基于小波窗口的模极大值去噪算法

在相关去噪和模极大值去噪的基础上,提出了一种基于小波窗口相关的模极大值去噪算法.即先用小波窗口相关法时最大尺度的小波系数进行预处理,再用模极大值法去除各层系数的噪声.该算法不仅克服了通常相关去噪算法中小渡系数对偏移敏感的缺点,避免了阙值选择受噪声影响的问题,同时,它也解决了模极大值算法中由于小尺度上噪声影响较大而造成的对信号小波系数定位不准的问题,减少了模极大值法的累积误差.仿真实验验证了新方法的有效性,特别是信噪比较低时,该方法的效果尤为显著.     

基于对称小波变换的多层系数乘积去噪算法

为了有效地去除信号中的噪声,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法.该算法利用时称小渡能够反映信号突变位置的特点,把相邻的两层细节系数相乘得到模极大值,再加以阈值化和归一化,然后与低层的细节系数相乘,得到降噪的细节系数,重构后得到去噪信号.给出了应用该算法的具体步骤,并且通过仿真实验证明了该算法的有效性.     

基于双尺度连续小波变换的二相编码信号识别

针对信号和噪声小波变换的模极大值在不同尺度上表现出截然不同的性质,提出一种利用粗细定位相结合的思想对二相编码信号奇异点实现精确定位的方法。该方法采用大尺度上的模极值点进行粗略定位奇异点出现的范围,并据此去除小尺度上的伪极值点,用小尺度上的模极值点精确定位奇异点出现的时刻。实验仿真比较了几种不同小波基函数下的算法性能,结果表明,该方法在采用db3小波基下对二相编码信号突变点的识别具有很好的效果。     

一种改进的小波去噪中模极大值处理的方法

基于多尺度分析，引入Mallat提出的补偿因子削减非连续二进尺度对小波系数造成的影响：利用信号和噪声奇异指数不同的特点判断噪声模极大值，并对其所在选通域进行直线平滑处理：把阈值去噪和Witkin的尺度跟踪理论结合，有效恢复了1尺度细节系数。仿真实验结果表明，这种改进后的方法能保护信号的原有信息，有着更好的去噪效果且计算量较小。     

基于迭代方法的软阈值估计小波去噪

基于小波变换的阈值去噪方法依赖于信号的长度和噪声的方差。在大多数情况下,噪声的方差是未知的,需要对其进行估计。提出一种基于软阈值函数估计阈值大小的算法。该算法是一种迭代算法,证明了该算法的收敛性,并分析了该算法运算量。数值实验表明该算法估计阈值的准确性和MAD方法相当,同时计算量远远小于MAD方法。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

基于局部方差的模糊小波阈值图像去噪

针对小波阈值去噪中的VisuShrink阈值(统一阈值)“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值(Stein无偏估计阈值)“过保留”噪声系数的特点,提出了一种新的模糊小波阈值去噪方法。该方法根据小波系数局部方差能体现信号受噪声影响程度的特点,在局部方差之间引入模糊区域,通过模糊区域内局部方差的大小来计算相应小波系数的噪声隶属度。根据不同的模糊隶属度在VisuShrink阈值与SUREShrink阈值之间选取去噪阈值,并用软阈值函数消减。实验结果与仿真表明,提出的模糊阈值方法有较好的去噪效果。     

基于多分辨率分析的心电图信号去噪算法

在心电信号的采集过程中 ,不可避免地会混入肌电噪声、基线漂移和 5 0Hz工频干扰等噪声信号 ,不同程度地造成了常规心电图 (ECG)特征识别方法对心电信号特征点提取的误判和漏判。根据二进小波在各个尺度上所具有的不同带宽的带通滤波特性 ,提出了二进小波去噪和特征提取的算法。所提算法能很好地抑制各种干扰 ,可消除基线漂移 ,为运用阈值法等识别算法对心电信号进行实时准确的特征识别提供了理想的波形。采用MIT/BIH数据库中的心电数据对算法进行检验 ,效果理想     

小波变换在有噪图像边缘检测中的应用

描述了有噪图像边缘检测的方法，它基于小波变换的多尺度分析。通过合理选择小波基，可以得到图像的多分辨表示。证实了小波多尺度变换在有效去噪的同时可以保持图像的特征。通过信号，噪声奇异性的分析，对有噪图像小波变换局部极大值的检测可提取出所需的图像边缘特征。实验结果证实了该方法的可行性     

自适应阈值多小波故障暂态信号去噪方法

在介绍多小波基本理论的基础上 ,探讨了基于多小波的信号去噪方法。针对目前多小波去噪方法的不足 ,提出一种基于自适应阈值的多小波去噪方法 ,应用于电力系统输电线故障暂态信号的去噪 ,并与基于传统阈值多小波和小波的去噪效果进行了比较。仿真结果表明 ,该方法可以根据实际信号自适应改变阈值大小 ,在去噪效果上优于传统多小波去噪方法。     

