基于高斯性检验的自适应小波去噪方法

针对软阈值和硬阈值去噪算法存在的缺陷，提出了一种基于高斯性检验的自适应非线性阈值去噪方法。该方法根据信号和噪声的模极大值特性自适应确定分解层数，引入高斯性检验选择软阈值和硬阈值方法对每层小波系数进行降噪处理。仿真结果表明，该自适应滤波方法简单有效、稳定性高，去噪后信号信噪比得到很大提高，且不同仿真信号结果都明显优于经典的小波去噪算法。     

小波降噪卡尔曼滤波锂电池荷电状态估计

针对锂离子电池充放电电压信号(DCV)中存在的噪声信号导致荷电状态(SOC)估计精度降低、波动较大的问题,提出了一种基于离散小波变换(DWT)的降噪扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。该算法利用多分辨率分析(MRA)分解携带噪声的DCV信号,通过对比4种阈值硬阈值降噪规则对携带噪声的DCV信号的降噪处理效果,选择Stein无偏风险阈值硬阈值降噪规则调整小波系数,通过含自适应遗忘因子的递推最小二乘法辨识电池模型参数后,利用扩展卡尔曼滤波算法估计SOC。仿真结果表明:使用Stein无偏风险阈值硬阈值降噪规则有效地降低了DCV信号中的噪声信号;所提算法具有较好的鲁棒性,能够有效地提高SOC估计精度,使SOC估计误差范围控制在3%之内。     

基于LabVIEW的小波阈值融合算法去噪分析

采用小波变换进行信号分解处理,通过分析阈值去噪所用的小波尺度及阈值选择法,提出选取BayesShrink自适应阈值估计,构建基于软、硬阈值折衷法和一种新阈值函数的多算法融合阈值处理方法.利用Matlab仿真实验分析该方法的可行性和有效性,在LabVIEW环境下进行实际工程信号的去噪测试.实例分析表明,该方法的主要优点在于它对随机强噪声的降噪效果明显.     

自适应小波阈值去噪在重力仪信号处理中的应用

为了有效地消除各种外界干扰噪声对高精度海洋重力仪测量值的影响，提高重力异常测量值的精度，在分析了小波阈值及自适应小波阈值去噪算法的基础上，将其应用到高精度海洋重力仪系统数据处理中，并与自适应卡尔曼滤波做了对比，以处理后信号的信噪比作为衡量3种数据处理方法优劣的依据。理论分析和仿真实验表明，自适应小波阈值去噪方法、传统的小波阈值去噪方法和自适应卡尔曼滤波都能在一定程度上消除噪声信号对重力仪测量信号的影响，但在相同情况下，自适应小波阈值去噪方法具有明显的优越性。     

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     

自适应阈值小波在指纹图像去噪中的应用

目前指纹识别技术具有很广泛的应用,但通常指纹图像含有混合噪声,而传统小波阈值去噪算法对含有混合噪声的图像去噪时,存在混合噪声去除不彻底的问题,为此提出了一种改进的自适应阈值和连续型低误差阈值函数的小波去噪算法.首先,算法对含有混合噪声的指纹图像进行一次中值滤波去噪.然后,设计了一种新的自适应阈值,小波分解层数越大新阈值就会越小,就能更好地体现噪声信号在进行小波分解时减小的特征.最后,设计了连续型低误差改进阈值函数,改进的函数是连续的,并且阈值达到极限时误差为0.改进后的算法使得估计的小波系数更加接近真实系数,重构后的图像更接近原始图像.实验结果表明,该算法对含有高斯噪声和椒盐噪声的指纹图像处理时,相比于其他算法,得到了更好的峰值信噪比和均方误差数值,去噪后的指纹图像纹理显示更加清晰.     

