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。     

一种基于ICA的机械缺陷超声信号提取方法

针对强噪声背景下缺陷超声回波信号检测的问题,利用了基于独立分量分析的方法进行缺陷信号的提取。该方法首先对观测信号进行JADE分解,得出多导独立分量,再根据赫斯特指数,分离缺陷信号和噪声信号。通过对仿真和实测缺陷超声信号的去噪实验研究,结果表明,与小波去噪方法相比,ICA去噪方法能够得到很好的信噪比,有利于强噪声背景下缺陷的去噪处理及微弱信号的提取。     

基于自适应阈值小波变换的心音去噪方法

在采集心音信号时,难免会引入一些噪声,对心音信号诊断之前必须对其做去噪处理。由于心音信号是非线性非平稳信号,对心音信号去噪处理常用小波变换去噪方法,但是传统的小波阈值函数去噪方法需要自定义阈值,去噪效果也不理想,且可能会滤除了大量的细节特征,从而无法对心音信号做出正确的判断。为了克服传统小波阈值函数对心音信号去噪处理出现失真的问题,本文在半软阈值函数的基础上提出了基于蚁群算法优化选取阈值的非线性小波变换去噪方法。以原始心音为研究对象,通过选用db6小波并进行6层小波分解,分别选用硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数、蚁群算法的优化阈值的半软函数等不同的小波去噪处理,并将去噪效果与原始心音进行对比,然后利用蚁群算法的全局搜索性搜索最小均方误差意义下的最佳阈值。仿真结果分析表明:蚁群算法优化选取阈值的心音去噪效果不仅能够去除噪声,还能保留信号细节特征,该方法与传统的硬阈值函数去噪方法相比信号的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)均得到明显的改善。     

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。     

毫米波雷达回波信号去噪系统设计

毫米波雷达的回波信号去噪系统以DSP芯片为核心，辅以数模转换及控制部分，包括与PC机的通信，用DSP实现主要的去噪算法．由于回波信号是非平稳的，传统的傅氏变换去噪效果不好，所以采用一种小波均衡阈值法对其去噪．实验结果表明，信噪比及最小均方误差均得到改善．     

基于随机共振和维纳滤波的图像复原技术研究

随机共振不同于维纳滤波等传统信号处理方法,在非线性系统作用下,能利用噪声实现对强噪声背景下弱信号的处理。考虑到随机共振与维纳滤波算法的优势和不足,提出和实现了基于双稳态随机共振与维纳滤波的图像自适应复原增强算法;该算法在利用行列扫描对图像进行降维的基础上,引入拉伸变换提升图像质量;并经维纳滤波进行优化处理。仿真结果和实际应用表明:所提算法具有很好的鲁棒性,无论是复原低信噪比信号还是高信噪比信号,复原效果都优于维纳滤波和小波变换等传统复原算法和基于双稳态系统复原算法。在噪声滤除及提升图像对比度和清晰度上具有更好效果,特别是在复原被强噪声污染的信号,即信噪比很低的信号时,所提算法抑制噪声能力更强,复原效果更好。该算法克服了随机共振处理高信噪比信号效果不佳和鲁棒性差等问题,在弱信号提取,特别是强噪声和暗环境下的图像处理方面具有一定的应用前景。     

基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制

地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,本文研究基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用GCV函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。     

基于混沌理论和小波变换的微弱周期信号检测方法

根据小波变换具有多分辨率,混沌系统对噪声的强免疫力和对周期微弱信号的敏感性等特性,通过对小波阈值去噪方法和混沌Duffing振子方程的改进,提出小波阈值去噪和混沌系统相结合的微弱周期信号检测新方法.该方法利用小波变换的平滑作用对包含噪声的信号进行有限离散处理,并根据小波分解尺度确定阈值去噪深度,然后把重构的信号作为周期策动力的摄动并入混沌系统,采用混沌振子阵列实现在噪声背景下微弱信号的检测,并采用梅尔尼科夫方法作为混沌判据.该检测方法克服了以往小波分解对尺度确定的盲目性和阈值选择的不合理性以及对混沌临界状态与周期态区别的模糊性:同时能检测多种频率的信号.仿真测试表明:该方法直观、高效,检测精度高,检测的最低信噪比达到-100dB,频率误差为0.04％左右,改善了湮没在强噪声下的微弱信号检测技术.     

利用多尺度小波包变换和三阶谱对双模噪声去噪处理

文章为了改善信号检测性能,利用多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力和三阶谱对有用信号中夹杂的双模噪声进行去噪。理论分析和仿真结果表明,该方法不仅具有算法比较简单和实时性较强的特点,而且大大提高了输出信噪比,比传统的小波包处理要优越。     

基于EMD的桩基缺陷信号去噪改进研究

针对桩基检测环境复杂,存在复杂噪声的问题.提出一种基于峭度准则和信号相关性分析的经验模态分解(EMD)去噪改进算法,通过峭度准则判断分量包含特征信息的多少,通过信号相关性分析判断分量是否为噪声分量,利用改进EMD时空去噪方法对信号进行第一次去噪,在此基础上,利用EMD小波阈值法对信号进行二次去噪,两次去噪构成本文完整的基于EMD的信号去噪改进算法.实验仿真显示该去噪方法对于桩基微弱信号在保留信号特征信息的前提下取得了显著的去噪效果.信号的去噪效果将直接影响到桩基缺陷信号的识别检测,具有重要的应用价值和研究意义.     

