基于小波变换的一种心电信号去噪算法

小波变换是一种新出现的信号的时间-尺度(时间-频率)分析方法,基于小波去噪的方法有多种,本文在心电去噪的过程中提出了一种基于小波阈值去噪主要去掉高频噪声的方法,原理简单,计算量小,效果良好。     

一种基于局部均值分解的小波阈值信号去噪方法

在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。     

小波域Wiener滤波器的设计

讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.     

基于改进小波变换的图像去噪与融合

为了提高图像去噪的质量，提出一种基于改进小波阈值的图像去噪和融合算法。首先利用小波阈值法和传统均值法对含噪图像进行去噪，得到两幅去噪图像；然后采用小波融合方法进行图像融合，得到最后的去噪图像。针对图像小波系数分布特点，低频系数采取加权能量融合算法，高频系数采取局部均值和局部标准差相结合的融合算法，尽可能保留图像的边缘纹理信息。为了验证该方法的有效性，与多种滤波方法进行比较，实验结果表明，在视觉效果和峰值信噪比定量指标上该方法去噪效果均优于单一小波去噪。     

基于平移不变的小波去噪方法及应用

基于传统的小波变换去噪算法可能使信号的急剧变化部分产生人为的振荡现象，产生这种现象的一个直接原因是小波缺乏平移不变性。提出了基于平移不变的小波去噪方法，对所分析的信号进行循环平移，再利用软或硬门限对该信号的小波系数进行压缩，重构信号，再进行相反的循环平移，通过多次的平移-消噪-平移，平均所获得的结果，从而消除小波基的平移依赖性。该方法有效地消除人为的振荡现象，使消噪后的信号更加光滑，更好地逼近真实信号。     

基于相空间重构和独立分量分析的超声信号噪声消除

提出了一种新的基于相空间重构和独立分量分析的超声信号去噪方法.应用该方法处理了实际的试块超声检测信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明,该去噪方法的效果与小波去噪方法接近,其特色是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.该去噪方法与小波去噪方法相比具有使用简单容易、去噪效果好和自适应强等优点.     

基于小波变换的最优阈值图像去噪

小波图像去噪方法已广泛应用于图像去噪领域。在图像去噪中关键的一步就是阈值选取，阈值的选择直接决定去噪效果。本研究提出了一种基于小波不同子带选取最优阈值的小波去噪方法，该方法根据小波系数不同的特点选取阈值。实验结果表明，此方法可以有效地降低噪声，较好地保持了图像的细节。     

基于局部投影方法的混沌信号去噪

提出一种以Takens嵌入定理和影子定理为理论依据的对混沌信号较有效的去噪方法，该方法先根据Takens嵌入定理将待处理的含噪时间序列嵌入到合适的相空间M'中，由于混有噪声，相空间中的点将偏离真实动力学系统嵌入的流形M，去噪的目的就是估计M的位置，并将偏离M的点移近它。从而更新原时间序列。实验比较了局部投影去噪方法和小波函数方法的去噪效果，结果表明本文的方法对混沌信号的去噪很有效，且比单纯利用小波函数去噪的效果更好。     

基于互信息判据的小波去噪

通常的线性滤波技术不能很好地解决非线性时间序列去噪问题，而现有的非线性去噪技术的参数选择往往要依赖于直觉和经验．为此，提出基于互信息判据的小波去噪方法，利用小波进行非线性去噪处理，并以互信忠作为去噪处理截止的判定条件，给出了小波去噪算法，分析了其优势，并进行了仿真实验．仿真结果表明，小波算法能更好地处理不平稳和突发的噪声；互信息所指示的优化截断尺度，既较好地保留了信号的动力结构，又有效地实现了非线性噪声过滤．     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

基于小波的图像去噪技术

本文介绍了小波分析去噪的基本原理,研究了基于小波变换的图像去噪方法;考虑到小波相关去噪方法的优缺点,给出了基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法,并进行了试验验证。结果表明,与常用的图像去噪方法相比,基于尺度乘积与阈值相结合的去噪方法可以很好地保留图像的细节信息,性能优于其他方法。最后,基于对小波去噪问题的理解,提出了对小波去噪方法的一些展望。     

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪是图像处理中的重要环节,本文基于小波变换的图像去噪方法,阐述了小波去噪的原理和方法,初步探讨了小波去噪中的阈值选取,并基于MATLAB实现了小波去噪中软、硬阈值去噪的计算机仿真实验,并对实验结果进行了分析比较。     

基于边缘检测的提升小波图像去噪

为了图像去噪的同时能很好地保持图像的细节,提出了一种基于边缘检测的提升小波图像去噪方法,先用Canny边缘检测方法得出原图像的边缘,提升小波去噪时就可用阈值去噪而不必担心损害图像的重要特征。其去噪步骤是：对噪声污染图像进行提升小波去噪;对含噪图像提取边缘图像;对去噪图像高频系数进行阈值处理进行重构变换;图像合并。实验结...     

航空发动机尾气静电信号去噪方法研究

针对航空发动机尾气静电信号噪声大,信噪比低的状况,研究了静电信号去噪方法。通过对强制软阈值小波去噪、默认阈值小波去噪、自适应提升小波去噪以及经验模态分解去噪四种方法的深入研究。以及基于matlab平台对各去噪方法的实现。对比分析四种方法在航空发动机实际试车中静电信号的去噪效果。结果表明,EMD方法对于尾气静电信号有较好的去噪效果,其他三种方法也可以实现不同程度的去噪。     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。     

一种基于二维小波块阈值数字图像去噪方法

小波系数在一个小邻域里具有相似性，若充分利用周围小波系数的信息，分块对小渡系数进行阈值去噪操作，可以在保持图像平滑的同时，尽量多地保留图像的细节信息。对Cai＆Silverman的方法进行分析，将其拓展到二维信号去噪，并提出一种基于小波块阈值数字图像去噪方法．实验结果表明，谊方法不但能保留更多的图像细节，而且具有较好的峰值信噪比。     

基于高斯性检验的自适应小波去噪方法

针对软阈值和硬阈值去噪算法存在的缺陷，提出了一种基于高斯性检验的自适应非线性阈值去噪方法。该方法根据信号和噪声的模极大值特性自适应确定分解层数，引入高斯性检验选择软阈值和硬阈值方法对每层小波系数进行降噪处理。仿真结果表明，该自适应滤波方法简单有效、稳定性高，去噪后信号信噪比得到很大提高，且不同仿真信号结果都明显优于经典的小波去噪算法。     

一种基于最优小波包基的电泳荧光信号去噪方法

针对现有电泳荧光信号去噪处理方法的不足,提出一种基于最优小波包基的信号去噪方法.该方法采用Shannon熵准则选择最优小波包基,选取Penalized阈值,用量化后的系数重构得到去噪后的信号.仿真实验表明:基于最优小波包基的电泳荧光信号去噪方法在使信噪比得到提高的同时,电泳荧光信号的峰值误差也进一步减小.     

一种基于小波变换的图像去噪方法

小波去噪方法中最早被提出的是小波阈值去噪方法,它是一种实现简单而效果较好的去噪方法。本文通过小波系数进行阈值处理,在小波变换域中去除低幅值的噪声和不期望的信号,然后运用小波逆变换,从而得到了去噪后的重建图像。     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。