基于小波变换的钻头实验信号降噪方法

在钻头破岩实验中存在钻头对岩石的周期性动载冲击,同时受实验设备和环境等因素的影响,在动态信号中存在着大量噪声,无法获得准确的测试数据,实验结果往往不能真实反映实验的特性和规律。基于小波变换的浮动阈值方法,建立了一套用于钻头破岩实验测试信号噪声压制方法,通过对实验和实测数据的处理和分析,证明了方法有效性,提高了实验数据的准确性和可靠性。     

利用小波变换实现ECG信号去噪

小波变换适用于分析非平稳信号，适宜于对心电数据进行消噪预处理和特征提取。本文以小波分析的多分辩率为基础，以得到的不同尺度信号细节为依据，变成了ECG信号消噪算法的设计与实现，采用强制消噪、全局阈值消噪和局部阈值法消噪，强调了局部阈值算法在ECG信号消噪中的重要性。实验表明小波消噪算法不仅能有效的降噪，并且能够较好的恢复原信号。     

基于小波包变换的信号去噪应用研究

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理,可以有效地抑制噪声,很好的重构信号。在平均浮动阈值的基础上,通过计算机仿真,显示了平均浮动阈值下小波包变换信号去噪的效果,结果表明:此方法具有良好的效果。     

基于小波变换的信号去噪研究

基于小波变换对信号去噪进行了深入地分析和研究，结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。实验结果表明，利用该去噪方法能实现对各种信号的去噪，且效果比较明显。     

小波变换在信号去噪中的应用

本文基于目前常用的小波去噪方法,通过对第三种阈值方法的分析,以及结合小波多分辨率分解的特性,提出了一种基于梯度自适应学习算法计算阈值的去噪方法。仿真分析了对含噪信号在不同尺度下分解的小波变换系数进行阈值处理,得到了很好的还原效果。     

基于小波变换的信号去噪处理

小波变换是信号处理中一个十分有用的数学工具。基于小波分析理论,本文采用软阈值法滤除与有用信号频率相近的噪声信号,取得了很好的滤波效果。并通过实时数字仿真系统验证了这种方法的有效性。     

小波变换与信号去噪

本文通过对信号与噪声在经过小波变换后不同特点的分析,讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法,该方法与传统的低通滤波器相比在改善信噪比的同时还保持了很好的时间分辨率,最后通过仿真实验,证明了该方法的有效性。     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

小波变换的信号去噪应用

通过对信号与噪声在经过小波变换后的不同特点的分析，讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法。该方法与传统的低通滤波器相比，在改善信噪比的同时，还保持了很好的时间分辨率。最后通过仿真实验．证明了该方法的有效性。     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

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.     

加速度信号小波降噪的改进算法

目的:人体运动产生的加速度信号在采集过程中经常会混入各种噪声和干扰,这给后续的研究带来了困难,因此对采集得到的加速度信号进行降噪处理是后期运动功能评价的前提和基础。方法:为了更好地分离有用信号和噪声干扰,根据小波阈值降噪的原理和小波高频系数方差的分布,针对小波分解层数的确定、阈值估计和阈值函数的选择3个方面提出了改进的算法。结论:实验结果证明,改进的算法能够很好地抑制噪声对加速度信号的干扰,提高了评估的准确度,达到了预计的效果。     

一种改进的小波变换信号消噪方法

根据小波阈值消噪方法的步骤及特点提出一种新的消噪方法——小波系数放大法,并对该方法进行仿真对比实验。该方法在运用小波变换对含噪信号进行消噪前,先对信号进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大,然后对信号采取阈值消噪法进行消噪,最后运用小波变换对所得到的小波系数进行适当的宿小,并将其重构。仿真实验结果表明,小波系数放大法消噪后信号的均方根误差有很大的降低,信噪比提高。该方法优于一般的消噪方法。     

1/f类分形信号基于小波变换的消噪

将正交小波下的分形信号处理方法应用于B样条小波和双正交小波,估计淹没在加性高斯白噪声中的1/f类分形信号,并通过计算机仿真,证明了其方法的有效性和可行性.     

1／f类分形信号基于小波变换的消噪

将正交小波下的分形信号处理方法应用于B样条小波和双正交小波,估计淹没在加性高斯白噪声中的1／f类分形信号,并通过计算机仿真,证明了其方法的有效性和可行性。     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

基于小波变换的弱信号检测方法研究

介绍了小波变换原理,对利用小波变换实现弱信号检测的性能进行了分析,并利用仿真结果说明小波变换能提高信噪比。     

化学信号小波变换的本质分析

根据墨西哥帽小波的特点，提出两种新的函数，对化学信号进行n次小波变换，得到了信号的近似2n阶导数．由数值微分法和小波变换法对模拟信号计算的结果发现：对于含噪信号，小波变换法有效滤除了噪声，所得结果的信噪比明显高于前一种方法；同时还可分离重叠峰，提高谱图分辨率．该方法函数形式简单，易于编程，为处理化学信号提供了新的途径．     

基于改进Hilbert-Huang变换的超声回波信号去噪研究

超声回波信号中包含大量有关缺陷性质的信息,由于信号在检测和传输过程中不可避免地受到随机噪声干扰,给后续信号处理带来误差。针对该问题,提出改进的希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,HHT)应用于超声回波信号去噪,提取回波信号中反映缺陷本质特征的信号。改进算法引入小波包变换对超声回波信号作预处理,对处理后的信号进行经验模态分解,提出对数似然检验法,识别并去除噪声引起的虚假分量,重构出有用回波信号。通过对添加高斯白噪声的超声回波信号去噪,验证改进算法应用于超声回波信号去噪的可行性和有效性。