应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

小波变换用于信号消噪

根据噪声和信号在小波变换下表现出的截然不同的性质,对分析出的噪声局部模极大值进行了相应处理,然后通过反变换重建信号,实验结果表明,这种方法计算简单且有较好的去噪效果。     

小波分析在电力信号消噪中的应用

本文简述了小波分析的基本原理和方法，在Matlab语言的基础上，对小波分析在电力信号消噪中的应用进行了探讨。     

应用小波分析研究信号消噪

噪声的去除一直是信号处理中较为关键的技术之一。小波变换在时，频两域都具有表征信号局部特征的能力，突破了传统Fourier分析的局限性，很适合检测信号的奇异现象。用Daubechies小皮分别对信号本身的奇异性，噪声的奇异性进行分析，结果表明，二者具有较大的不同。因而，将小波用于信号消噪具有重要的参考价值。     

自适应滤波器在胎动信号除噪中的应用

设计了一种新的基于小波变换的自适应滤波器，其参考信号选择原始胎动信号经小波分解后与干扰基本无关的尺度信号。该滤波器可有效去除胎动信号中由于呼吸、宫缩等动作带入的低频干扰，对咳嗽、发笑产生 的高频干扰也有很好的抑制作用。为提高胎动信号的识别率打下了良好的基础。     

3σ准则在小波消噪中的应用

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法。对于非平稳信号的消噪，主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。笔者讨论了小波消噪的机理，并提出一种新的取阈值方法。对于含噪声的非平稳信号，信号的慢变化部分主要体现在小波分解的低频系数中，而信号的突变部分和噪声主要反映在各层的高频分解系数中，利用电子测量中的3σ准则，可有效地将信号突变部分和噪声区分出来，从而在消除 同时保留信号的突变部分。     

子波消噪技术及其应用

基于信号和噪声在小波变换下表现出的截然不同的性质,提出了一种非线性消噪方法．该方法与传统的消噪方法不同：它并非等价于信号通过一个低通或带通滤波器,而是根据信号与噪声的奇异点性质不同滤波．因而,在改善信噪比的同时,又保持相当高的时间分辨率．     

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。     

基于小波变换的舰船雷达信号去噪方法

由于舰船雷达信号目标环境的复杂性,从强杂波中检测目标异常困难,基于小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性,设计了一种实用的小波消噪方法。对舰船雷达回波信号实验检测结果表明,该方法能较好地改善信噪比增益,同时又能保持对突变信号的良好分辨率。     

基于小波收缩阈值和维纳滤波的去噪方法

针对高斯噪声图像的结构特点及传统去噪方法中所存在的问题,提出一种基于小波收缩阈值法和维纳滤波法相结合的图像去噪方法。采用小波收缩阈值法对图像进行去噪,对处理后的图像用维纳滤波法进行平滑处理。采用独立自适应阈值,对其子带阈值进行确定,并引入调节系数。仿真结果表明,所提出的方法在高斯去噪效果和保留图像细节信息性能方面优于中值滤波算法、均值滤波算法等方法。     

单通道RLS算法自适应噪声消除及其遗忘因子的确定

利用RLS算法实现了单通道的自适应噪声消除,并且根据语音信号短时平稳的性质,提出了针对语音信号噪声消除计算RLS算法遗忘因子的方法。实验证明,基于该遗忘因子的RLS算法单通道自适应滤波器能够达到较好的语音降噪效果。     

基于小波变换的人体脉搏信号去噪处理

人体脉象信号是一种信噪比较低的非平稳随机信号,在分析之前去噪是一项十分重要的工作.该文研究了小波变换的3种去噪方法,并对临床记录的脉象信号进行了去噪处理.实验结果表明,平移不变量法对脉象信号的去噪效果最好.     

Application of spline wavelet transform in differential of electroanalytical signal

Investigating characteristics of spline wavelet, we found that if the two-order spline function, the derivative function of the three-order B spline function, is used as the wavelet base function, the spline wavelet transform has both the property of denoising and that of differential. As a result, the relation between the spline wavelet transform and the differential was studied in theory. Experimental results show that the spline wavelet transform can well be applied to the differential of the electroanalytical signal. Compared with other kinds of wavelet transform, the spline wavelet transform has a characteristic of differential. Compared with the digital differential and simulative differential with electronic circuit, the spline wavelet transform not only can carry out denoising and differential for a signal, but also has the advantages of simple operation and small quantity of calculation, because step length, RC constant and other kinds of parameters need not be selected. Compared with Alexander Kai-man Leung’s differential method, the differential method with spline wavelet transform has the characteristic that the differential order is not dependent on the number of data points in the original signal.     

小波降噪在电力系统谐波分析中的应用

主要研究将小波降噪应用于电力系统谐波分析。针对电力系统谐波信号的特点,确定了降噪使用的小波基函数和降噪方法。提出了阈值的修正方法,防止谐波成分被当作噪声而消除。仿真结果表明,这一方法能有效的提高谐波分析的精度。     

简谐信号的小波变换特性

根据小波变换的定义,研究了单频简谐信号的连续小波变换和离散小变换的特性,结果表明它与白噪声的特性显著不同,还发现了单频信号的离散小波变换的偏置现象。     

小波变换对汽车发动机异响信号的降噪处理方法

采用小波变换软阈值去噪的方法,对汽车发动机异响的原始信号进行分解和降噪处理。结果表明,小波去噪的方法具有很好的效果,能够满足工程实际的需要,为进一步分析异响信号获得了噪声极小的有效数据。     

快速小波变换及其在光纤陀螺信号处理中的应用

为了提高光纤陀螺输出信号的精度和实时性,提出了一种适合在数字信号处理器(DSP)上实现的快速算法,该算法不需要传统小波变换中内插和抽取步骤,给出了相应的快速分解和快速重构实现公式,并采用半软阈值作为快速小波变换的重构阈值.实验结果表明:在静态和动态陀螺输出条件下,在TMS320C6713 DSP实现半软阈值快速小波变换处理信号时间比原来降低了一个数量级,而滤波精度与原来相当,并且易于硬件实现,完全满足光纤陀螺高精度和高实时性的要求.