基于小波熵的最优阈值去噪方法

小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数.现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想.基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数.对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果.     

改进小波变换的煤岩电磁辐射信号去噪方法

针对煤矿井下干扰源会对煤岩受载破坏产生的电磁场监测造成较大影响,采用小波阈值函数进行信号前期预处理,采用粒子群优化算法进行优化,对加噪的信号进行去噪仿真,去噪效果对比硬、软阈值函数得到提高.对某矿工作面采集的电磁辐射信号利用改进小波算法进行去噪研究.研究结果表明:采用粒子群优化小波算法进行降噪重构,能够较好地去除信号中的尖峰噪声,并保留原始信号特征,信噪比得到显著提高.     

基于改进阈值的振动信号小波去噪方法研究

为了解决现有小波阈值去噪方法中硬、软阈值函数存在的缺陷,提高小波阈值去噪效果,文章通过研究不同阈值函数的去噪原理,提出一种应用于小波去噪的改进阈值函数,使其同时具有硬、软阈值处理的优点;并利用MATLAB分别对仿真信号和实际车削振动信号进行分析,验证改进阈值函数的可行性。结果表明：相较于传统的硬、软阈值函数去噪方法,该文提出的改进阈值小波去噪方法能更加有效去噪,在保留振动信号原貌特征的同时,提高信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)并减小均方根误差(root mean square error, RMSE),适合非平稳振动信号去噪,为后续信号处理和车刀磨损状态识别工作奠定了一定的基础。     

一种基于小波分析的SAR图像增强应用

通过对SAR图像的特征分析．采用小波分析方法．对图像做小波变换。提取各层小波分解系数，利用软阈值法对各系数作去噪预处理．然后再利用软阈值法对各系数做衰减或增强处理．最后重构出清晰图像．结果显示，用此方法处理的SAR图像，效果较好．既增强了图像对比度．又不损失细节信息．为进一步分析和开展海洋SAR研究奠定了坚实的基础．     

基于提升小波变换的心音去噪新方法

针对传统的小波阈值函数去噪无法有效滤除信号中的特定噪声,结合软、硬阈值函数的优点,提出了一种基于提升小波新阈值函数算法对心音信号进行去噪.首先利用提升小波变换对心音信号进行分解;然后利用新阈值函数更新其小波系数进行重构;最后与提升小波软、硬阈值函数去噪后的心音进行了希尔伯特包络提取验证其去噪效果.实验结果表明,提出的提升小波去噪新方法较软、硬阈值方法有更好的滤波效果,且提取的曲线包络更加清晰、平滑.     

基于小波去噪理论的拉曼光谱数据处理

利用光谱仪采集得到四氯化碳的拉曼光谱信号,针对光谱数据量大,干扰信息与有效信息并存,不利于对光谱数据进行定性定量分析的问题,采用小波阈值去噪的方法对原始拉曼光谱进行去噪处理,结果表明：小波硬阈值法可获得最优去噪质量,当小波基函数为db2,尺度分解为4,阈值量化为‘Heursure’,硬阈值处理,重构光谱的信噪比最大,均方根误差最小.研究表明：采用小波硬阈值法能有效去除四氯化碳拉曼光谱信号的噪声,最大程度保留其拉曼光谱特征信息.     

CO2焊电信号的小波分析

CO2弧焊过程电信号的实际测试过程中，噪声的存在常是难以避免的，消除噪声干扰是信号分析中重要的环节。分析了小波软阈值信号消噪方法，通过对CO2焊过程的电信号进行小波软阈值滤波处理，较好地保持信号的突变部分，改善信号特征信息的提取效果。     

基于多小波变换的电场变化仪信号去噪

为更好地分析研究人工引雷的先导--回击过程中电场的变化情况,提出了一种基于多小波变换的雷电信号去噪方法.利用预滤波的方法对信号进行预处理,采用GHM多小波对快、慢天线雷电电场变化测量仪接收的雷电信号进行分析,利用自适应阈值实现噪声的去除.实验结果表明,基于GHM多小波软阈值法处理结果信噪比提高4%,硬阈值法信噪比提高12%,获取了较好的去噪效果,明显优于基于单小波的去噪方法.     

小波阈值去噪在烟气轮机信号分析中的应用

由于烟气轮机振动信号中含有大量的噪声成分,常使其非线性特征量的提取不准确,因此将基于阈值的小波去噪应用于烟气轮机振动信号分析中。首先介绍了小波阈值去噪的基本原理、阈值和阈值函数的选择方法,并对阈值函数进行了改进;然后分别对含噪Lorenz信号和实测振动信号进行小波阈值去噪实验,计算了其去噪前、后的关联维数。结果表明,小波分解后,不同尺度上信号和噪声的小波系数的分布规律明显不同,通过对其分析可以合理选择小波分解的尺度;在此基础上对小波系数进行阈值处理并重构,能有效地去除信号中含有的噪声,很好地保存信号的局部特征;去噪后信号的伪相图更加规则,关联维数估计值更加合理。该方法能提高信号分析的准确率。     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.     

