基于小波包变换的信号去噪应用研究

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理,可以有效地抑制噪声,很好的重构信号。在平均浮动阈值的基础上,通过计算机仿真,显示了平均浮动阈值下小波包变换信号去噪的效果,结果表明:此方法具有良好的效果。     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

基于离散小波变换与小波包分解的语音增强算法

提出了一种基于离散小波变换（DWT）和小波包分解（WPD）的语音增强算法.该算法首先将带噪语音进行离散小波变换,并分别对离散逼近信号和离散细节信号采用不同的基小波进行小波包分解,再按照不同的规则选取阈值进行去噪,最后对去噪后的语音信号完成重构.计算机仿真表明,在计算量相当的情况下,该算法优于离散小波变换法去噪和小波包分解法去噪.     

基于曲波变换的地震信号去噪方法

根据curvelet变换的性质和阈值去噪原理,提出一种地震信号自适应阈值去噪方法.首先对地震信号进行curvelet变换,利用地震信号的curvelet,变换系数在小同分解层的特点,通过计算curvelet系数统计量的方法来确定自适应阈值,然后采用软阈值折衷方法埘curvelet系数进行处理,最后通过curvelet逆变换得到去噪的地震信号.试验结果表明,该方法在去除噪声的同时能更好地保留信号的细节,其去噪效果要优于传统的小波去噪方法.     

一维小波变换在地震数据噪声抑制方面的应用

本文针对实验数据体的特征和各去噪方法的适用条件,有针对性的选取一维小波变换方法去除地震数据噪声,通过对四种阈值量化方法和六种小波函数进行实验计算和效果分析,得到了合适的小波函数和阈值量化方法。研究结果表明:一维小波变换对地震数据具有一定的去噪效果,可有效抑制噪声,保护和补偿有效信号。     

基于第二代小波变换的图像除噪

讨论了第二代小波变换的基本原理和变换过程,并将第二代小波变换引入到图像信号除噪处理中.提升方案采用的是Deslauriers-Dubuc(4,2)小波,分别对含噪的图像信号进行三级可逆提升变换,对每一级上的细节信号按软阈值法进行处理,削减小波系数中的噪声部分,从而实现了信号去噪.结果表明,去除高斯白噪声的效果令人满意,提升方法设计灵活、计算简单.     

破茬圆盘刀点蚀声发射信号的小波消噪方法的研究

分析了破茬圆盘刀点蚀声发射信号及小波变换的特点,以说明小波变换是适合于点蚀声发射信号处理的一种方法。利用小波的多分辨分析对声学信号中参杂的噪声进行抑制,使声发射数据满足"规则化"的要求;同时为减少声发射点蚀实验对环境的依赖发挥重要作用。实验结果证明小波分析对声发射信号具有良好的去噪效果。     

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.     

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。     

拉曼光谱预处理中几种小波去噪方法的分析

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.以钙长石的拉曼光谱为研究对象,探讨小波变换在拉曼光谱信号去噪方面的应用,分别采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法对加噪后的拉曼光谱进行去噪并对去噪效果进行比较.结果表明,小波变换模极大值光谱去噪法得到了较高的信噪比,小波软硬阈值法次之,其他2种方法去噪效果较差.小波变换模极大值法能够有效去除光谱噪声,并很好地保留了光谱信号特征,为拉曼光谱的校正模型的建立奠定了良好的基础.     

小波包时频分析方法的研究及应用

针对非线性、非平稳信号分析与处理方法不能满足某些特别的工程要求的问题,提出将小波包变换和短时傅立叶变换融合形成小波包时频分析技术。建立了一套较完善的小波包时频分析技术框架体系。给出了小波包时频分量谱与小波包时频分量幅度谱以及小波包时频谱与小波包时频幅度谱的算法。对小波包分解的直接算法、Mallat算法、混合算法在计算量和识别精度等方面进行了比较研究。应用Visual C++,OpenGL,photoshop等计算机软件工具和虚拟仪器技术开发了一套虚拟小波包时频分析仪,能实现任意信号的小波包分解和显示。最后将小波包时频分析应用于仿真测试信号与实测机械磨床振动信号,发现小波包时频分析在识别奇异、辨别信号深层次细节方面具有较好的性质。     

基于听觉模型的小波包变换的语音增强

由于人耳频率分辨率是非线性的 ,用传统的线性信号处理方法 (如FFT)来模拟人耳基底膜的频率分析特性是比较困难的 .小波包算法有灵活的时频分析能力 ,可较好地符合人耳基底膜的频率分析特性 .在模拟人耳的听觉机理方面 ,用动态阈值法成功地对含噪语音进行了去噪处理 ,在去噪处理中引入音乐噪声的问题也较好地得到解决 .实验表明 :在单声道的条件下 ,其语音增强效果比传统的频谱减法有更高的清晰度和可懂度     

煤矿井下地音监测信号的小波变换处理方法

针对煤矿井下地音信号复杂的情况,提出一种基于小波变换的地音信号处理方法,并对现场信号进行实验分析.结果表明：小波变换方法可以去除地音信号的背景噪声,将复杂的声发射波形数据分解为具有单一特征的波.该研究为工作面动力灾害的实时预报提供了依据.     

小波变换在噪声信号处理中的应用研究

基于噪声信号处理的故障诊断技术中的一个重要内容就是如何从大量、繁杂的噪声信号中提取有用信息．在讨论了基于噪声信号处理的故障诊断技术特点的基础上,重点介绍了如何利用小波变换中的多分辨分析和小波包分析来对噪声信号进行处理的原理、方法以及基于Matlab小波分析工具箱的噪声信号特征提取技术。     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

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。     

麻醉监测诱发脑电信号检测技术研究

阐述相干平均技术、加权平均技术和小波变换技术用于麻醉监测诱发脑电信号的基本原理和具体实现过程，通过仿真实验实现用这3种方法来滤除被测信号的强噪声成分，提取中潜伏期听觉诱发脑电信号．相干平均技术简单明了，硬件容易实现；加权平均技术可以有效地减少叠代次数，但它们都需要上百次甚至上千次刺激才能提取出有效的诱发脑电信号，得到的信号有时还可能是畸变信号；而小波变换技术则在单次刺激的情况下，就能获得较高的信噪比及满意的波形特征，得到的信号的噪声仍然是白噪声，具有较高的可信度．     

基于小波包变换的电力系统谐波分析的研究

为了防止谐波对电力系统和用电设备的危害,分别用小波变换和小波包变换对电力系统谐波进行分析.仿真结果表明二者都能将基波从电流信号中正确地提取出来.而小波包变换比小波变换能够分解出更加丰富的谐波信号,利用小波包变换分解的各次谐波频率和幅度的误差率完全符合谐波分析的精度要求.     

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.     

基于谱熵和多尺度小波的码元速率估计方法

针对实际信号码元速率估计中噪声对估计精度的影响和小波方法最优尺度的选择问题,提出了一种基于谱熵分析和多尺度小波变换的码元速率估计方法。通过谱熵检测有效滤除带内噪声,并采用并行多尺度小波分析和精度函数分析提取最优小波尺度。实验结果表明,该方法的估计性能优于传统小波分析方法,并且在低信噪比情况下具有更好的估计鲁棒性。