一种基于局部均值分解的小波阈值信号去噪方法

在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

基于小波阈值的图像信号去噪方法研究

主要对基于小波阈值的图像信号去噪方法展开研究。首先阐述小波分析进行信号分解及重构的算法原理,在此基础上总述了小波阈值进行图像信号去噪的算法原理及流程。最后对去噪效果进行了仿真分析,并将信号去噪结果与均值滤波、中值滤波等经典去噪方法进行比较。仿真结果表明,基于小波阈值的图像信号去噪方法能有效去除一维及图像信号中的噪声,输出信号的信噪比性能较传统滤波去噪方法性能更佳。     

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.     

基于形态学和提升小波的心电信号去噪方法研究

心电信号是一种典型的微弱信号,含有大量噪声,还具有强烈的非线性和非平稳性.针对传统小波计算量大,很难同时将心电信号中高频和低频噪声去除的问题,提出一种结合形态学与提升小波阈值去噪的算法,通过形态学滤波器去除信号的低频噪声,提升小波阈值去噪法去除信号中的高频噪声.经过对MIT-BIH心律失常数据库中的心电信号进行仿真,结果表明,结合形态学算法与提升小波去噪算法的去噪方法,能同时有效去除信号中的低频和高频噪声,提高了心电信号的质量.     

VMD-Wavelet 联合去噪算法研究与应用

为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题, 通过研究小波、 经验模态分解、 变模态分解等常见去噪算法, 分析了泄漏声波信号的特点, 将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合, 提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet: Variable Mode Decomposition-Wavelet) 联合去噪算法。 利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真, 结果表明, 该联合去噪算法性能优于常见算法。 最后, 将 VMD-Wavelet 联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理, 研究发现, 该去噪算法对强背景噪声下的泄漏声波信号能取得很高的信噪比改善和很小的均方误差。     

一种基于互相关函数的小波系数相关阈值去噪方法

针对传统的小波系数相关去噪方法中,在对含噪信号进行小波变换后,各尺度上的小波系数会产生微小偏移的问题,提出了一种基于互相关函数的小波系数相关去噪方法.采用互相关算法,计算各个尺度与原始含噪信号产生的偏移量,再把偏移后的尺度进行相关分析,得出准确的突变信号;为了去除信号突变附近附带的少量噪声信号,再采用临界阈值去噪方法对...     

基于小波变换在语音信号处理中的研究

本文主要基于小波变换对语音信号去噪进行研究,首先介绍了基于小波变换的信号去噪方法以及在语音去噪中的应用,在语音去噪中最关键的问题就是如何有效的选定合适的阈值,本文对几种阈值选取规则进行了讨论。     

基于小波多尺度乘积的信号去噪算法

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质，提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法，该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换，通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数：再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明：该算法在有效去除噪声的同时，也能保留信号的重要特征。     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

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·     

矿山微震信号小波分析与研究

 针对目前人工信号识别技术和傅里叶变换在分析识别矿山微震信号时的局限性,提出Matlab小波工具箱分析方法。首先对矿山实际监测到的干扰矿震信号进行小波变换,对小波分解之后的矿震信号进行频谱分析,结果表明能够准确地观察到信号的突变点,确定矿震信号P波初到时,从而更加精确得出矿震震源的位置和能量大小;其次对受干扰矿震信号进行小波消噪,同时对小波分析的4种阈值降噪方法进行分析对比,发现无偏似然估计阈值效果最好,显示了小波分析的强大消噪功能。研究结果表明,小波分析具有良好的矿震信号识别效果和消噪能力,是矿震信号处理和分析的一种有效方法。     

LabWindows/CVI对Matlab的引擎调用技术

提出一种LabWindows/CVI对Matlab的引擎调用技术,它将Matlab当作计算引擎,通过CVI编写引擎程序向Matlab传送数据并调用.与Active X服务控件、Matlab编译器两种软接口实现技术进行比较,在易用性方面,LabWindows/CVI引擎调用技术最佳;在数据交流的可靠性方面,如果计算机的内存足够且配置高,LabWindows/CVI引擎调用技术具有巨大的应用潜力.利用引擎调用技术和Matlab功能强大的小波分析工具箱的处理功能,对光电色选信号进行小波消噪实践应用,结果表明,LabWindows/CVI引擎调用技术可大大提高智能虚拟仪器的开发效率.     

基于改进阈值函数的体震信号平移不变去噪

体震信号微弱,受仪器、环境因素等方面的影响,常常含有大量噪声,研究一种基于改进阈值函数的平移不变法用于体震信号的去噪.针对体震信号选择了合适的小波基,说明了小波分解后各尺度上噪声方差的估计方法,分析了所改进阈值函数的性能及特点,并给出了算法的实现步骤.与基于硬、软阈值函数平移不变法的去噪效果比较,基于改进阈值函数平移不变法去噪后的体震信号波形平滑,特征点幅值无衰减.其功率谱密度与原始信号功率谱密度的对比结果表明,基于改进阈值函数的平移不变法能够在去噪的同时更好地保留原始体震信号的特征.     

基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪

介绍了作者研制开发的一台基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪，从而实现了用直接算法对信号进行离散小波变换和连续小波变换的功能。介绍了小波变换的直接算法公式，即由小波变换的原始公式通过直接数值化方法获得的数值算法公式。作者通过研究获得了直接算法中的一些结论，如离散小波变换直接算法中对小波的采样原理和技术、小波尺度范围的限定，边缘现象的解决措施，以及连续小波变换直接算法中的一些结论。基于这些研究，结合虚拟仪器技术开发出的基于直接算法的虚拟式小波变换信号分析仪能用任何母小波对信号进行离散小波变换和连续小波变换。它即可用于对母小波的研究和对小波理论的学习，也可用于一些工程信号分析。给出了分析仪应用的几个典型例子，表明本文的分析仪在许多情况下可以获得应用。     

基于LabVIEW的心音多功能分析仪

基于LabVIEW开发了一种集心音的采集、多功能处理和心音信号发生器于一体的心音分析仪。该仪器是在普通PC机上开发,使用自制的无线心音采集装置和心音信号采集子系统配合提取心音信号,然后利用小波去噪子系统清除背景噪声,最后可利用时域分析子系统和频域分析子系统对心音信号进行各种分析。心音信号发生器子系统可以根据需要产生一种合成心音信号,供用户学习使用。为使仪器达到最佳使用效果,已经为每一个功能模块中的参数寻找到最佳值并设为默认值,而且每一个参数都是可调节的。实际使用效果证明该仪器能够采集到清晰的心音信号,能有效去除干扰噪声,快速准确地计算出心音的各个特征值,能根据用户参数设置快速生成相应的心音信号并播放。     

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.     

应用于超声测距的小波变换滤波算法

有效的滤波算法是提高超声测距精度的关键之一。小波变换具有时频联合分析的能力,采样点处的各级小波系数反映了其频率成分的分布情况。该文提出了一种基于小波变换的超声回波滤波算法。对原始数据进行离散二进小波变换,然后将各点的小波系数同理想回波信号的小波系数进行相关运算,利用得到的相关系数区分噪声和回波所在区段,然后对噪声的小波系数进行收缩处理,从而实现滤波。利用该算法对自制的超声测距装置采集到的回波数据进行了滤波处理。结果表明:其滤波效果要优于经典的小波阈值法,信号信噪比提高了6～9dB,数据中混有的大幅值噪声得到了有效抑制。     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。