小波在信号消噪处理中的应用

利用正交样条小波对信号进行消噪处理，并与其他常用的小波如Daubeches小波作了比较．实验表明，利用正交样条小波进行信号消噪处理可得到很好的效果．     

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。     

信号消噪的小波处理方法及Matlab实现

通过对噪声特性的分析，并应用小波的方法对信号进行消噪处理，利用Matlab软件演示信号消噪的效果，总结出小波分析对信号消噪的优点。     

小波神经网络对CDMA基带信号的消噪处理

为了最大限度地抑制无线信道中背景噪声对CDMA通信系统前向链路的影响，提高移动终端的接收信噪比，利用小波神经网络能自适应消除背景噪声的特点，对CDMA基带信号进行消噪处理。基于这种消噪模式，对整个CDMA通信系统的消噪处理过程进行了理论分析和计算机仿真，结果表明：这种消噪模式可以改善无线传播信道对CDMA通信系统中输入信噪比门限的影响。因此，利用小波神经网络对CDMA基带信号进行消噪处理，可以取得较理想的消噪效果。     

基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪

针对某大型国有企业的零件在线无损检测工程实际需求,为了提高超声波检测的准确度和精度,引入小波迹理论和匹配追踪算法对超声波检测信号进行消噪处理.首先,在信号的小波变换基础上构建一个小波迹字典;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用匹配追踪算法通过有限步骤的迭代后,在小波迹字典上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述.小波迹字典内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷.通过仿真试验将本文采用的方法与传统的小波硬阈值和软阈值消噪技术进行了对比,结果表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法.实际超声波检测信号的处理结果也论证了本文所采用消噪技术的优越性.     

基于小波理论的地磁脉动信号的消噪 处理

利用小波变换良好的时－频局域化性质和分多辨率分析特性,将含噪地磁微脉动信号中有用信号与噪声区分开来,通过对高频系数进行阈值比处理,再经小波重构后的信号,实现了对原磁微脉动信号的消噪。结果表明：选用适当的小波,采取合适的阈值选择规则和比例调整方式,可以很好地实现地地磁微脉动信号的消噪处理,处理结果与传统分析方法比较,具有不可比拟的优越性。     

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。     

应用小波变换对语音信号消噪处理的研究

提出小波变换在语音信号消噪处理中的应用，在虚拟仪器设计软件——LabVIEW平台下，调用MATLAB进行编程设计，实现了语音信号的消噪处理和结果显示。实验结果表明：与滤波器消噪结果相比较，小波消噪方法达到了更好的消噪效果。     

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。     

基于熵理论的超声波检测信号消噪与缺陷识别

为消除超声检测信号中大量存在的噪声,提高材料内部缺陷诊断的准确性,采用基于熵理论的自适应阈值消噪算法对超声波信号进行消噪处理.分析了基于Shannon熵的最优小波包基搜索算法,提出了用熵表征信号含噪状态,根据小波能谱熵确定小波包不同分解尺度阈值的基本原理.对含缺陷的斯泰尔发动机曲轴的超声信号处理实验结果表明,这种方法对噪声消除比较彻底,能够获得表征缺陷大小、位置的准确信息,提高了材料内部缺陷定量分析的准确度.     

基于希尔伯特-黄变换和EMD消噪的电压闪变信号检测

针对日渐增多的电压闪变现象,提出了基于希尔伯特-黄变换(HHT)与EMD消噪的电压闪变检测新方法.首先采用希尔伯特-黄变换(HHT)提取电压闪变信号的包络,然后利用经验模态分解(EMD)消除包络信号中的噪声,最后采用经验模态分解(EMD)对消噪后包络信号进行分解,提取调幅波的特征信息.仿真的结果表明,该方法能够准确检测出非平稳电压闪变信号的时间、幅值、频率,对不同形式的电压闪变有着良好的适应性.     

基于小波分析的信号消噪法

采用一种基于非线性阈值决策的小波去噪法，并就阈值的选取进行了说明，然后进行了理论分析和计算机仿真实验，取得了较满意的结果。     

基于小波神经网络的振动信号消噪

论文在介绍小波神经网络结构和算法的基础上,给出对振动信号消噪的实例。文中采用正交的Shannon小波函数作为小波元,进行数字仿真信号消噪实验和实测信号消噪实验,实验结果表明用小波神经网络对振动信号进行消噪是一种有效的方法。     

基于BPR技术的纱线张力信号去噪研究

讨论了纱线拉伸张力信号的平滑算法。三阶平滑B-样条函数插值算法应用于低信噪比的纱线张力信号滤波取得了良好滤波效果,纱线断裂点校正（BPR）算法使被延时的纱线断裂点位置得到了校正。平滑算法使本文的试验样品纱线张力信号的信噪比（SNR）从21dB提高到45dB。平滑B-样条函数插值将离散信号转换成B-样条空间的连续信号（离散的B-样条函数系数代表的连续信号）。基于这种连续信号的计算使得张力结果更为精确。     

基于小波变换的ECG信号消噪

以小波变换的多分辨率分析为理论基础 ,依据信噪在小波分析下的分离性 ,对体表心电信号 (ECG信号 )进行了消噪算法的设计与实现 ,并着重强调了其中双尺度预处理算法的重要性 .实验表明 ,本消噪算法不仅能实时有效地降噪 ,还能对原信号突变点进行定位     

基于小波和小波包的信号消噪方法分析

在实际的工程应用中,采集的数据信号存在着大量的电子线路热噪声、环境噪声等系统噪声,小波及小波包对除去噪声信号是非常有效的。采用多种方法对平稳、非平稳信号进行消噪处理,在Matlab环境下比较分析结果,从而找到检测信号的最佳手段。     

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.     

自适应滤波和子波变换在信号消噪中的应用

研究了RLS(递推最小二乘)自适应滤波器和小波消噪方法的滤波特性,在仿真的基础上选取两者作为实际采集信号的消噪处理方法。为了取得较好的消噪效果,对不同类型的信号采用不同的处理方法,对于特定的信号可采用将两者相结合的方法。处理结果表明,所选用的方法消噪效果明显。     

转子振动信号的形态滤波消噪方法

对转子振动试验采集信号的消噪问题,开展了采用数学形态滤波的滤波器结构参数设计问题的研究.在对数学形态滤波的数学原理进行分析的基础上,根据实验采集信号的特性,提出一种基于正弦型结构元素的广义形态滤波器,解决了其结构参数设置问题.与传统的平滑低通滤波效果的对比表明,提出的滤波器具有能够更准确地反映转子轴心轨迹一般规律性的能...     

基于双谱滤波的脉冲星信号消噪方法

提出了一种基于双谱相位加幅值滤波的脉冲星信号消噪方法.首先将含噪脉冲星信号变换到双谱域,利用α-删减相位滤波器对其双谱相位进行平滑滤波,并且设计了幅值α-删减加权中值平均滤波器对其双谱幅值进行滤波处理,然后再根据滤波后的双谱值来重构信号的功率谱和相位.仿真结果表明,重构的信号不仅可以消除高斯噪声,而且还对非高斯噪声进行了有效地滤波,比直接双谱重构和仅对双谱相位进行处理重构的效果都要好.