基于小波库构造的信号去噪

提出了通过构造小波库进行去噪的方法.该方法的关键是光滑正交小波库的构造,因此提出了一种新的光滑正交小波库的构造方法,该构造方法基于3个条件进行小波库的构造:1)光滑性,即小波要有足够的光滑性;2)非冗余性,即小波库中的小波不要重复;3)完备性,即构造的小波库要能表示整个小波空间.实验结果表明当把构造的小波库应用到信号去噪时,其去噪性能优于任何的单小波.     

基于多小波变换的电场变化仪信号去噪

为更好地分析研究人工引雷的先导--回击过程中电场的变化情况,提出了一种基于多小波变换的雷电信号去噪方法.利用预滤波的方法对信号进行预处理,采用GHM多小波对快、慢天线雷电电场变化测量仪接收的雷电信号进行分析,利用自适应阈值实现噪声的去除.实验结果表明,基于GHM多小波软阈值法处理结果信噪比提高4%,硬阈值法信噪比提高12%,获取了较好的去噪效果,明显优于基于单小波的去噪方法.     

基于SURE-LET和非张量积小波的遥感图像去噪

针对遥感图像中的高斯噪声,提出了基于SURE-LET和非张量积小波的去噪方法,主要包括图像在非张量积小波下的分解、各个子带在不同阈值函数下的处理以及它们最优的线性组合3个步骤．通过选择合适的非张量积小波滤波器参数,使无噪遥感图像和噪声在变换分解中得到的小波系数分离较好,去除噪声对应的小波系数时被去除的无噪图像对应的小波系数较少,从而取得更好的去噪效果．实验结果表明：此方法用于高斯噪声的遥感图像的去噪不仅速度很快,而且去噪效果优于传统基于张量积小波的SURE-LET方法．     

基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法

针对传统小波去噪算法存在的时频分辨率低、去噪效果不佳等问题,提出基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法.首先,对含噪非平稳信号采样并计算Hilbert矩阵对应的对偶标架,然后以对偶标架作为小波基,对含噪非平稳信号进行小波分解与重构. ricker子波合成非平稳信号的去噪实验表明:该算法能有效去除非平稳信号中混入的随机噪声.与传统小波变化算法对比,该算法的误差更小,去噪效果更好.     

常用多小波及预处理方法

多小波以其能同时满足正交性、对称性等单小波所不能满足的优良特性在图像压缩、去噪等方面发挥着越来越重要的作用,而预处理方法是所有的多小波系统必须解决的一个首要问题,本文首先介绍了常用的多小波及其对应的滤波器系数,然后针对多小波处理中必须解决的的预处理方法进行了介绍和总结.     

多小波处理图像压缩的实现

小波技术作为一种信号处理工具在图像压缩和去噪等方面都有着很好的应用.但是,有紧支性的正交对称单小波系统是不存在的,将生成小波的一个尺度函数换作多个尺度函数,就产生了多小波的概念.与单小波相比较,多小波同时具备诸如紧支性、正交性、对称性等诸多在信号处理中非常重要的良好性质;这决定了多小波是一种优于单小波的信号处理技术.以GHM多小波为例,将多小波通过前滤波后用于图像压缩,并将其结果与单小波相比较,获得较好的结果     

基于相空间重构和独立分量分析的超声信号噪声消除

提出了一种新的基于相空间重构和独立分量分析的超声信号去噪方法.应用该方法处理了实际的试块超声检测信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明,该去噪方法的效果与小波去噪方法接近,其特色是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.该去噪方法与小波去噪方法相比具有使用简单容易、去噪效果好和自适应强等优点.     

基于多小波的分布式光纤温度传感监测数据处理

分布式光纤温度传感监测系统采集的数据不可避免地存在噪声.为有效地探测和消除噪声,得到更可靠的温度监测数据,根据多小波原理及特性,结合矩阵预处理法和重复行预处理法,提出改进的矩阵预处理方法和新的软阈值方法,并应用于大坝DTS采集的温度数据消噪.结果表明,改进的多小波矩阵预处理方法比未改进的多小波预处理方法及DB4单小波方法有更高的信噪比,且去噪效果性能更好,在消噪处理方面具有较好的应用潜力.     

