离散小波框架消除瞬态散射回波噪声

利用离散小波框架(DWF)结合非线性软阈值方法对瞬态雷达反射回波信号进行去噪处理。通过对模拟雷达散射回波信号去噪,并与传统的傅立叶方法,样条拟合,标准正交Daubechies小波基,sym4小波基,双正交bior2.2小波基法进行了数据对比,表明该方法对瞬态非平稳信号去噪效果更为明显。     

利用小波门限法进行信号去噪

介绍了一维小波变换和用于小波去噪的硬门限和软门限处理方法,给出了4种门限估算准则.根据信号与噪声在小波变换的多尺度上呈现出不同的传播特性,利用不同的门限估算准则,使用软门限对被噪声污染的一维信号的小波变换进行去噪处理,并作出了4种门限估算准则的去噪效果曲线图.计算机仿真结果表明,门限法具有很好的实用价值.     

基于小波变换的多普勒胎儿心率检测研究

为了解决从超声多普勒胎儿心脏回波信号中提取胎音信号时,去除各种干扰和噪声的问题,分析了超声多普勒回波信号的特点,应用了基于小波变换的阈值去噪方法,并对该方法的去噪阈值和原始噪声方差的估计进行了研究.在实际应用中对该阈值算子的系数作了改进,使得该算法能根据实际信号的强度、噪声的方差以及分解的层数,自适应地得到不同尺度的去噪阈值.通过对实际超声多普勒回波信号的处理,信噪比比传统滤波法提高至少5倍以上,能有效地提取出胎儿心音信号,较准确地计算出胎儿心率值.     

基于Gabor-Radon变换的低信噪比雷达LFM信号检测与估计

针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM(linear frequency-modulated)进行信号检测和估计的不足,提出一种联合Gabor-Radon变换方法.通过计算雷达回波的Gabor时频变换,得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图;然后,利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点,对时频2D图像进行Ra-don变换,检测出微弱LFM信号;再设置合适门限可对时频分布图去噪,进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形.仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信号.     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

基于Gabor-Radon变换的低信噪比雷达LFM信号检测与估计

针对通常利用的匹配滤波法对低信噪比雷达LFM(linear frequency-modulated)进行信号检测和估计的不足,提出一种联合Gabor-Radon变换方法。通过计算雷达回波的Gabor时频变换,得到2D含强噪声和弱直线LFM的时频分布图;然后,利用Radon变换能对直线和边缘进行快速检测、抗噪能力强的特点,对时频2D图像进行Ra-don变换,检测出微弱LFM信号;再设置合适门限可对时频分布图去噪,进行Gabor逆变换可以得到去噪的时域波形。仿真结果证明了此方法能在低信噪比下有效地检测出LFM信号。     

含白噪声阶跃信号的频谱特性及去噪分析

文章根据含有白噪声的阶跃信号的频谱特点,采用了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。     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

基于子波变换的图像多通道阈值降噪法

由于子波变换良好的信号能量集中性 ,近年来子波变换域的图像降噪受到人们重视 .子波变换域阈值去噪法因处理过程简单而得到广泛应用 .图像信息经过子波变换后在子波域分布的情况与子波基的选取有关 ,因此 ,不同的子波基在信噪分离上具有互补作用 .本文利用这种互补作用提出了两种子波变换域多通道阈值降噪方法 .根据噪声对图像影响与图像自身特征有关 ,以及子波变换域各子带子波系数之间的相关性 ,还提出了一种自适应的通道阈值设定方法 .实验结果表明 ,提出的算法在保持处理过程简单的同时 ,达到了更好的滤除噪声效果 .     

基于多元BKF模型的双树复小波图像去噪

本文提出了一种新的去噪方法。该方法将小波系数的内尺度和外尺度信息植入到多元BKF模型之中,从而充分考虑了内外尺度的相关性,并根据最大后验估计(MAP)准则,估计得到图像去噪的阈值化函数,最终,通过逆变换阈值化后小波系数得到去噪后的图像。同时该方法还利用双树复小波变换对图像进行分解和重构,克服了一般离散小波变换缺乏平移不变性和方向敏感性的弱点。去噪实验结果表明,该算法比传统的几种算法有更好的去噪效果。     

基于最优匹配小波的回波与图像消噪

研究了用于消噪的小波与信号、图像的匹配原则，在采用时域波形逼近与频谱匹配原则的基础上，提出了最优匹配小波的设计方法。首先构造了两种小波滤波器组，其次给出了最佳匹配小波的设计优化算法，最后分别探讨了应用最优匹配小波对超声回波和图像消噪的方法。仿真结果表明，该方法性能优于常规的小波消噪，能较明显提高信号与图像的信噪比。     

小波变换域多路回波消除自适应滤波算法

提出了一种小波变换域Newton／LMS多路回波消除自适应算法．新算法使用输入信号经离散小波变换后的细节分量调节自适应滤波器系数．当新算法应用于多路回波消除时具有很高的收敛速度和收敛精度,取得了较好的回波消除效果．仿真表明了新算法的有效性。     

毫米波雷达回波信号去噪系统设计

毫米波雷达的回波信号去噪系统以DSP芯片为核心，辅以数模转换及控制部分，包括与PC机的通信，用DSP实现主要的去噪算法．由于回波信号是非平稳的，传统的傅氏变换去噪效果不好，所以采用一种小波均衡阈值法对其去噪．实验结果表明，信噪比及最小均方误差均得到改善．     

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·     

最大似然估计阈值法对超声回波消噪的研究

针对超声脉冲信号具有的概率密度稀疏分布特性,提出了基于离散小波变换的最大似然估计阈值处理法,并与现有的软阈值处理消噪相比较,表明该方法效果良好．     

小波变换在行驶工况构建用车速数据处理中的应用研究

在以车载测试技术为主要手段的车辆实际道路行驶工况构建过程中,车速这一行驶数据具有数据量大、采样频率高等特点,需要借助计算机来完成相应的处理工作。原始车速数据中包含着大量的噪声和由于采样率高于所需精度产生的冗余,对信号进行一维离散小波变换,得到信号的高频和低频系数,并利用小波分层阈值降噪和小波分解域量化压缩实现信号的降噪与压缩。文中以采样周期7天的一段ECU车速数据为例阐述了一维离散小波变换在车速数据处理过程中的应用,结果表明采用该方法对车速数据进行降噪压缩具有较好的效果,可以增强短片段中速度、加速度等特征参数的差异性,改善聚类效果。证明一维离散小波变换在识别去除车速信号中噪声和冗余的有效性和正确性。     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

基于小波变换的语音增强去噪方法

将小波变换应用到语音识别系统中,提出了在语音信号预处理阶段基于小波变换估计的维纳滤波算法,结合小波变换的阈值处理方法对语音信号进行去噪处理,模拟实验表明该方法去噪效果较好.     

Feature Extraction and Classification of Echo Signal of Ground Penetrating Radar

0IntroductionGrvoeluonpde dpienne rtercaetinntg y reaardsa r, (wGhiPchR)is i se map lnoeywedte bcyh nsicqieunet idset-and engineers to obtaininformationfromsubsurface and man-made structures .It has advantage of quick,easy and non-de-structive way toi mage the first few meters of the subsurfaceSo,it is widely used in utility location,landmine detectionroad and airport runway inspection,geophysical survey,andarchaeological investigations ,etc[1 ,2]. Conventionally,radaecho signals can be form…