基于LMS算法的自来水漏水检测去噪算法研究

由于管道泄漏很难得到纯净漏水信号和噪声信号的先验知识,因此选择LMs去噪算法.利用两路输入信号之间的相关性,对漏水信号中的噪声进行滤除.同时,为了防止强噪声的影响,进行LMS去噪之前,利用"3倍均方"准则,去除强噪声,仿真得到验证,效果较好.     

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.     

基于广义形态滤波的低电压芯片电泳电色谱信号去噪研究

低电压芯片电泳电色谱信号检测过程中常伴随随机、周期性激励信号干扰、基线漂移等干扰问题,为低电压芯片电泳电色谱信号的检测带来很大的困难.为了从强干扰噪声中有效提取低电压芯片电泳电色谱分离图谱,有效抑制噪声干扰,提高测量精确度及稳定性,结合低电压芯片非接触电导检测器输出信号特点,将数学形态滤波算法应用到含有强噪声干扰的芯片电泳电色谱信号去噪中.仿真结果表明:数学形态滤波能有效消除芯片电泳电色谱信号的随机、周期性激励信号干扰、基线漂移等多种噪声,能很好地保留原色谱峰信号的基本特征.由于该方法原理简单、运算速度快,易于硬件实现,适合于强背景噪声条件下的低电压芯片电泳信号实时检测.     

基于波原子变换的语音信号去噪

波原子转换是在小波转换的基础上扩展出的一种转换方式,由于语音信号的非平稳性,传统的小波阈值去噪算法虽然能够去除一部分语音信号中的噪声,但造成有用语音信号尤其是清音部分的损失,导致去噪后的语音听觉质量下降,达不到很高的信噪比。针对这一问题,该文利用了波原子变换法对语音信号进行去噪,通过相同阈值下小波去噪后的效果,该方法能有效去除信号中的噪声和较好保留语音细节,达到更佳的语音净化效果。     

低噪声放大器在毫米波辐射计中的应用研究

针对传统全功率辐射计灵敏度低、结构复杂、等效噪声温度高、功耗高等特点,采用低噪声放大器代替传统全功率辐射计的检波前部分,对天线接收到的微弱热辐射信号直接在射频段进行放大后直接检波,提高了辐射计的灵敏度。首先,分析了辐射计的工作原理;然后,分析了辐射计灵敏度及其影响因素;最后,进行了改进后辐射计样机设计并详细计算了灵敏度指标;且对样机性能进行了实际测量。通过对比分析表明,低噪声放大器的引入使得同等条件下毫米波辐射计的灵敏度得到了很大提升;同时具有功耗低、体积小、噪声小、结构简单等优点,有利于毫米波辐射计在弹载武器上的应用。     

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。     

基于相空间重构和独立分量分析的超声信号噪声消除

提出了一种新的基于相空间重构和独立分量分析的超声信号去噪方法.应用该方法处理了实际的试块超声检测信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明,该去噪方法的效果与小波去噪方法接近,其特色是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.该去噪方法与小波去噪方法相比具有使用简单容易、去噪效果好和自适应强等优点.     

低噪声放大器在毫米波辐射计中的应用

针对传统全功率辐射计灵敏度低、结构复杂、等效噪声温度高、功耗高等特点,采用低噪声放大器代替传统全功率辐射计的检波前部分,对天线接收到的微弱热辐射信号直接在射频段进行放大后直接检波,提高了辐射计的灵敏度。首先,分析了辐射计的工作原理;然后,分析了辐射计灵敏度及其影响因素;最后,进行了改进后辐射计样机设计并详细计算了灵敏度指标;且对样机性能进行了实际测量。通过对比分析表明,低噪声放大器的引入使得同等条件下毫米波辐射计的灵敏度得到了很大提升;同时具有功耗低、体积小、噪声小、结构简单等优点,有利于毫米波辐射计在弹载武器上的应用。     

基于小波变换的新阈值法心电信号去噪的研究

心电信号反映人体的健康状况,在采集过程中容易受到高频、低频等多种干扰,而传统小波去噪方法的效果不是很理想。提出一种基于离散小波变换的新阈值法,与传统的硬、软阈值法比较,该方法在一定程度上有效地抑制各种噪声,能够更好地保持心电信号的特征和波形幅度。并用MIT-BIH数据库对提出的新阈值法进行验证。实验结果表明所提出的算法与传统小波阈值法相比,能更好地保持心电信号的几何特征,具有更高的信噪比,取得良好的去噪效果。     

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.