小波去噪中对模极大值的处理

分析信号和噪声的奇异指数，根据函数不同的奇异指数小波变换的局部模极大值具有不同的传播特性的理论，在相邻模极小构成的待选通域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选通域进行平滑处理，反变换重建出去噪信号．实验结果表明这种方法计算简单且有较好的去噪效果．     

基于复值小波模和幅角经验正交分解的奇异性特征提取

提出了基于Hermitian复值小波模和幅角经验正交分解方法,采用这种方法可以提取信号奇异性特征。通过在滚动轴承故障诊断应用表明:小波模和幅角协方差矩阵的特征值向量反映了在时间-尺度平面上的分布结构,不受时间平移影响,便于信号的奇异性特征提取;用主成分重构信号小波模和幅角,能更清晰地反映信号的奇异性特征,便于分类识别.     

基于小波变换的脑电噪声消除方法

分析了基于传统陷波器的脑电消噪方法,根据脑电噪声所处频带及陷波器原理,设计了一种陷波器.并提出了基于小波变换的脑电信号分析方法并利用它来消除脑电信号中的噪声干扰.小波变换是一种多分辨率的时间-尺度分析方法,它能够将信号划分为不同频段的子带信号.根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果.最后对这两种方法的消噪结果进行比较.分析表明:利用小波变换能更有效、灵活地检测并去除脑电信号中的噪声干扰.     

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。     

小波变换去噪方法在无线电引信信号处理中应用的研究

介绍了小波变换的原理和基于门限值的小波去噪方法,讨论了傅里叶分析与小波分析方法.针对模拟产生信号和试验测得的导弹含噪声回波信号分别用FFT分析方法和小波分析方法进行信号噪声消除.仿真结果表明,基于小波变换的去噪方法与传统的傅里叶分析方法相比,具有较高的精度和较快的速度.     

基于稳健独立分量分析的转子故障信息增强方法

针对实际转子振动信号中信源相互叠加干扰、故障信息微弱的问题,提出一种基于稳健独立分量分析(RICA)的转子故障信息增强方法。首先引入双树复小波变换,对信号进行降噪预处理,降低分离算法对噪声的敏感程度。再用稳健独立分量分析对降噪后信号进行分离和信息增强。并对比其他2种经典的盲源分离算法,通过数值仿真比较它们的分离效果。结果表明:新方法通过优化步长因子得到全局最优值,采用代数方法得到最优步长参数,实现简单,并且避免了预白化处理,使得算法运算量降低;对小数据量信号,算法收敛速度快、信号分离质量高。此方法可以更有效地分离故障源及提取信号的本质故障特征。     

小波降噪在齿轮箱故障诊断中的应用

以JZQ250型号齿轮箱为实验对象,根据实际状况下齿轮箱的故障机理和振动特点,通过小波变换将振动信号分解为位于不同频段和时段内的成分,使干扰信号和有用信号位于不同的频带内,将干扰信号所对应的那一阶小波系数置零,进行信号重构,再得到降噪后的信号．作包络功率谱分析,能有效地对齿轮箱故障进行诊断分析．     

基于小波阈值的浮动车数据消噪算法

研究通过小波函数选取等策略来构造一种适合于浮动车原始数据去噪的小波阈值去噪算法.数据去噪是浮动车数据进行交通信息研究的基础性工作,小波分析对于掺杂噪声信号的数据去噪有不可比拟的优势,本文通过构造新的阈值及阈值函数进而以信噪比、均方误差为指导对浮动车数据的去噪结果进行分析来确定小波基函数及小波分解层数,以此研究出针对于浮动车数据的小波阈值去噪的有效算法.通过本文构造的小波阈值算法使得浮动车数据去噪前后与遥感微波检测器（RTMS）数据的相关性提高10%以上,能够有效去除浮动车数据中的噪声.      

图像域阈值与维纳滤波组合的图像去噪方法

用小波变换方法获得与带噪图像具有相同尺寸的各尺度与方向的图像域子图,并对各细节子图进行阈值化处理;然后,将去噪的各图像域细节子图与低频子图相加得到初级去噪图像;最后,对初级去噪图像执行图像域维纳滤波,进一步去除噪声斑点.讨论图像域阈值参数的估计方法,提出一种与小波域BayesShrink对应的图像域BayesShrink阈值估计方法.实验结果表明:与小波域阈值或者小波域阈值与图像域维纳滤波组合的方法相比,对于非高度细节的图像,除去低噪声细节相对丰富图像的情况外,图像域阈值与维纳滤波组合在去除平坦区大部分噪声的同时,能更好保留边缘与纹理细节,得到更好的图像质量与更高的峰值信噪比.     

一种小波提升的电力有源滤波器

提升算法是一种新的双正交小波构造方法．在时域对信号进行变换就可完成对信号频域特性的分析．介绍提升算法的原理及实现步骤,将Daubechies9／7小波滤波器的提升格式应用于电力有源滤波器的设计．它使得计算复杂度大大降低．有效地减少运行时间,提高滤波器的实时性,具有更好的实用性能。