小波分析在动态测试信号降噪中的应用

论述了小波分析在动态测试信号降噪中的应用.主要分析如何引入小波变换理论并通过它去除动态测试信号中的白噪声.随后阐述小波分析去除噪声的工程实现方法及其相对FFT除噪方法的优势.对一例加入白噪声的力脉冲信号进行了计算机仿真实验,结果表明,用小波变换处理含噪信号,具有明显效果.     

高斯白噪声背景下图像去噪方法研究

主要针对在高斯白噪声背景下在信号与图像处理中,采用小波变换使图像去噪,对噪声的统计特性建模,对小波去噪的理论依据进行了深入分析。     

微弱信号提取中的小波方法研究

针对于实际应用中的小信号特别是完全被噪声淹没情况下的微弱信号提取的问题，本文依据白噪声信号的小波变换系数相对比有用信号的小波系数小的特点，利用小波变换对信号进行消噪来提取微弱信号，仿真结果表明：小波变换能够有效的消除噪声，将有用微弱信号从受噪声污染的信号中提取出来。     

多尺度B样条小波变换去除噪声的一种方法

基于Ｂ样条小波的特点,利用小波变换引出了Ｂ样条小波实现信号分解和重构的实用公式．从理论和实验两个角度分析了不同噪声在小波变换下的传播性：白噪声和尖脉冲由于具有负奇异性和稠密性及方差均随尺度的增大而减少,据此提出一种用小波变换去除随机噪声的新算法．经过实验,与过去常用的均值滤波和中值滤波方法进行对比认为,该方法对白噪声和尖脉冲噪声均有良好的抑制作用,对信号的突变信息和波形都有较好的恢复作用,克服了均值滤波及中值滤波法造成原信号边缘模糊的缺陷．该方法可推广到其它信号的处理,具有一定的理论意义和实用价值．     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

一种用于复小波变换的有效系数阈值

构造了用于抑制局部放电信号中白噪声的复小波，并分析了现有几种小波阈值的不足，根据局部放电的小波变换系数具有模极大值的特点，提出了有效小波系数阈值法．用有效小波系数阈值法对4种模拟局部放电信号和实验室实测局部放电信号进行去噪研究，并与史坦的无偏似然估计阈值法和极大极小原理选择阈值法进行了比较，结果表明有效小波系数阈值法具有自适应功能，抑制白噪声比较彻底。提取的局部放电信号失真较小．     

用小波变换去除红外图像中1/f噪声的方法

研究红外图像中去除1/f噪声的方法,通过分析1／f噪声的频率和功率谱等特种,比较小波变换和维纳滤波去相关的效果,在图像处理中利用小波变换的去相关作用,合理地选择小波基,使1/f噪声变为易于清除的白噪声,从而达到去除1／f噪声的目标,实验结果表明,小波变换对去除1/f噪声有良好的效果,目标信噪比也有很大的提高,有助于后读的目标检测。     

利用二进小波消除电动机故障信号白噪声

通过对信号奇异点在二进小波变换下特性的研究,阐明了白噪声的性态与电动机故障信号的奇异性态在二进小波变换下的截然不同的性质,总结出简明的判据并据此提出了一种消除电动机故障信号中的白噪声的实用算法。     

含白噪声阶跃信号的频谱特性及去噪分析

章根据含有白噪声的阶跃信号的频谱特点，采用离散小波变换的方法对该突变信号进行去噪，实验证明，若选用合适的阈值方案，利用小波变换进行去噪，其效果将明显优越于基于传统傅立叶变换的理想低通滤波去噪。     

小波变换方法在地震资料去噪和提高分辨率中的应用

以小波变换为基础进行了叠前资料的面波去除处理．从分频处理的思路出发，研究了小波变换ＦＸ域拟合去噪．借鉴二维ＦＫ编程原理，实现了二维小波的快速算法，给出了噪声在二维小波变换域中的不同特征，进行了相应的处理．在小波变换域中，运用能量补偿方法提高了资料的分辨率     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

用小波剔除局放信号中白噪声的一种实用方法

局部放电信号中的白噪声给局放信号的后续处理带来了很大的困难，白噪声的剔除是局部放电信号处理中的一个不可缺少的环节。虽然有很多剔除白噪声的方法，但是大都不是很适合局放信号的处理。局部放电信号和白噪声有着不同的Lipschitz指数，经过小波变换后二者在时间--尺度平面上有不同特征。据此，文中提出了一种剔除白噪声的新方法，该方法运算简单，适合局放信号快速处理。处理后的局放信号不失真，而且剔除效果良好，能够运用于现场局部放电信号的处理。     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

小波变换在噪声信号处理中的应用研究

基于噪声信号处理的故障诊断技术中的一个重要内容就是如何从大量、繁杂的噪声信号中提取有用信息．在讨论了基于噪声信号处理的故障诊断技术特点的基础上,重点介绍了如何利用小波变换中的多分辨分析和小波包分析来对噪声信号进行处理的原理、方法以及基于Matlab小波分析工具箱的噪声信号特征提取技术。     

一种去除图像混合噪声的新方法

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与小波去噪的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并采用自适应窗口对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用基于高斯混合模型的小波去噪法滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和小波去噪法好得多。     

一种基于小波变换的图像去噪方法的应用研究

探讨了小波变换在图像去噪中的处理技术.首先分析了小波变换的原理,然后给出了基于小波变换的图像去噪原理,并设计了小波变换图像去噪的具体实施方案,最后给出了小波变换去噪的图像训练实验结果.结果表明,利用小波分解(变换)去除图像噪声,既滤除了噪声,又有效地保持了图像的细节信息.