一种新的多小波自适应阈值降噪方法研究

为了能更好恢复强噪声中的微弱信号,提出一种多小波的自适应阈值降噪方法。该法首先将多小波引入降噪,克服传统单小波的不足,可以匹配信号中不同的特征信息;其次,在传统软、硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种自适应阈值算法,克服每一级尺度上都采用同一阈值的缺点。将本方法和多小波软阈值法、D4小波自适应阈值法进行降噪对比实验,显示该方法不仅有效消除了信号噪声,尤其重要的是更好地保留了原有用信号的信息特征。     

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...     

基于改进稀疏度估计模型的压缩感知去噪算法

针对带有高斯白噪声的宽带信号,提出改进基于二项分布的稀疏度估计模型,使其能够适用于带有噪声的信号,并根据稀疏度上界确定采样数目以保证信号能够被准确重构;利用估计的稀疏度上界,改进自适应阈值去噪算法,降低噪声折叠对信号重构的影响。仿真表明,对带有高斯白噪声的宽带稀疏信号,所提算法能够较为准确地估计出稀疏度上界,在保证信号重构精度的前提下,减少了采样数目,同时也降低了自适应阈值去噪算法的计算开销。     

自适应小波去噪算法及其在偏心补偿中的应用

针对液压自动厚度控制(AGC)系统中轧辊偏心信号的补偿问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪算法的补偿方法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应地确定小波分解的阈值,将去噪信号的信噪比作为性能指标,采用黄金分割法进行寻优,得到最优的阈值参数.仿真结果表明,该方法比原有的阈值去噪方法效果更佳,对液压AGC系统中轧辊的偏心信号具有良好的补偿效果.     

基于提升小波时间延迟估计的被动声定位研究

 在七元空间声传感器阵列被动声定位的数学模型下,针对一阶离散小波时间延迟估计算法在低信噪比的环境下,存在着时间延迟估计精度较差,导致对目标声源定位精度较差的问题,提出一种基于提升小波时间延迟估计算法.通过仿真和计算证明改进后的算法在低信噪比的环境下估计出较高精度的时间延迟量,计算简便,运行效率较高,提升了七元空间声阵定位的精度,达到了简化算法的目的.     

小波阈值去噪与岭估计在飞机磁补偿中的应用

针对飞机干扰磁场模型求解时均方误差较大的问题,提出小波阈值去噪结合岭估计(WTRE)的模型参数求解方法.首先采用小波阈值去噪对观测数据进行预处理,降低测量噪声对模型求解的影响;然后利用岭估计求解干扰磁场模型系数,岭参数的选取采用L曲线法.参数估计仿真实验的结果表明,WTRE的均方误差明显小于LS估计和岭估计,特别是在低信噪比情况下对岭估计的改进更加明显.飞机磁补偿仿真实验的结果表明,采用WTRE所求系数补偿后的信噪比最高,在飞机磁补偿中与其它方法相比具有明显的优越性.     

MIMO-OFDM中稀疏度自适应的信道估计方法

将压缩感知应用在稀疏度未知的多天线正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIM0-OFDM)系统信道估计中,提出一种2级阈值的变步长自适应匹配追踪(variable step size adaptive matching pursuit,VssAMP)算法,利用残差值确定第1级阈值调整稀疏度步长,提高信道稀疏度的估计精确度,利用噪声能量和信噪比(signal to noise ratio,SNR)确定第2级阈值控制算法迭代条件,降低小信噪比时信道重构误差.理论分析和仿真结果表明,该算法减小了初始步长对信道稀疏度估计精确度的影响,解决了VssAMP算法阈值难以确定的问题,相比原算法提高了信道估计精确度.     

脉冲星信号的模糊阈值小波降噪算法

为了提高脉冲星辐射脉冲信号的信噪比,提出了基于模糊阈值的小波降噪算法.该算法的核心思想为:引入模糊理论,通过建立隶属度函数,计算出每个采样点信号幅值的隶属度,再利用小波阈值消噪的方法设定门限来分析隶属度,将隶属度大于门限的采样值划归为信号,反之为噪声,从而达到压抑噪声、保留信号的目的.实验结果表明,与基于极大极小原理和Stein无偏似然原理的降噪方法相比,基于模糊阈值的小波降噪算法将脉冲信号的信噪比提高了大约5~6 dB,同时可以保留信号的细节.新算法为脉冲星信号处理与应用提供了一个行之有效的算法.     

