号去噪方法。通过对强制软阈值小波去噪、默认阈值小波去噪、自适应提升小波去噪以及经验模态分解去噪四种方法的深入研究。以及基于matlab平台对各去噪方法的实现。对比分析四种方法在航空发动机实际试车中静电信号的去噪效果。结果表明,EMD方法对于尾气静电信号有较好的去噪效果,其他三种方法也可以实现不同程度的去噪。     

基于EEMD阈值的MOA避雷器泄漏电流去噪的研究

MOA避雷器泄漏电流中的阻性分量是反映MOA运行状态的有效特征量,但MOA通常运行在强电场和强磁场环境中,MOA避雷器在线监测系统采集的泄漏电流信号必然混叠很多噪声,不经有效的信号去噪即采用,会影响监测系统的信号处理、分析和MOA避雷器故障诊断的准确性。针对MOA避雷器泄漏电流的特点,结合通用阈值(sqtwolog)原则、启发式阈值(heursure)原则、无偏似然估计阈值(rigsure)原则和极值阈值(minimax)原则,提出了总体经验模态分解(简称EEMD)阈值去噪方法。采用均方根值、三次倍频幅值比和去噪后的波形这三个评价标准来判断EEMD阈值去噪的优劣,通过对信号仿真和现场采集的实测信号进行分析,得出基于无偏似然估计阈值原则是最佳的EEMD阈值去噪方法。     

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.     

基于离散小波变换门限消噪法阈值确定的研究

本文利用信号和噪声表现出截然不同的特性,在原有软／硬阈值消噪的基础上提出了最大似然估计闽值消噪法。结果表明,利用小波变换进行消噪处理,最大似然估计闽值法优于正交小波变换中的软／硬阈值处理,在均方差较小的情况下信噪比得以提高。     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

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.     

在Matlab中用小波分析实现心电信号去噪

本文描述了通过bior3.5小波变换按照Mallat的快速算法对含有干扰的心电信号进行9尺度分解;通过使用硬阈值和软阈值方法获取默认阈值和使用Stein无偏似然估计阈值进行阈值量化,去除噪声成分;最后根据小波分解的最底层低频系数和各层高频系数进行一维小波重构,从而得到去除噪声的心电信号。     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

De-noising stochastic noise in FOG based on second-generation DB4 wavelet and SURE-threshold

An effective de-noising method for fiber optic gyroscopes (FOGs) is proposed. This method is based on second-generation Daubechies D4 (DB4) wavelet transform (WT) and level-dependent threshold estimator called Stein’s unbiased risk estimator (SURE). The whole approach consists of three critical parts: wavelet decomposition module, parameters estimation module and SURE de-noising module. First, DB4 wavelet is selected as lifting base of the second-generation wavelet in the decomposition module. Second, in the parameters estimation module, maximum likelihood estimation (MLE) is used for stochastic noise parameters estimation. Third, combined with soft threshold de-noising technique, the SURE de-noising module is designed. For comparison, both the traditional universal threshold wavelet and the second-generation Harr wavelet method are also investigated. The experiment results show that the computation cost is 40% less than that of the traditional wavelet method. The standard deviation of de-noised FOG signal is 0.012 and the three noise terms such as angle random walk, bias instability and quantization noise are reduced to 0.007 2° /ℴh, 0.004 1° / h, and 0.008 1°, respectively.     

自适应小波阈值与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

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.现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.基于Dohono提出的小波阈值去噪,使用一种自适应小波阈值函数滤噪法并与平均算法相结合,实现信号与噪音的分离.该方法除噪完全,即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留信号的细节,获取满意的处理结果.     

新阈值函数及其小波去噪研究

小波阈值法是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果.其中,选取合适的阈值函数是该方法最基本的问题之一.文章在讨论了硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数的特点及其不足的基础上,提出了一个新的阈值函数.该函数在整个小波域内连续并高阶可导,而且只需要确定一个阈值,算法相对简单.仿真结果表明,与硬、软和半软阈值方法相比,采用新的阈值函数可得到较为理想的去噪效果.     

基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪

提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。     

基于小波变换的飞行数据清洗

飞行数据因为野点和噪声的存在给其进一步处理和利用造成了困难。提出了一种基于小波变换残差直方图分析的野点识别方法,能在时间域内精确定位野点,并具有识别少量成片野点的能力。根据飞行数据噪声的特点及去噪要求,在去噪的过程中引入边缘检测,提出了分二进小波尺度乘积和小波阈值收缩两个步骤进行去噪的方法,从而在去噪的同时很好地保留了序列极值点的特性。实验结果表明本文所提方法对飞行数据中存在的质量问题具有较好的清洗效果,野点识别准确,去噪效果良好,并且对类似其它数据的处理也有一定的应用参考价值。     

基于图像局域特性的自适应贝叶斯小波收缩去噪算法

在小波去噪过程中,对小波系数进行统计建模,去噪效果会得到较大的改进.该文在贝叶斯萎缩去噪的基础上,提出了基于图像局域特性自适应阈值去噪算法.实验结果表明:新的算法比传统的算法能更有效地去除噪声,获得更高的PSNR.同时,图像中的边缘也保护得更好.     

基于脊波变换的自适应阈值图像去噪算法

利用脊波变换的方法，研究了图像去噪问题．设计了一种基于脊波变换的改进图像去噪算法，该算法采用软硬阈值折中函数，针对Normal Shrink阈值提出了改进．仿真实验表明，该算法与小波全局软硬阈值去噪、脊渡全局软硬阈值去噪等算法相比，图像的峰值信噪比值有明显提高，算法对以直线特征为主的图像较为有效．     

Texture preserving denoising method combining total variation and wavelet shrinkage

In this paper,we propose a new image denoising method that combines total variation(TV) method and wavelet shrinkage. In our method,a noisy image is decomposed into subbands of LL,LH,HL,and HH in wavelet domain. LL subband contains the low frequency coefficients along with less noise,which can be easily eliminated using TV-based method. More edges and other detailed information like textures are contained in the other three subbands,and we propose a shrinkage method based on the local variance to extract th...     

基于双变量模型的子带自适应滤波方法

利用贝叶斯最大后验估计理论研究了双变量层间模型、模型的子带自适应参数估计方法,推导了对应的萎缩函数;在此基础上设计了一种子带自适应图像滤波方法,并与两种基于模型的类似算法进行了比较.实验结果表明:利用小波系数层间模型可以有效地改善图像去噪质量.