基于移不变二维混合变换的机场雷达噪声抑制

机场跑道异物(foreign object debris, FOD)检测对飞行器的安全起降有着非常重要的意义,而机场跑道异物检测的一个关键环节是很好地抑制机场雷达图像的噪声,因此提出一种基于距离时间维的移不变混合变换以抑制机场雷达图像的噪声。首先,在雷达成像时进行离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)和维纳滤波滤除距离维上的噪声。然后,在雷达成像时进行超分析离散小波变换(hyperanalytic wavelet transform, HWT)自适应滤波去除时间维上的噪声。与传统的成像后去噪算法相比,本文的算法可以有效地去除机场雷达图像噪声,显著地改善图像的视觉效果。最重要的是该算法具有很强的实时性,可以很好地应用到工程实践中。     

基于子波变换的水声信号去噪方法研究

针对水声信号的低信噪比、非平稳性等特点，在对采集到的水声信号进行分析处理的基础上，提出了一种水声信号去噪的方法。该方法首先对采集到的低信噪比水声信号进行滑动取值，分别利用子波变换求功率谱，并进行统计平均，确定代表水声信号特征的频谱分量，去除不稳定的随机频谱分量；然后利用子波反变换将处理后的功率谱变换为时域信号；再利用子波软门限去噪方法去噪。通过仿真验证，获得了较好的效果。     

自适应小波阈值在磁记忆信号降噪处理中的应用

用金属磁记忆方法检测时信号常常被各种噪声污染,为了降低噪声的干扰,对传统阈值方法的局限性进行了分析,并在改进阈值函数的基础上提出了一种自适应小波阈值降噪方法。通过仿真实验对该方法的性能进行了验证,然后将其应用于磁记忆信号的降噪处理中,结果表明算法较好地剔除了信号中的噪声,提高了重建信号的噪声抑制率,降低了信号的失真率,是一种可行的磁记忆信号降噪方法。     

动中通系统中陀螺信号小波滤波算法

在动中通系统中,陀螺检测的载体扰动信号的精度直接关系到整个系统的精度和性能。针对陀螺噪声信号的特点,提出了一种将3σ模平方阈值和平移不变小波变换(translation invariant discrete wavelet transform, TIDWT)相结合的滤波算法,能够有效地抑制陀螺噪声信号和由小波变换产生的失真现象。仿真和实验结果表明,该滤波算法效果优于传统的小波滤波算法。     

取水监测数据的奇异值识别与修正策略

提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点.     

二元收缩方程与复数小波用于SAR影像去噪

二元收缩方程定义了由相邻尺度小波系数的联合概率密度函数,其与噪声模型联立后利用最大后验概率估计可进行图像去噪。在SAR图像斑点噪声服从瑞利分布的假设下,结合双树复数小波变换推导了基于二元收缩方程的SAR图像的简化去噪模型,然后利用局部方差估计和维纳滤波器获得噪声方差与带噪小波系数方差的估计值,并计算出合适阈值对SAR图像进行去噪。实验结果显示,去噪图像的峰值信噪比以及有效视数都较其它算法有大幅提高,且很好地保持了图像的边缘特征。     

Research on fiber optic gyro signal de-noising based on wavelet packet soft-threshold

Gyro's drift is not only the main drift error which influences gyro's precision but also the primary factor that affects gyro's reliability. Reducing zero drift and random drift is a key problem to the output of a gyro signal. A three-layer de-nosing threshold algorithm is proposed based on the wavelet decomposition to dispose the signal which is collected from a running fiber optic gyro (FOG). The coefficients are obtained from the three-layer wavelet packet decomposition. By setting the high frequency part which is greater than wavelet packet threshold as zero, then reconstructing the nodes which have been filtered out noise and interruption, the soft threshold function is constructed by the coefficients of the third nodes. Compared wavelet packet de-noise with forced de-noising method, the proposed method is more effective. Simulation results show that the random drift compensation is enhanced by 13.1%, and reduces zero drift by 0.052 6°/h.     

小波域模极大值的激光信号滤波方法研究

针对用传统滤波方法滤除激光陀螺随机噪声性能低的缺点,提出了一种基于波域的模极大值滤波方法。该算法利用小波变换模极大值滤波方法对激光陀螺零漂数据进行处理,获取模极大值点,通过交替投影算法重构信号,并采用Allan方差法对波效果进行定量分析。通过实验验证了该方法滤波效果优于基于时间序列模型的卡尔曼滤波方法,能有效减小随机误差,提高测量精度。