一种迭代频偏估计算法

提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型(data-aided)频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明：迭代算法具有较大的频偏估计范围(估计范围达±40%符号速率),与M&M算法相比,迭代算法信噪比门限有接近3dB性能改善,其估计性能更接近FFT最大似然算法和克拉美-劳下界(CRLB),并且计算量有所降低;基于迭代算法的简化版本与迭代线性预测(ILP)算法相比信噪比门限更低,并且降低了计算复杂度。     

改进的相控阵雷达信号检测方法

针对传统雷达信号检测方法对相控阵雷达信号检测概率较低的问题,提出了一种结合小波降噪和极值序列法的信号检测方法。该方法采用小波阈值降噪法对雷达信号进行预处理,以提高侦收信号的信噪比,利用极值序列法在高信噪比下检测精度较高的优势,完成对信号的准确检测和参数的精确估计。仿真结果表明,与传统检测方法相比,该方法在低信噪比下对相控阵雷达信号的检测概率平均提高21.8%。     

基于EMD的前后置滤波语音增强算法

针对低信噪比下语音增强困难的问题及经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)在语音增强中的有效应用,提出了一种基于EMD的前后置滤波语音增强算法.将含噪语音信号进行卡尔曼滤波后做EMD分解,采用能量阈值法判断出含有残余噪声的本征模态函数(IMF),对其小波变换后与其余IMF重构为最终的语音增强信号.实验表明,在输入信噪比为-10~5dB的不同噪声环境下,以时域分段信噪比及语音质量感知评测PESQ作为评价指标,效果均优于单独的EMD、小波软阈值法及卡尔曼滤波算法,是一种有效的语音增强算法.     

基于自适应形态学Top-Hat滤波器的红外弱小目标检测方法

针对红外序列图像中运动弱小目标的检测问题，提出了一种基于自适应形态学Top-Hat算子和改进的自适应门限的弱小目标检测方法，其中形态学滤波嚣的结构元素采用两层前馈神经网络通过大量样本训练优化．将Top-Hat运算作为一个整体当作一层，输出层节点定义为作Top-Hat运算后图像矩阵的最大值，并针对所检测的大多数弱小点目标采用自适应门限进行分割，同时对SNR〉4左右的点目标用固定门限进行分割．实验结果表明，该方法对SNR较低的复杂图像具有良好的滤波效果．     

基于小波阈值法的语音增强算法研究

随着小波变换理论的不断发展,小波变换去噪法不断丰富,小波阈值去噪法以算法简单、计算量小,吸引了众多研究者。通过对小波阈值去噪法传统阈值函数的研究,发现软硬阈值函数都存在着缺点;改进的半软阈值法综合了两者的优点,改正了两者的缺陷,明显改善了语音增强效果。并提出一种基于小波阈值去噪法与谱减法结合的改进算法,在较低信噪比下进行仿真,很好地抑制背景噪声和音乐噪声,减少语音信号的失真。     

一种优化的VMD算法及其在语音信号去噪中的应用

针对非连续、 非平稳语音信号中含有噪声的问题, 提出一种基于参数优化的变分模态分解去噪算法. 首先, 利用灰狼优化算法搜寻变分模态分解算法的最优分解参数组合——分解模态数K和惩罚因子α, 通过使用获得的参数组合分解语音信号以获得K个特征模态函数分量IMF; 其次, 利用相关系数选择有效模态分量, 并用小波阈值处理无效模态分量; 最后, 重构小波阈值处理后的模态分量和有效模态分量以对语音信号进行去噪. 实验结果表明, 该算法与其他经典算法相比能有效提升信噪比, 降低均方误差, 提高语音信号的质量.