基于4种改进阈值函数的小波去噪

针对4种传统阈值函数的共同不足,联系到脉冲噪声可由函数仿真模拟,又由函数的特殊性,对传统的4种阈值函数分别做了改进.仿真实验结果显示:所做改进不仅可以除去高斯白噪声,而且可以除去脉冲噪声.     

新阈值函数及其小波去噪研究

小波阈值法是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过选取合适的阈值,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,可以在均方差意义下取得最优的去噪效果.其中,选取合适的阈值函数是该方法最基本的问题之一.文章在讨论了硬阈值函数、软阈值函数和半软阈值函数的特点及其不足的基础上,提出了一个新的阈值函数.该函数在整个小波域内连续并高阶可导,而且只需要确定一个阈值,算法相对简单.仿真结果表明,与硬、软和半软阈值方法相比,采用新的阈值函数可得到较为理想的去噪效果.     

基于小波新阈值函数的标记荧光蛋白信号去噪

针对微流控电泳仪采集的微弱标记荧光蛋白信号易受到干扰,影响对样品生物蛋白定性定量分析.提出可调新阈值函数小波去噪,解决了软、硬阈值函数去噪出现的常见问题.通过matlab仿真对比,寻找出去噪质量最佳db7小波基,结合可调新阈值函数处理重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,去噪后波形最光滑、信噪比最高、获得最小均方根误差、更能突出真实信号.结果表明,新的阈值函数更适用于重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,为后续定性定量分析样品中的生物蛋白含量提供保障.     

基于tanh函数的小波阈值去噪算法

在小波的阈值法去噪中,小波函数的选择对小波去噪效果有很大的影响,而传统的阈值函数对噪声的去除效果并不理想.为了提升小波去噪效果,结合双曲正切（tanh）函数的特点,提出一种改良的小波阈值函数去噪法,该函数在阈值附近能保持较好的过渡,既能够有效地避免对小波系数的过度去除,也能够将需要去除的小波系数进行控制.在实验中,与传统阈值函数和已有的一些阈值函数对不同信噪比的含噪信号去噪效果进行对比,结果表明本文所提新阈值函数去噪效果更优.     

一种新的阈值和阈值函数的小波去噪算法

为了解决传统软、硬阈值算法去噪过程中出现的边缘模糊和视觉失真等问题,提出了一种新的小波去噪算法.首先,在阈值选择时,为了抑制信号长度对阈值选取的影响,把通用阈值和最大似然比按照一定比例结合,可根据图像的噪声构造出更加合理的阈值;然后,阈值函数里加入了调节系数β,使新的函数拥有更好的连续性和更低的误差.仿真实验表明,该算...     

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.     

基于新的阈值函数的小波阈值去噪方法

在分析了硬阈值、软阈值小波去噪算法存在问题的基础上,构造了一个新的阈值函数,仿真实验结果显示,与硬、软阈值去噪方法相比,基于新的阈值函数的小波阈值方法能够得到较小的均方误差,并提高了重建信号的信噪比,且去噪后的信号与原始信号的近似性也较好.     

基于小波阈值去噪方法的研究

小波分析用于信号去噪的过程中,关键的就是阈值的选取和阈值的处理方法。系统介绍了四种阈值处理函数和四种阈值选取形式,并在MATLAB环境下进行仿真研究,将去噪后的信号进行比较,得出阈值去噪方法的一些结论。     

一种新的小波阈值去噪算法及仿真

针对传统软、硬阈值函数和现有的大部分研究文献中所设计的阈值函数存在的缺陷,提出了一个新的阈值函数,该函数在整个小波域内（包括阂值点处）连续可导,且除阈值点外高阶可导,便于各种数学处理。另外可以通过参数调整来获得有效的阈值函数,从而达到比较理想的去噪效果。然后在以信噪比为主要评价标准的前提下提出了一种新的确定小波最优分解层数的自适应算法,该算法简单实用,可确定最优分解层数以达到最佳信噪比。最后,在MATLAB环境下进行了仿真实验,仿真结果表明,该算法能够获得比较好的去噪效果,具有广阔的应用前景。     

一种改进的基于图像阈值的小波去噪算法

介绍了传统小波阈值去噪方法的去噪原理，结合图像本身的特性，提出了一种新的阈值选取方法，将改进阈值和改进阈值函数同时应用于降噪，经实验证明，此综合改进可保持稳定的降噪效果.     

