改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

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.     

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·     

基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

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.     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。     

一维小波变换在地震数据噪声抑制方面的应用

本文针对实验数据体的特征和各去噪方法的适用条件,有针对性的选取一维小波变换方法去除地震数据噪声,通过对四种阈值量化方法和六种小波函数进行实验计算和效果分析,得到了合适的小波函数和阈值量化方法。研究结果表明:一维小波变换对地震数据具有一定的去噪效果,可有效抑制噪声,保护和补偿有效信号。     

小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法

针对心电信号去噪问题,首先利用小波变换分解心电信号,计算小波分解后信号子带区间的小波熵,将小波熵和小波阈值相结合确定各层高频小波系数阈值门限。用阈值门限以及折中指数自适应阈值函数处理带噪的心电信号,并用bior3.7小波对去噪后的心电信号进行R波峰值定位,最后与原信号R波峰值位置对比。用本方法先对MIT/BIH心率失常心电数据库中117号心电信号去噪,之后与无偏风险阈值、固定阈值、启发式阈值和极大极小阈值去噪算法的性能比较。比较结果表明:当输入信噪比为9.724 7 dB时,小波熵阈值去噪法得到信号的输出信噪比为17.294 1 dB,其输入输出信噪比曲线明显高于其他4种传统阈值去噪法的输入输出信噪比曲线,且其R波检测结果更加精确。     

基于曲波变换的地震信号去噪方法

根据curvelet变换的性质和阈值去噪原理,提出一种地震信号自适应阈值去噪方法.首先对地震信号进行curvelet变换,利用地震信号的curvelet,变换系数在小同分解层的特点,通过计算curvelet系数统计量的方法来确定自适应阈值,然后采用软阈值折衷方法埘curvelet系数进行处理,最后通过curvelet逆变换得到去噪的地震信号.试验结果表明,该方法在去除噪声的同时能更好地保留信号的细节,其去噪效果要优于传统的小波去噪方法.     

基于一维小波变换的二维图像去噪算法

根据一维方向数组的小波变换消噪较好地保留方向性边缘细节的特性,提出从水平、垂直、对角线四个方向将二维图像转化为一维数组进行去噪研究的算法.实验结果表明,该算法同文献[5]及二维图像软阈值消噪处理相比,具有更好的去噪和保留边缘细节能力.     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

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.     

基于小波域的软阈值噪声图像增强

针对噪声图像增强提出基于小波域的软阈值算法，基于信号和噪声在小波变换现具有不同的传播特性，图像经二维小波变换后得不同尺度的子带图像，在不同尺度的子带图像以软阈值算法进行增强，最后进行小波重构得到增强图像，实验表明，与传统算法相比本文算法在细节增强和噪声抑制上取得较好效果。     

电磁辐射信号的小波变换去噪研究

重点分析了实验室实验过程噪声的来源和特征,并利用小波变换的多尺度分析和非线性软门限方法对噪声进行了滤除。结果表明,实验室的噪声主要有固定频带的干扰和随机白噪声两种;对固定频带的噪声可以通过小波变换的多尺度分析进行有效滤除,对白噪声可以通过非线性软门限方法进行有效滤除,得到真正有用的信号。噪声滤除对于分析煤岩电磁辐射信号规律具有重要的意义,可以为现场利用电磁辐射监测技术预测煤岩动力灾害现象提供更加准确可靠的信号。     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

拉曼光谱预处理中几种小波去噪方法的分析

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.以钙长石的拉曼光谱为研究对象,探讨小波变换在拉曼光谱信号去噪方面的应用,分别采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法对加噪后的拉曼光谱进行去噪并对去噪效果进行比较.结果表明,小波变换模极大值光谱去噪法得到了较高的信噪比,小波软硬阈值法次之,其他2种方法去噪效果较差.小波变换模极大值法能够有效去除光谱噪声,并很好地保留了光谱信号特征,为拉曼光谱的校正模型的建立奠定了良好的基础.     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

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.