基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法

针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。     

一种基于改进的软硬阈值折衷法的去噪研究

在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种新方法;采用模糊滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差,然后采用软硬阈值折衷法对处理过的信号进行消噪,仿真实验表明,新方法可有效的抑制噪声.其消噪后的信噪比和均方误差均优于软硬阈值函数及其折衷算法,具有较好的消噪效果.     

不同小波去噪法处理热重信号的研究

通过对恒温DTG曲线的小波去噪研究,发现采用不同的小波以及小波分解层次都会影响到最终的去噪效果．利用信噪比、均方根误差和李氏指数等指标作为评判标准,比较了不同去噪信号的特征,并确定了最佳的小波去噪参数．同时对过滤得到的噪声信号进行分析,发现这些噪声信号符合白噪声的标准,通过比较小波去噪与相邻点平均法和傅里叶过滤法,证明小波法在处理DTG信号时具有优势。     

非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法

针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法.该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号.研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小.     

基于小波分析的γ能谱去噪方法

对放射性核素进行能谱分析,应正确识别谱信号,降低因统计涨落产生的误差.因传统去噪手段存在不可避免的缺陷,使用小波分析法取代传统方法应用于γ能谱去噪.以信噪比和均方根误差为衡量标准,仿真实验验证了小波去噪法的优越性.对现场采集到的能谱进行小波去噪处理,结果显示,小波去噪法可以有效去除噪声及假峰干扰,为寻峰等后续处理提供便利.     

基于小波分析的7能谱去噪方法

对放射性核素进行能谱分析，应正确识别谱信号，降低因统计涨落产生的误差.因传统去噪手段存在不可避免的缺陷，使用小波分析法取代传统方法应用于7能谱去噪.以信噪比和均方根误差为衡量标准，仿真实验验证了小波去噪法的优越性.对现场采集到的f &谱进行小波去噪处理，结果显示，小波去噪法可以有效去除噪声及假峰干扰，为寻峰等后续处理提供便利?     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

基于提升小波的脉冲涡流检测信号去噪的研究

脉冲涡流检测是无损检测的一个重要方法.由于检测过程噪声的干扰,信号在测量过程中不可避免的受到不同程度的污染.文章介绍了提升小波的基本原理、阐述了提升小波去噪的算法.利用提升小波对脉冲涡流检测过程中的噪声进行去噪,得到了去噪后的结果波形.实验结果表明,采用提升小波去噪可以使脉冲涡流检测结果信号的信噪比得到显著的提高.     

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.     

基于多尺度小波变换的心电信号消噪

心电信号的消噪一直是人们关注的焦点,至今为止已经有许多论著针对心电信号的处理提出了不同的算法。本文以多尺度小波变换为理论背景,根据信号与噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种阈值法和模极大值法相结合的小波消噪新算法。临床试验表明,该算法对心电信号的消噪具有良好的效果。     

基于球坐标系的非线性小波变换去噪算法

提出一种新的非线性小波变换去噪方法。该方法把线性小波变换后得到的3个高频分量通过球坐标变换后,得到球坐标下3个分量,然后在球坐标中根据图像统计特性设定的收缩因子处理小波收缩去噪。结果表明,该方法比直接进行小波收缩的结果有更好的峰值信噪比。     

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.     

经济与金融中的“数学显微镜”

在多分辨分析基础上对小波分析做了噪声光滑和去噪、经济关系的时间尺度分解、金融数据的分解以及经济预测与结构突变4个方面的介绍,充分展示了其"数学显微镜"的特征     

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。     

SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

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.     

基于自适应小波变换的红外图像去噪算法

针对红外图像存在的加性、乘性及混合噪声,提出了一种自适应小波变换的图像去噪算法.该方法首先用小波变换对含噪图像信号进行小波分解,这样可以保证对图像中的不相关噪声的有效抑制,保持图像的细节信息.然后将经小波变换所分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过选用自适应滤波算法从而实现信噪分离的最佳滤波.仿真结果表明,本文提出的去噪算法优于已有的各种算法,提高了图像的对比度,突出了图像细节.     

多尺度和多方向特征的图像去噪

提出一种基于多尺度和多方向的自适应图像阈值去噪方法。先对图像进行非下采样Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,然后根据变换系数特征,引入尺度和方向阈值因子,用分解尺度系数的均值和区域能量表示图像的纹理信息。在相同分解尺度下,区域能量越大,表示该方向具有更多的纹理信息,阈值应该设置就越低,反之阈值就越大。根据尺度和方向阈值因子,自适应地确定图像去噪的阈值。最后对变换系数进行反变换,实现图像去噪。实验结果表明,与小波变换和Contourlet变换相比,保留了更多的图像轮廓细节,提高了图像的质量。     

基于门限值小波包变换抑制局部放电白噪干扰

分析了局部放电在线监测系统中局部放电信号及白噪干扰小波变换特征，局部放电信号在大部分尺度上具有较大的幅度，而白噪声信号随尺度的增加而迅速趋于零，从而对信号在各个尺度上的小波系数设定一个门限，如果某尺度上的系数大于门限，则认为它对应于局部放电信号，否则对应于噪声信号。提出了用基于门限值的小波包变换方法从白噪中提取局部放电信号的方法。实测数据分析结果表明，经此法处理后信噪比明显提高，可用于在线监测局部放电信号中白噪干扰的抑制。     

煤矿井下地音监测信号的小波变换处理方法

针对煤矿井下地音信号复杂的情况,提出一种基于小波变换的地音信号处理方法,并对现场信号进行实验分析.结果表明：小波变换方法可以去除地音信号的背景噪声,将复杂的声发射波形数据分解为具有单一特征的波.该研究为工作面动力灾害的实时预报提供了依据.