基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术研究

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

小波域维纳滤波在振动信号去噪中的应用研究

维纳滤波和小波阈值滤波是振动信号去噪的常用算法.前者在阶次较低时对非平稳振动信号的处理不能取得较好的效果,而后者对信号的滤波无法满足后期处理的要求.针对此问题,论文将维纳滤波和小波阈值滤波相结合,提出小波域维纳滤波算法.将维纳滤波运用于小波域,充分利用小波变换对非平稳振动信号的白化作用,实现更好的滤波效果.结合工业现场实测汽轮机振动信号,对算法进行分析与仿真.实验结果表明,该算法不仅保持了信号的线性相位特性,同时取得了较好的噪声去除效果,适用于振动信号的去噪处理,优于维纳滤波和小波阈值滤波.     

面向随机振动功率谱估计的小波变换去噪算法理论分析*

 针对随机振动功率谱通常存突变或间断现象,在小波去噪处理中,软阈值法使得估计信号在间断处较模糊, 且整体误差大,而硬阈值法在信号的间断点附近会产生伪Gibbs现象。通过对随机振动谱的统计模型进行分析,建立了对数域振动谱噪声的统计模型,并理论推导出根据噪声小波变换系数而设置的滤波阈值与小波变换尺度之间的非线性关系,为小波变换自适应阈值去噪提供依据,在此基础上提出了基于小波变换的振动谱估计自适应去噪通用算法,通过仿真对比实验,结果表明理论分析的有效性。     

一种基于小波变换的图像去噪方法

小波去噪方法中最早被提出的是小波阈值去噪方法,它是一种实现简单而效果较好的去噪方法。本文通过小波系数进行阈值处理,在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号,然后运用小波逆变换,从而得到了去噪后的重建图像。     

小波阈值滤波在涡街流量计信号处理中的应用

涡街流量计由于其特有的优点而得到了广泛应用,但低流量时涡街信号的提取一直是一个难题.根据小波变换和涡街流量计输出信号的特点,采用小波阈值滤波法对涡街流量计信号进行处理,并提出了一种改进的小波阈值选取方法.分析和仿真结果表明小波阈值滤波算法对涡街信号提取和噪声去除效果良好.     

基于小波变换的4种图像噪声滤波方法比较

利用小波变换方法进行图像噪声滤波是使用小波分析理论进行图像处理应用的一个重要内容.本文以MATLAB为平台,给出了最常用的4种基于小波变换的图像噪声滤波方法并进行了仿真效果比较,同时,针对模极大值滤波方法实现时的烦琐和速度慢问题,提出了中值滤波和模极大值滤波相结合的算法改进,简化了运算,提高了运算速度并保证了滤波质量.试验得出小波域尺度相关性和改进后的小波系数模极大值法效果最理想.同时对小波变换方法的进一步改进与完善具有实用意义.     

基于均值滤波与改进小波的弱周期脉冲信号提取

因均值滤波对高斯白噪声具有好的降噪能力和小波变换具有高频降噪和特征提取的优点,提出结合两者方法来实现强噪声干扰下弱冲击特征信号的提取.三种不同阈值的小波变换被运用.仿真结果表明改进阈值的小波变换具有更好的效果,信噪比得以大幅度提高,误差均方根很大程度减小,对弱周期特征信号的提取具有十分重要的意义和应用价值.     

一种改进的小波域语音去噪方法研究

分析了信号和噪声在小波域的不同特征表现，并根据语音中浊音和清音的特点，提出了一种改进的多尺度多阈值的小波域语音去噪方法．该方法采用软限幅函数对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的阈值处理，既抑制了噪声，又减少了语音段信息的损失，提高了信噪比．仿真结果表明，这是一种有效的语音增强方法．     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

一种新型高斯噪声滤波算法

为了更有效滤除数字图像中的高斯噪声,提出了一种新型滤波算法.该算法首先将含有高斯噪声的图像进行二维小波分解,得到高频和低频小波分解系数;然后保留低频小波系数不变,对高频小波系数通过维纳滤波器进行滤波,并进行小波系数重构;最后将重构图像进行多尺度小波分解,通过设定新的阈值和判别函数,弱化不重要的小波分解系数,并进行小波分...     

