小波变换在信号降噪中的应用研究

分析了小波变换的基本原理,采用小波变换和傅里叶变换方法,降噪处理了noisdopp信号并对比了处理结果,结果表明,小波阈值降噪在降噪的同时,能很好保存有用信号中的尖峰部分和突变部分.计算机仿真了实时采集的语音信号,结果表明,小波变换能从强噪声背景中提取有用信号,并能保留信号的大部分能量,且与原始信号有较好的相似性,能极大提高信号的信噪比,具有一定的工程应用价值.     

基于局部投影和小波降噪的弱冲击特征信号的提取

综合局部投影算法及小波变换两者的优点,提出了基于局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法.实验结果表明,局部投影算法可以将背景信号和特征信号分解到不同的子空间上,小波降噪可以有效地用于包含尖峰或突变信号的降噪,结合局部投影和小波降噪的弱冲击信号的提取方法对于微弱特征信号的提取是非常有效的.     

基于小波变换的离子迁移谱信号处理技术

针对离子迁移谱信号受到噪声干扰的现状,本文提出利用小波阈值降噪的方法对离子迁移谱原始信号进行降噪处理.建立了基于小波变换的阈值降噪模型,以图谱中的1ng TNT信号为实验对象,对阈值计算原则、阈值处理方法以及小波基的选择进行了优化.结果表明：采用sym5小波,将原始信号进行3层分解后,根据固定阈值原则（Universal）获得的阈值,按照软阈值方法对小波系数进行处理并重构,原始信号中的噪声可以得到有效抑制.     

基于matlab的小波信号降噪技术

论述了小波变换的一般理论和小波变换在信号降噪中的应用,比较了不同小波基、阈值和分解层数下的小波降噪结果.并在matab平台上仿真实现,利用信号噪声比(SNR)和均方根误差(RMSE)这2个评价指标评价小波降噪的效果.实验结果表明,小波变换在信号降噪中能取得较好的结果.     

基于小波变换的随钻测试数据降噪方法研究

为消除随钻测试装置采集信号中的噪声,给工程人员提供准确的现场信息,提出了基于小波变换的方法对随钻测试数据进行降噪处理。首先,根据含噪声的随钻测试数据模型建立起小波变换降噪的基本流程。其次,在对含噪信号的小波变换特性分析的基础上,运用自相关函数对其在小波变换尺度空间中进行白噪声检验,确定小波最优分解层数。在分析对比小波降噪阈值的不同选取方式后,采用广义交叉确认理论来计算最优降噪阈值,从而在对信号降噪的同时还最大程度地保留了信号的有效特征成分。最后给出了基于该方法小波变换的随钻测试数据降噪的详细步骤,对实测的钻压和扭矩数据进行了小波降噪,取得了良好的降噪效果,为钻井工程后续分析提供了可靠的数据支撑,证明了本方法的优越性。     

基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪

针对机械早期故障信号受到强背景噪声影响导致故障特征不明显的问题,提出一种基于双树复小波包变换的空域和邻域联合降噪方法.结合有限冗余双树复小波包变换所具有的平移不变性,分析了不同尺度间变换系数的相关性和同一尺度变换系数邻域之间的相关性特征,借鉴信号增强原理,利用尺度间相关性对变换系数进行取舍,实现信号的增强,并与块阈值方法联合降噪,消除了噪声干扰.仿真与实测信号试验结果表明:本文方法在不同信号和不同噪声水平下均具有良好的降噪效果,尤其是在低信噪比条件下,能够有效抑制背景噪声,突显早期机械冲击故障特征.     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪

针对润滑油磨粒含有强噪声的回波信号的问题,采用基于双树复小波变换(DT-CWT)的自适应降噪方法,从而提取清晰的磨粒回波信号. 该方法结合奇异谱分析(SSA)和小波熵理论,分别对双树复小波变换后的近似部分和细节部分进行分析. 奇异谱分析去除了近似部分包含的噪声,同时,小波熵理论能够自适应选取不同分解层上的阈值,实现了细节部分系数的自适应选择. 仿真表明,对于润滑油磨粒超声回波信号的双树复小波自适应降噪,输出信号信噪比(SNR)高、均方根误差(RMSE)小、相似系数(NCC)大,算法运算时间能够满足在线检测要求. 实验分析表明,该方法降低了信号中的噪声,还原了准确的波形特征.      

风机振动信号的小波阈值降噪处理

针对现场采集到的风机振动信号中存在大量噪声问题,采用不同的小波和阈值组合对仿真信号进行降噪处理,得出db8小波和heursure阈值选取方法可以得到最优的降噪性能.并将该方法应用于风机实际振动信号的降噪处理.结果表明,采用db8小波和heursure阈值选取方法的降噪组合,不仅能够有效降低信号中的噪声成分,还很大限度的保持了原信号的故障特征.     

