基于小波的被动声呐降噪研究

采用基于小波的降噪理论,研究了水下舰船辐射噪声的被动声呐降噪问题,在舰船辐射噪声的建模与仿真条件下,分析对比了不同方法对舰船辐射噪声信号降噪的效果,并分析比较了利用各种小波基和采用不同阈值条件下对信号进行降噪处理的效果。在分析对比的基础上进行小波包软阈值去噪取得了较好的效果,对被动声呐降噪提供了较好的应用前景。     

一种基于粗集与小波的声呐图像降噪方法

声呐图像具有低对比度和边缘恶化的特点,传统的声呐图像散斑噪声降噪方法又不能较好的保持图像边缘和细节,因此提出了一种新的基于粗集与小波的声呐图像降噪方法。该方法通过考察散斑噪声的统计特征,利用粗集中的等价关系将声呐图像划分为若干子图,对子图进行对数变换后完成小波变换,采用自适应阈值函数处理小波系数,应用小波逆变换和指数变换得到降噪后的子图,将降噪后的子图进行叠加得到最终的降噪图像。通过新算法在实际声呐图像中的应用,实现了在保证降噪效果的同时能够较好地保持图像边缘及细节特征,验证了算法的有效性。     

基于小波分析的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析

采用小波分析理论建立了一种新的被动声纳信号宽带噪声包络调制分析算法。通过被动声纳的海上实际信号的分析实验,取得了良好的检测效果且可以节省计算时间,具有很好的应用前景。     

基于小波变换的图像降噪方法的研究

在介绍了图像噪声和小波阈值化降噪的原理后,根据小波系数不同的特点选取阈值,运用MATLAB中的小波工具箱,对一个含噪图像进行阈值降噪。实验结果表明,此方法可以有效地降低噪声,并较好地保留图像的细节。     

基于小波变换的信号降噪处理

在介绍小波变换的消噪原理和方法的基础上,研究了影响小波变换降噪效果的两个主要因素：小波基函数和分解尺度。通过模拟的方法对同一信号分别采用db小波和sym小波进行降噪处理;以及用相同的小波基函数,采用不同的分解层数,对其降噪处理。     

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。     

基于小波的植物电信号降噪方法研究

为了探索植物电信号的降噪方法,本研究以玉米叶片电信号为材料,分析了基于小波变换模极大值降噪、阈值降噪和空域相关性降噪三种方法在植物电信号降噪中的应用,分别通过功率谱分析和噪声的高斯拟合对三种方法的降噪结果进行对比分析。研究结果表明,对噪声进行高斯拟合可以在信噪比未知的情况下判断降噪效果的好坏,在基于小波的三种降噪方法中,小波阈值降噪在植物电信号研究中是理想的降噪方法。     

改善被动声呐测距精度的研究

三元基阵水平方向被动测距的精度主要取决于噪声到达相邻阵元的相对时延估计的精确程度。本文从波束形成、相关系数的处理、采样频率确定等方面,探讨了提高时延估计精度的对策,并进行了仿真分析。     

基于一种新阈值函数的小波阈值去噪方法的研究

文章利用D.L.Donoho和I.M.Johnstone提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数.与传统的硬、软阈值函数相比,该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,且同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,它具有硬、软阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,无论是在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的硬、软阈值方法.     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

基于卡尔曼滤波的舰船传感器信号的小波阈值去噪

采用小波去噪中的阈值方法对舰船传感器的量测信息进行了去噪处理,从而降低了量测信息中噪声对卡尔曼滤波精度的影响.通过对实测船位数据的仿真,并与GPS船位数据比对,证明该方法有效地提高了卡尔曼滤波的估计精度,也使航行曲线更加地“光滑”.     

基于小波自适应阈值的图像去噪方法

针对基于小波变换的阈值去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到好的降噪效果的问题,提出了将小波自适应阈值算法同中值滤波相结合的去噪方法.该方法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声的混合噪声.仿真实验结果表明,去噪后图像的峰值信噪比提高了1～2dB,从而证明了该方法的有效性.     

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。     

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.     

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...