基于小波变换的图像阈值去噪算法研究

介绍了小波阈值去噪的原理,分析传统的软硬阈值函数的不足,对阈值函数的选取和阈值的估计进行了改进,提出了一种新的小波阈值去噪方法。实验结果表明,本算法明显提高了图像的峰值信噪比,即能较好的抑制噪声,又能很好的保留图像的特征和边缘信息。     

基于改进的小波阈值的电能质量信号去噪

针对硬阈值去噪效果不理想,软阈值去噪比较平滑使得信号产生失真的问题,提出了一种新的阈值去噪方法.采用对阈值门限进行改进并结合软阈值的去噪方法对电能质量信号进行处理,实现其去噪的功能.实验仿真表明,新的阈值去噪算法对电能质量信号进行去噪处理后的信噪比增益和均方误差相对于其他文献都有所改善.     

基于小波多分辨率分析和新的阈值自适应的信号去噪

针对信号去噪时,信号和噪声的频带相互混叠,且对信噪比有较高要求的情况,提出一种基于小波多分辨率分析和新的阈值自适应的去噪方法。实验结果表明,在采用相同的小波基的情况下,该文提出的算法和Matlab自带算法以及文献[5]提出的算法相比,信噪比得到较大的提高,减少了计算量,增加了算法的实时性。     

基于自由分布式FDR假设检验阈值算法的信号去噪

在小波阈值去噪算法中存在的主要问题是阈值的设定和阈值函数的选取。Donoho提出的通用阈值在实际的应用中效果并不十分理想。利用统计学中的自由分布式错误发现率假设检验方法来设定阈值,使得该阈值不依赖于信号的长度,并在软阈值函数和硬阈值函数的基础上提出一种改进型阂值函数。仿真结果表明,与Donoho提出的小波阈值去噪算法相比,该算法具有更好的去噪性能。     

改进阈值函数在图像去噪中的应用研究

针对传统阈值函数在图像去噪中存在的缺点和阈值选取的不确定性,为进一步研究小波去噪处理算法,提出了一种新的改进阈值函数的去噪算法,分别对Circuit、Eight、Road 3幅图像采用传统的硬阈值、软阈值、半软阈值方法和文中方法进行Matlab仿真实验。对比分析,文中方法既获得了较好的视觉效果和更高的峰值信噪比,又克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点,且能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,明显地改进了传统硬、软阈值函数去噪算法存在的诸多不足,在实际应用中更为有效。     

基于软阈值小波痕迹图像去噪算法及应用

针对痕迹图像的结构特点及传统图像去噪中所存在的问题，提出了一种基于软阈值的小波图像去噪方法．首先将痕迹图像经过小波分解得到一系列不同程度上的子带图像，再根据噪声和图像信号的不同特性，在不同尺度的子带图像上进行软阈值滤波，最后进行小波重构，得到去噪后的图像．实验结果表明，该算法可较好的保留图像信号的边缘特征，改善图像的视觉效果．     

基于改进阈值的MRI图像降噪

针对传统硬阈值函数的不连续性和软阈值函数存在恒定偏差的不足，提出一种新的具有连续性、渐近性和灵活调节性的改进阈值函数。具体地，首先选取改进的固定阈值并经过实验选择合适的小波基，然后通过增加调节参数来降低阈值函数的恒定偏差，最后通过实验模拟验证了本文方法在图像相似性评价标准上去噪效果的优越性。     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

LMD和改进小波阈值去噪的轴承声发射信号故障诊断

针对机械故障声发射信号特征提取的问题,提出了一种局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和改进的小波阈值去噪相结合的方法;并应用于滚动轴承的故障诊断。首先,把改进小波阈值与三种小波阈值去噪方法进行比较分析。通过仿真信号表明,改进小波阈值方法能更为有效地去除噪声。其次,采用LMD方法将原始轴承故障的声发射信号分解,分解为若干个乘积函数(production function,PF)的线性组合,通过相关系数原则选取能够反映故障特征的PF分量,利用改进小波阈值去噪法对选出的PF分量进行进一步去噪。最后,对去噪后的声发射信号进行包络谱分析,诊断轴承故障的位置。通过滚动轴承单一故障和耦合故障的声发射实验验证了该方法的有效性。