小波去噪技术在捷联寻北仪中的应用

为了提高捷联寻北仪在动态干扰下的精度,采用小波去噪法对寻北仪的原始输出信号进行处理.通过对多尺度下信号的小波变换系数及模极大值的跟踪,发现有用信号为平稳信号,而干扰信号的模极大值并不都随尺度的增加而减少,因此提出模极大值与软阈值相结合的方法.对随尺度增大的模极大值用其左右相邻几个非模极大值平均值替代,滤去李氏指数大于0的干扰信号;对李氏指数小于0的噪声采用软阈值法去噪.该方法可使寻北精度达到1 mrad.     

基于小波变换模极大值的汽轮机振动信号去噪

针对汽轮机振动信号去噪问题,根据振动信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法.利用该法可以最大程度对含噪汽轮机振动信号去噪处理,实现信噪分离,并有效地保留信号的奇异点信息.     

基于小波去噪理论的拉曼光谱数据处理

利用光谱仪采集得到四氯化碳的拉曼光谱信号,针对光谱数据量大,干扰信息与有效信息并存,不利于对光谱数据进行定性定量分析的问题,采用小波阈值去噪的方法对原始拉曼光谱进行去噪处理,结果表明：小波硬阈值法可获得最优去噪质量,当小波基函数为db2,尺度分解为4,阈值量化为‘Heursure’,硬阈值处理,重构光谱的信噪比最大,均方根误差最小.研究表明：采用小波硬阈值法能有效去除四氯化碳拉曼光谱信号的噪声,最大程度保留其拉曼光谱特征信息.     

小波去噪中对模极大值处理

分析信号和噪声的奇异指数，根据函数不同的奇异指数小波变换的中模极大值具有不同的传播特性的理论，在相邻模极步构成的待爱域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选能域进行平滑处理，反变换重建出现去噪信号，实验结果表明这处方法计算简单且有较好的去噪效果。     

小波奇异性分析在滑坡体位移监测降噪中的应用

利用信号奇异性与小波变换模极大值性质间的关系,研究小波变换模极大值法用于滑坡体位移监测曲线去噪的处理方法.介绍了小波变换和信号多尺度分解的基本理论、信号的小波变换模极大值在不同尺度下的传播特性与信号奇异性的关系.并利用实际数据资料,在Matlab下进行滑坡体位移监测曲线去噪试验,取得了理想的效果.实验结果表明,将基于奇异性的小波变换模极大值法用于滑坡体数据处理中是有效的.     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

小波去噪中对模极大值的处理

分析信号和噪声的奇异指数，根据函数不同的奇异指数小波变换的局部模极大值具有不同的传播特性的理论，在相邻模极小构成的待选通域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选通域进行平滑处理，反变换重建出去噪信号．实验结果表明这种方法计算简单且有较好的去噪效果．     

小波去噪的几种方法

利用小波方法去噪 ,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。该文介绍了几种常用的小波去噪方法 ,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真信号的去噪处理 ,并通过对几种方法优缺点的比较 ,为小波去噪的方法选择提供了一个参考依据。     

基于小波阈值法的语音增强算法研究

随着小波变换理论的不断发展,小波变换去噪法不断丰富,小波阈值去噪法以算法简单、计算量小,吸引了众多研究者。通过对小波阈值去噪法传统阈值函数的研究,发现软硬阈值函数都存在着缺点;改进的半软阈值法综合了两者的优点,改正了两者的缺陷,明显改善了语音增强效果。并提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法,在较低信噪比下进行仿真,很好地抑制背景噪声和音乐噪声,减少语音信号的失真。     

改进的小波模极大值降噪法在DS-UWB系统中的应用

由于超宽带脉冲信号持续时间短、发射功率低,传统去噪方法已不能很好地满足系统要求,而在超宽带系统中使用小波变换技术来抑制噪声时效果比较理想．通过对小波模极大值法进行改进,提出了一种新的去噪声方法——比值门限加相似系数法,它既能有效抑制噪声,又能保留UWB信号的奇异性．仿真结果表明,与模极大值法比较,该算法更简便,去噪效果更明显.     

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。     

一种改进的小波域图像去噪法

在小波阈值去噪方法的基础上,提出一种块匹配及小波变换技术相结合的图像去噪法,首先估算含噪图像的噪声方差,然后对图像进行分块匹配,构造各相似块的三维数据组,对其进行3D小波变换,再以噪声方差迭代形式,获得最佳软硬阈值对高低频系数分别做去噪处理,最后对低频DC系数做细节锐化运算。仿真结果表明,本算法既能有效地减轻图像中噪声,又具有较好的形状和细节保持能力,在图像的信噪比和主观视觉上都优于传统的软阈值、硬阈值、中、均值滤波去噪法。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

基于小波变换的离子迁移谱信号处理技术

针对离子迁移谱信号受到噪声干扰的现状,本文提出利用小波阈值降噪的方法对离子迁移谱原始信号进行降噪处理.建立了基于小波变换的阈值降噪模型,以图谱中的1ng TNT信号为实验对象,对阈值计算原则、阈值处理方法以及小波基的选择进行了优化.结果表明：采用sym5小波,将原始信号进行3层分解后,根据固定阈值原则（Universal）获得的阈值,按照软阈值方法对小波系数进行处理并重构,原始信号中的噪声可以得到有效抑制.     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.     

基于高斯性检验的自适应小波去噪方法

针对软阈值和硬阈值去噪算法存在的缺陷，提出了一种基于高斯性检验的自适应非线性阈值去噪方法。该方法根据信号和噪声的模极大值特性自适应确定分解层数，引入高斯性检验选择软阈值和硬阈值方法对每层小波系数进行降噪处理。仿真结果表明，该自适应滤波方法简单有效、稳定性高，去噪后信号信噪比得到很大提高，且不同仿真信号结果都明显优于经典的小波去噪算法。     

基于小波阈值收缩的图像降噪

采用双正交小波,利用VisuShrink阈值和BayesShrink阈值,分别通过硬阈值函数和软阈值函数对混入高斯白噪声的图像进行去噪实验.结果表明,硬VisuShrink阈值的降噪效果好于软VisuShrink阈值,软BayesShrink阈值的降噪效果好于硬BayesShrink阈值,并且BayesShrink阈值只有在软阈值函数下才能取得很好的降噪效果.     

改进阈值函数在图像去噪中的应用研究

针对传统阈值函数在图像去噪中存在的缺点和阈值选取的不确定性,为进一步研究小波去噪处理算法,提出了一种新的改进阈值函数的去噪算法,分别对Circuit、Eight、Road 3幅图像采用传统的硬阈值、软阈值、半软阈值方法和文中方法进行Matlab仿真实验。对比分析,文中方法既获得了较好的视觉效果和更高的峰值信噪比,又克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点,且能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,明显地改进了传统硬、软阈值函数去噪算法存在的诸多不足,在实际应用中更为有效。