多小波及其在图像处理中的应用

介绍了多小波的理论及如何利用多小波对图像进行分解和重构的方法；利用多小波零树图像编码，对图像进行压缩仿真试验，得到了比一般单小波更好的效果．     

基于多小波分析的图像消噪方法

针对传统小波消噪效果的局限性,多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.分析了多小波方法的原理,并将多小波算法用于图像消噪中,研究结果表明,多小波对图像信号的先验知识要求较低,在抑制噪声干扰的同时,能够保留更完整的有用信号.     

一种新的图像去噪方法

传统的去噪方法需要进行较多的预处理,提出一种基于非张量积小波滤波器和二维主成分分析的图像去噪方法．该方法在不需要预处理的情况下,直接利用原始图像的分解信息进行去噪．利用客观的峰值信噪比（PSNR）和主观视觉效果作为评价标准．仿真实验表明该方法不仅PSNR值较大,而且明显地改善了去噪后的视觉效果．     

一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究

利用小波变换消除噪声有很多方法,模极大值小波域消噪算法是比较好的一种算法,但是该算法只能采用二进制尺度分解,这限制了一些信号的分析结果。作者针对该不足进行了改进,采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。仿真实验证明：改进的模极大值小波域消噪算法比原算法在提高信噪比上更加有效。     

一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究

利用小波变换消除噪声有很多方法，模极大值小波域消噪算法是比较好的一种算法，但是该算法只能采用二进制尺度分解，这限制了一些信号的分析结果。作者针对该不足进行了改进，采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。仿真实验证明：改进的模极大值小波域消噪算法比原算法在提高信噪比上更加有效。     

基于小波变换的图像降噪方法的研究

在介绍了图像噪声和小波阈值化降噪的原理后,根据小波系数不同的特点选取阈值,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪图像进行阈值降噪。实验结果表明,此方法可以有效地降低噪声,并较好地保留图像的细节。     

基于新阈值函数的小波图像去噪研究

构造了一个新的阈值函数，并采用这个阈值函数来对含噪声图像进行去噪处理。仿真实验结果表明，采用新的阈值函数的去噪效果在峰值信噪比意义上优于传统的软硬阈值方法。     

小波阈值法在图像去噪领域的应用研究

小波阈值法在图像去噪领域已经成为热门的研究方向,为了使人们能对小波阈值法有概括性的了解.在对小波阈值法现有技术的优缺点进行分析的前提下,总结出小波阈值法在图像去噪领域的三个主要研究方向,即阈值选择的自适应性,小波系数的分布模型,以及防止Gibbs振荡,并探讨了小波阈值法在图像去噪领域的发展方向.     

用改进小波阈值分析法处理场地微动数据

针对场地土层监测数据受工程施工及气候变化等诸多外界因素的影响而出现土层结构判断失准的情况,基于小波分析理论,提出一种改进小波阈值去噪方法,用于处理青藏高原实测微动数据。首先采用基线校正法对原始监测数据进行调零,然后通过改进小波阈值分析法和传统滤波法分别对校正后的数据去噪处理,最后通过功率谱分析验证改进阈值小波分析法的滤波效果。对比结果表明：改进小波阈值分析法去噪效果优于传统滤波法,且与实测数据吻合较好,具有工程应用前景。     

基于小波包分解的纹理图像去噪

噪声对图像的后续处理影响较大,常用的去噪方法虽然可以去除变化平缓的图像中的噪声,但对细节较多的纹理图像的去噪效果却不太理想．文中基于信号和噪声在小波分解中呈现出来的不同特性,提出了一种新颖的小波包去噪算法．采用该算法对纹理图像进行最优小波包分解,并计算每个子频带的两个范数,然后根据范数值区分信号和噪声,从而达到去除噪声的目的．实验结果表明,该算法对皮革图像具有较好的去噪效果．不仅可以去除纹理图像中的大部分噪声,而且可以较好地保留图像纹理信息．     

基于小波神经网络的振动信号消噪

论文在介绍小波神经网络结构和算法的基础上,给出对振动信号消噪的实例。文中采用正交的Shannon小波函数作为小波元,进行数字仿真信号消噪实验和实测信号消噪实验,实验结果表明用小波神经网络对振动信号进行消噪是一种有效的方法。