小波分层阈值风机故障信号降噪

为剔除风力发电机故障信号中的干扰噪声,提出一种小波分层阈值降噪方法.通过构建一种在阈值处连续且可导的小波分层阈值函数,在MATLAB中采用仿真信号进行验证,采用不同的降噪方法与本文所用方法进行对比分析.仿真实验结果表明,该方法的信噪比为23.6814 dB,均方根误差为0.0258,均优于其他方法,有更好的降噪效果,比较适合风力发电机故障信号的降噪处理.     

自适应小波阈值与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.基于Dohono提出的小波阈值去噪,使用一种自适应小波阈值函数滤噪法并与平均算法相结合,实现信号与噪音的分离.该方法除噪完全,即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留信号的细节,获取满意的处理结果.     

小波阈值改进及在光谱信号去噪处理中的应用

针对宽光谱膜厚监控系统输出的光谱信号,通过改进Donoho阈值函数,对阈值加入微调因子,使与噪声幅度相近或小于噪声幅度的信号小波系数阈值减小,有利于其小波系数的保留。另一方面使噪声的小波系数的阈值增大,有利于其小波系数的滤除,使小波阈值滤波算法具有自适应性。通过实验表明该算法有效地抑制噪声,很好地保留了信号的细节信息,信号的峰值误差为0.7%—1.0%,峰位误差为0.1%—0.3%;提高了系统的监控准确度。     

基于选择因子的GSR信号小波去噪方法

在Galvanic Skin Response(GSR)信号采集过程中,由于环境等因素不可避免地会引入噪声,需要在进行模式识别前对采集信号进行去噪处理。本文利用MATLAB研究不同小波组合对GSR信号的去噪效果,并使用信噪比、均方差为评价指标,提出了一种基于选择因子的GSR小波去噪方法。利用采集得到的已有GSR信号,根据选择因子选择出来的小波组合,对GSR信号去噪处理。实验中采用db5小波对信号进行5 层分解,在sqtwolog或heursure阈值选择方法下对信号进行的去噪处理,从而达到了理想的滤波效果。     

小波分析在微地震信号处理中的应用研究

通过探究小波分析特性选取适合微地震信号处理的基本小波,并以实测微地震信号为例,论述了利用MATLAB小波工具箱成功实现微地震信号处理的过程。利用对称小波函数sym8、启发式阈值选择规则、软阈值函数、5层分解等参数实现了信号的自动去噪,经检验去噪效果良好。通过尺度-频率转换成功绘制出频率-时间-小波系数图和时间频率谱,为分析信号时频同步特性提供了有效手段。     

采用不同方法识别结构模态参数的比较

结构振动信号中混杂的噪声会影响模态参数的识别精度,并会引起虚假模态。通过一五自由度结构系统的数值仿真研究表明:直接识别法的精度低且应用范围有限,应用频域平均法可提高模态参数的识别精度,并且有利于识别出被噪声淹没的模态;修正的LSCE小波阈值滤波法有明显的去噪效果,其提高模态参数识别精度可达到或超过3次平均的效果且识别速度快。通过比较3种方法的结构模态识别结果,得到了修正的LSCE小波阈值滤波法节约试验成本,提高了识别速度和精度,具有明显的可适用性和推广性。     

肠鸣音的小波域滤波方法

肠鸣音信号是人体重要的生理信号之一,对其进行分析可以研究胃肠运动生理学,进而对许多胃肠功能紊乱疾病进行直接有效诊断.临床检测到的肠鸣音信号具有信号弱、噪声多、复杂且高度不平稳等特点,本文引入小波滤波方法,对采集到的原始信号采用不同的阚值去噪方法去噪,在MATLAB环境下进行仿真,分析了各自的滤波效果,总结出各种阚值去噪...     

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.     

基于小波变换的信号去噪处理

小波变换是信号处理中一个十分有用的数学工具。基于小波分析理论,本文采用软阈值法滤除与有用信号频率相近的噪声信号,取得了很好的滤波效果。并通过实时数字仿真系统验证了这种方法的有效性。