基于平移不变小波变换的脑电信号去噪

鉴于传统小波阈值法去噪时,硬阈值函数存在不连续性,软阈值函数存在恒定偏差,去噪效果不佳,提出一种基于新阈值函数的小波平移不变量去噪法。首先构造一种任意阶可导的新阈值函数,再采用平移不变小波方法处理脑电信号。在matlab2009平台上分别采用软、硬阈值及改进方法对脑电信号进行去噪,结果表明:改进方法能够更好的保持脑电信号的特征,且具有更高的信噪比和更低的均方根误差。该方法去除脑电信号噪声性能优于传统小波阈值法,有利于准确提取脑电特征参数。     

基于新的阈值函数的小波阈值去噪方法

在分析了硬阈值、软阈值小波去噪算法存在问题的基础上,构造了一个新的阈值函数,仿真实验结果显示,与硬、软阈值去噪方法相比,基于新的阈值函数的小波阈值方法能够得到较小的均方误差,并提高了重建信号的信噪比,且去噪后的信号与原始信号的近似性也较好.     

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。     

基于改进阈值的振动信号小波去噪方法研究

为了解决现有小波阈值去噪方法中硬、软阈值函数存在的缺陷,提高小波阈值去噪效果,文章通过研究不同阈值函数的去噪原理,提出一种应用于小波去噪的改进阈值函数,使其同时具有硬、软阈值处理的优点;并利用MATLAB分别对仿真信号和实际车削振动信号进行分析,验证改进阈值函数的可行性。结果表明：相较于传统的硬、软阈值函数去噪方法,该文提出的改进阈值小波去噪方法能更加有效去噪,在保留振动信号原貌特征的同时,提高信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)并减小均方根误差(root mean square error, RMSE),适合非平稳振动信号去噪,为后续信号处理和车刀磨损状态识别工作奠定了一定的基础。     

一种新小波阈值去噪算法

在小波阈值降噪方法当中,硬阈值方法可以很好的保留信号边缘等局部信息。与硬阈值方法相比,软阈值方法具有很好的降噪效果,但是会带来信号的失真现象。在此基础之上,本文提出了一种新的阈值函数,采用新的阈值函数的去噪效果在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值函数。克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

一种改进的小波域阈值去噪算法

在D.L.Donoho和I.M.Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。     

基于提升小波变换的心音去噪新方法

针对传统的小波阈值函数去噪无法有效滤除信号中的特定噪声,结合软、硬阈值函数的优点,提出了一种基于提升小波新阈值函数算法对心音信号进行去噪.首先利用提升小波变换对心音信号进行分解;然后利用新阈值函数更新其小波系数进行重构;最后与提升小波软、硬阈值函数去噪后的心音进行了希尔伯特包络提取验证其去噪效果.实验结果表明,提出的提升小波去噪新方法较软、硬阈值方法有更好的滤波效果,且提取的曲线包络更加清晰、平滑.     

改进阈值函数在图像去噪中的应用研究

针对传统阈值函数在图像去噪中存在的缺点和阈值选取的不确定性,为进一步研究小波去噪处理算法,提出了一种新的改进阈值函数的去噪算法,分别对Circuit、Eight、Road 3幅图像采用传统的硬阈值、软阈值、半软阈值方法和文中方法进行Matlab仿真实验。对比分析,文中方法既获得了较好的视觉效果和更高的峰值信噪比,又克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点,且能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,明显地改进了传统硬、软阈值函数去噪算法存在的诸多不足,在实际应用中更为有效。     

连续波雷达生命信息检测和提取技术

雷达生命信号是微弱信号,常常淹没在噪声中,这些杂波噪声具有非平稳随机性,有效去噪是对有用信号提取和分离前的必要手段。本文完善了连续波雷达生命信号的理论模型,采用提升小波变换,通过比较不同阈值函数的去噪效果,确定最佳阈值函数。结果表明:利用提升小波变换、采用一种新型的改进软阈值函数去噪技术,信号的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)均优于传统去噪方法。     

一种改进小波阈值函数的图像去噪方法研究

性质良好的小波阈值去噪方法在图像去噪领域中应用十分广泛.考虑到传统硬、软阈值函数存在不连续和恒定偏差的缺陷,基于均方根插值阈值函数引入一种改进的阈值函数图像去噪方法.该方法通过调节参数,能够更好地适应不同图像不同噪声的去噪需求,且对于图像的边缘细节信息能够处理得更好.试验结果表明,改进阈值函数图像去噪方法较之现有方法具有更小的均方误差、更高的峰值信噪比、更高的结构相似性和更小的梯度幅值相似度偏差,去噪效果更优.     

