自适应小波阈值语音增强新方法

针对单一小波闻值语音增强方法降低语音可懂度这一问题,提出一种基于自适应小波闻值的语音增强新方法．根据噪声帧频谱的平整度判断出噪声的类型,即是白噪声（合频响曲线比较平整的有色噪声）还是频响曲线不平整的有色噪声．由于不同类型的噪声具有不同性质的Lipschitz指数,对两种不同的噪声类型分别采用不同的自适应小波阚值对带噪语音信号进行增强处理．用计算机仿真和实际环境录制的语音数据对该方法的性能进行了测试,实验结果表明在两种实验数据情况下,该方法均具有较好的噪声抑制能力．     

基于4种改进阈值函数的小波去噪

针对4种传统阈值函数的共同不足,联系到脉冲噪声可由函数仿真模拟,又由函数的特殊性,对传统的4种阈值函数分别做了改进.仿真实验结果显示:所做改进不仅可以除去高斯白噪声,而且可以除去脉冲噪声.     

一种基于小波变换的地震图像增强方法研究与应用

对数字图像增强方法进行研究,详细分析了小波变换中选择硬、软阈值的原理,并根据地震数据特点,对小波阈值进行了改进。经过大庆油田多地区地震图像的验证,新的阈值函数可以有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,对图像增强效果显著。     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

小波变换在微光图像处理中的应用

微光图像中含有的噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换,然后根据噪声的特点仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像的直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像。根据小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声。克服了中值滤波方法的边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分。     

基于小波分析的战斗机起飞噪声特性

为封锁跑道智能地雷的目标识别提供一种有效的技术手段,利用小波分析的方法对战斗机起飞噪声信号的时频特性进行分析,通过对其起飞阶段产生的噪声信号进行了测试方面的研究。利用小波变换技术对该噪声信号的时频特性进行分析,获取了目标信号在多尺度上的细部特征。结果表明,利用小波变换获取的能量分配特征与战斗机起飞噪声信号频率分布相一致。     

基于小波变换的红外跟踪系统的算法研究

提出了一种基于小波系数阈值处理的红外图像去噪方法,该方法针对红外图像的噪声分布特性,对红外图像中的秉性噪声进行对数变换,使秉性噪声变为加性噪声,并对变换后红外图像的小波变换系数进行阚值处理实现图像去噪。从而有效的提高了目标图象质量,满足跟踪系统的精度要求。     

基于小波分析对信号噪声的处理

分析了信号处理中噪声的小波分析特性,用一维小波分别对平稳信号和非平稳信号进行了分析和研究;并通过Matlab软件仿真实现了基于小波域的消噪处理,验证了小波分析方法对信号噪声处理的有效性.     

简支梁位移场小波去噪的试验研究

利用图像技术进行变形的实时测量时,实际采样图像不可避免地会受到各种噪声和干扰的影响,基于数字图像处理技术与小波分析技术,利用Matlab软件编制用数字图像边缘检测程序,获取简支梁加载工况下的位移场,后处理中采用小波技术对位移场进行小波分解,而后进行阈值处理,消除属于噪声的小波系数,实现噪声滤除.试验结果表明:位移场的噪声得到了有效的滤除,充分体现了小波变换在信号除噪中的优势,具有一定的工程实用价值.     

SAR图像平稳小波变换相干斑抑制方法

提出了一种基于平稳小波变换的合成孔径雷达 (syntheticaperturradar,SAR)图像相干斑噪声抑制方法 ,即通过对SAR图像进行多层平稳小波变换 ,对平稳小波变换的细节图像信号进行阈值处理 ,以达到相干斑噪声抑制的目的 .实验结果表明 :此方法除了对相干斑噪声有很好的抑制作用外 ,还保留了尽可能多的目标特征和图像细节 ,有着较好的图像视觉效果 .     

基于小波变换的弹射加速度滤波分析

根据小波分解与重构理论，对弹射加速度信号进行多尺度的小波变换，即用不同中心频率的带通滤波器对信号滤波，把主要反映噪声频率的那些尺度的小波变换去掉，再把剩余各尺度的小波变换结合起来，作小波重构变换，从而得到较好地抑制了噪声的信号。     

小波包变换在煤与瓦斯突出预测中的应用

针对目前滤噪技术不能很好地使声发射监测得以准确预报的情况,进行了基于小波包变换的去噪研究.该研究利用信号的小波包分析、计算和最优小波包基选取的方法,通过计算机数值计算,模拟了强噪声下声发射信号检测,并通过Sym8小波包与小波变换去噪的比较,证明前者优于后者.用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了预警准确性.     

微弱信号检测的一种改进小波分析方法

针对小波变换去噪时对微弱信号不敏感,特别是在信号分类检测时检测效果不理想的问题,提出了采用小波熵应用于信号检测的技术.该技术的主要原理是利用小波分析矩阵相应稀疏程度去抑制信号的无关成份,其中小波系数熵确定噪声阈值,小波相关系数熵确定边界轮廓,实现信号准确定位.最后通过数值试验证明其效果好于常规小波变换模极大值的信号检测法,证明了该方法检测微弱信号边缘特性更切实有效.     

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.     

小波分析在柴油机噪声分析中的应用

简述了小波分析的基本原理 ,并把小波分析方法应用到柴油机噪声信号的分析中 ,即通过二进离散小波变换 ,把实际噪声信号进行多层小波分解 ,使突变冲击信号和具有一定频率特征的平稳周期性信号得到良好的图形显示 ,为噪声分析和采取降噪措施提供了理论依据     

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.     

小波变换在噪声信号处理中的应用研究

基于噪声信号处理的故障诊断技术中的一个重要内容就是如何从大量、繁杂的噪声信号中提取有用信息．在讨论了基于噪声信号处理的故障诊断技术特点的基础上,重点介绍了如何利用小波变换中的多分辨分析和小波包分析来对噪声信号进行处理的原理、方法以及基于Matlab小波分析工具箱的噪声信号特征提取技术。     

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·     

有色噪声在物理小波变换下功率谱分布研究

借鉴Christopher Torrence等利用噪声小波功率谱的统计特性检测有效信号的方法，研究有色噪声在匹配地震子波的物理小波（以下简称物理小波）下的功率谱分布规律，Monte Carlo仿真结果表明，该功率谱服从x2^2分布，这是在小波域辩识有效信号和噪声的基础。利用假设检验的统计学方法，可以确定有效信号能量分布空间。