基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法

针对小波变换和傅里叶变换去除图像噪声时各具不同的优点和不足,提出一种基于上下文模型的混合傅里叶-小波图像降噪方法.首先在傅里叶域中估计原始图像的功率谱密度,运用维纳滤波器降噪,降低原始图像噪声水平;再在小波域中通过基于上下文模型的自适应阈值法去除剩余噪声;在小波域中使用平稳小波变换分解图像信号得到分解后的系列小波系数,根据小波系数间的相关性,利用上下文模型求取小波系数的方差,将其代入由GGD模型估计出的阈值表达式得到自适应阈值,再用软阈值函数对小波系数进行处理,最后将处理后的小波系数进行小波逆变换完成去噪.仿真结果表明:该方法不仅能够有效滤除图像噪声,而且能够保留图像的边缘细节信号,抑制降噪引起的吉布斯现象.     

改进双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱信号降噪方法

采用传统阈值降噪方法对小波系数分别进行软、硬阈值处理时在强背景噪声下提取的齿轮箱故障振动信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真。利用双树复小波变换的平移不变性,提出了双树复小波变换和高阶累积量的齿轮箱振动信号降噪方法。对分解和单支重构后的各双树复小波系数采用了四阶累积量的处理方法,根据信号和噪声的统计特性进行信噪分离。由于小波分解层数会直接影响信号的去噪效果,因此,采用粒子群算法优化小波的分解层数。仿真和实验信号处理结果表明:该方法与双树复小波变换的软、硬阈值处理方法相比,在不同信号和噪声水平下更能有效地抑制噪声干扰,提高信噪比,并且能够满足实验中对采集到的振动信号进行特征提取的需求。     

心电信号的降噪处理及其评价研究

为抑制心电信号中存在的噪声干扰,以利于准确提取反映心电信号的特征信息,文章提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.通过对MIT/BIH心电数据库中的心电信号进行仿真,研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,对实现心电信号特征信息的提取具有一定的实用价值.     

基于小波包的图像降噪及Matlab实现

由于图像在实际应用中受大量干扰噪声影响,为了更好的利用含噪声图像,根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波包对含噪声图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,确定最优小波包基,再利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法,并与采用全局阈值降噪方法相比较;实验结果说明采用的方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节.     

小波域阈值滤波在测井信号去噪中的应用

从测井信号噪声特征出发,建立测井数据噪声模型。根据测井信号的特殊性,提出一种运用一维离散小波变换和小波包变换对测井信号进行小波域阈值滤波分析的方法,探讨了几种阈值确定方法。借助MATLAB7.0小波降噪函数,运用MATLAB语言编写了小波滤波程序,对实际曲线分析结果表明,小波域阈值滤波优于传统测井曲线滤波方法。运用小波分析可以有效地去除测井曲线噪声干扰,同时也可较好地保留测井曲线纵向分辨率。     

改进的小波阈值消噪法应用于脉冲星弱信号处理

利用小波变换去除噪声的基本原理和方法及消色散方法对毫秒脉冲星极弱信号进行了提取,并对噪声进行了最佳阈值选取实验研究,实现了脉冲星弱信号消色散积累后的检测和抑噪.并研究了阈值函数的几种改进方案,进而对PSR 0437-4715信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较,认为采用改进的阈值函数对脉冲星信号处理较采用传统的软、硬阈值函数处理具有优越性.研究结果表明改进的小波阈值消噪方法是一种提高信噪比、展示噪声和突变信号的优越方法.     

级联自适应局部投影降噪方法

针对具有非线性、非平稳性特征的信号，提出一种邻域半径自适应局部投影和小波阈值去噪级联的降噪方法.首先，利用经验模态分解得到信号中的高频分量并以此估计噪声水平;再根据噪声水平确定邻域半径;最后，利用该半径进行局部投影处理并结合小波阈值方法进行细节平滑.Lorenz系统时间序列的降噪结果表明，本方法能够提高信噪比并降低均方误差，并在信号结构失真时恢复其原始吸引子形态，去噪和还原信号特征的能力皆优于小波阈值去噪方法.对桡、颈、肱动脉脉搏信号、心电信号的降噪结果展示了本方法在生理信号噪声抑制和特征保留方面的优越性能.     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究

针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.     

小波变换在信号降噪中的应用及MATLAB实现

针对信号检测中经常存在的噪声污染问题,介绍了小波变换的一般理论以及在信号降噪中的应用,分析了被噪声污染后的信号的特性;利用MATLAB软件进行了信号降噪的模拟仿真实验;分别使用了不同类型的小波和相同类型小波下不同阈值对信号进行了降噪.仿真结果表明小波变换具有良好降噪的效果.     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。