小波阈值图像去噪算法改进

对小波阈值收缩图像去噪算法进行了研究,在软阈值函数的基础上提出了一种改进的阈值函数,算法中采用BayesShrink阈值和SureShrink阈值,一定程度上抑制了SureShrink阈值的"过保留"小波系数.与传统方法(软阈值函数法(BayesShrink阈值)、软阈值函数法(SureShrink阈值)、硬阈值函数法以及半软阈值函数去噪法)相比,在处理边缘点不多的图像时,改进的阈值函数方法处理后的图像具有更高的峰值信噪比(PSNR)和信噪比(SNR),并具有更低的均方误差(MSE),图像更加清晰.     

自适应小波阈值算法在应答器信号去噪中的应用

为了改善应答器信号的去噪效果,利用小波变换具有多分辨分析的特点,在分析硬阈值和软阈值函数小波去噪的基础上,提出了一种改进的自适应阈值量化方法。该方法克服了硬阈值函数存在间断点和软阈值函数存在恒定偏差的问题,能够自动地调节阈值量化规则,具有更好的连续性。仿真结果表明:改进的自适应小波阈值算法对应答器信号进行消噪处理后,信噪比增益、均方差均优于传统的阈值算法和现有的改进阈值算法,并且能很好地保留原始信号的特征信息。     

基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法的研究

文章利用D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数.与传统的硬、软阈值函数相比,该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,且同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的硬、软阈值方法.     

一种基于改进的软硬阈值折衷法的去噪研究

在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种新方法;采用模糊滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差,然后采用软硬阈值折衷法对处理过的信号进行消噪,仿真实验表明,新方法可有效的抑制噪声.其消噪后的信噪比和均方误差均优于软硬阈值函数及其折衷算法,具有较好的消噪效果.     

基于小波新阈值函数的标记荧光蛋白信号去噪

针对微流控电泳仪采集的微弱标记荧光蛋白信号易受到干扰,影响对样品生物蛋白定性定量分析.提出可调新阈值函数小波去噪,解决了软、硬阈值函数去噪出现的常见问题.通过matlab仿真对比,寻找出去噪质量最佳db7小波基,结合可调新阈值函数处理重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,去噪后波形最光滑、信噪比最高、获得最小均方根误差、更能突出真实信号.结果表明,新的阈值函数更适用于重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,为后续定性定量分析样品中的生物蛋白含量提供保障.     

自适应小波阈值函数的指纹图像去噪

针对指纹图像的特点,对传统小波阈值去噪方法中采用的软、硬阈值函数作了改进,并建立了多项式拟合模型,实现了参数α的自适应选取.仿真实验表明,该模型去噪效果优于软、硬阈值函数,且与最优α值去噪图像的峰值信噪比的相对误差在1%以内,对噪声强度的变化具有较强的自适应性.     

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tanh函数的小波阈值去噪算法

在小波的阈值法去噪中,小波函数的选择对小波去噪效果有很大的影响,而传统的阈值函数对噪声的去除效果并不理想.为了提升小波去噪效果,结合双曲正切（tanh）函数的特点,提出一种改良的小波阈值函数去噪法,该函数在阈值附近能保持较好的过渡,既能够有效地避免对小波系数的过度去除,也能够将需要去除的小波系数进行控制.在实验中,与传统阈值函数和已有的一些阈值函数对不同信噪比的含噪信号去噪效果进行对比,结果表明本文所提新阈值函数去噪效果更优.     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

针对硬阈值去噪效果不理想,软阈值去噪比较平滑使得信号产生失真的问题,提出了一种新的阈值去噪方法.采用对阈值门限进行改进并结合软阈值的去噪方法对电能质量信号进行处理,实现其去噪的功能.实验仿真表明,新的阈值去噪算法对电能质量信号进行去噪处理后的信噪比增益和均方误差相对于其他文献都有所改善.     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。