小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

本文简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理.最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同.     

Haar小波滤波算法的研究

本文介绍了Haar小波的去噪原理及其算法的特点,可应用该算法解决傅立叶变换难以对非平稳信号进行分析的难题,最终通过仿真测试说明正确的应用小波算法,可较理想的实现信号的去噪、分解和重构．     

无线电引信信号去噪的最优小波基选择

为解决小波技术在无线电引信应用中最优小波基的选择问题,在对小波基基本参数及性质进行分析的基础上,根据无线电引信信号的特点,归纳出适用于无线电引信信号去噪的小波基特点.引入参数重构因子对小波基去噪效果进行评判,进一步得出db12,db13和db17小波基适用于无线电引信信号去噪的结论.仿真实验结果的对比验证了所得结论的正确性.     

煤热重信号的两步法去噪

提出不同于传统方法的两步法小波去除热重信号噪声的方法,即将小波去噪过程分成两步:首先,利用小波的二进制离散变换将信号进行不同层次的分解,分析不同分解层的小波系数,利用方差来区别突变信号的特性,对小波系数和尺度系数进行不同的滤波处理,重构获得除去突变噪声的含噪信号;然后采用传统方法将含白噪声的信号进行消噪处理.将该方法用于河北峰峰变质煤的恒温热重信号消噪,从去噪结果上看:两步法可以有效地滤除掉突变信号的干扰,且较好地保留了信号的基本特征.     

利用小波门限法进行信号去噪

介绍了一维小波变换和用于小波去噪的硬门限和软门限处理方法,给出了4种门限估算准则.根据信号与噪声在小波变换的多尺度上呈现出不同的传播特性,利用不同的门限估算准则,使用软门限对被噪声污染的一维信号的小波变换进行去噪处理,并作出了4种门限估算准则的去噪效果曲线图.计算机仿真结果表明,门限法具有很好的实用价值.     

基于收缩阈值的小波去噪法

信号去噪是信号处理中的常见问题。本文介绍的基于收缩阂值的小波去噪法为该问题的解决提供了一个方便有效的途径。该方法采用小波分解、小波系数阈值修正及小波重构三步即可达到良好的去噪效果。     

基于小波的数字图像去噪研究

图像去噪是当前数字图象处理领域最核心的技术之一,本文结合小波变换在图像去噪方面的的优势、当前常用小波去噪方法和对小波去噪效果的分析等三个方面对基于小波的数字图像去噪进行了介绍,并对小波去噪方法未来的发展进行了分析.     

小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理。最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同。     

基于小波熵的最优阈值去噪方法

小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数.现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想.基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数.对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果.     

自适应联合小波去噪算法

对于传统小波去噪方法,由于选用了单个的小波基,很难兼顾图像的平滑区域、边缘和纹理部分。而对于多小波基的去噪方法,尽管选择多个具有不同性质的小波基,但已有的文献中只是简单地取其算术平均,没有很好地体现小波基的多样性,造成了丢失细节与过平滑的后果。针对图像的非均匀性以及每个小波基支撑区间的不同,提出了一种自适应联合小波去噪算法,对图像中的不同区域和每个小波基处理的不同结果赋予不同的权系数,这样就充分发挥了每个小波基的作用,取得了满意的实验结果。