基于选择因子的GSR信号小波去噪方法

在Galvanic Skin Response(GSR)信号采集过程中,由于环境等因素不可避免地会引入噪声,需要在进行模式识别前对采集信号进行去噪处理。本文利用MATLAB研究不同小波组合对GSR信号的去噪效果,并使用信噪比、均方差为评价指标,提出了一种基于选择因子的GSR小波去噪方法。利用采集得到的已有GSR信号,根据选择因子选择出来的小波组合,对GSR信号去噪处理。实验中采用db5小波对信号进行5 层分解,在sqtwolog或heursure阈值选择方法下对信号进行的去噪处理,从而达到了理想的滤波效果。     

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.     

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.     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

小波变换与信号去噪

本文通过对信号与噪声在经过小波变换后不同特点的分析,讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法,该方法与传统的低通滤波器相比在改善信噪比的同时还保持了很好的时间分辨率,最后通过仿真实验,证明了该方法的有效性。     

小波去噪中小波基的选择

介绍了选择小波基所依据的几个特征,并通过实例说明了在小波去噪中要把握小波基的特征,根据信号选择合适的小波基．     

基于小波变换的信号去噪研究

基于小波变换对信号去噪进行了深入地分析和研究，结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。实验结果表明，利用该去噪方法能实现对各种信号的去噪，且效果比较明显。     

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.     

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.     

小波变换的信号去噪应用

通过对信号与噪声在经过小波变换后的不同特点的分析，讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法。该方法与传统的低通滤波器相比，在改善信噪比的同时，还保持了很好的时间分辨率。最后通过仿真实验．证明了该方法的有效性。     

引信遭遇有源干扰时的检波信号仿真

为了分析在无线电遭遇有源干扰时的工作情况,对引信的检波输出信号进行了仿真。考虑到输入输出的非线性映射关系,采用BP神经网络进行仿真,将干扰机的主要变量作为网络的输入变量,引信的检波输出信号作为网络的输出变量,用实验测得的引信检波信号作为样本对网络进行训练。仿真结果表明此方法是可行的,仿真结果令人满意。     

基于小波变换的语音信号去噪

讨论了离散小波变换在语音去噪中的应用。根据语音中浊音段和清音段的特点，采用了不同的阈值方案，可以保证在失真较小的前提下，获得更好的去噪效果。     

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.     

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.     

基于小波变换的ECG信号消噪

以小波变换的多分辨率分析为理论基础 ,依据信噪在小波分析下的分离性 ,对体表心电信号 (ECG信号 )进行了消噪算法的设计与实现 ,并着重强调了其中双尺度预处理算法的重要性 .实验表明 ,本消噪算法不仅能实时有效地降噪 ,还能对原信号突变点进行定位     

一种基于冗余离散小波变换的信号消噪技术

在Ｄｏｎｏｈｏ算法的基础上提出了一种基于冗余离散皮变换的硬门限消噪技术,它能很好地克服Ｄｏｎｏｈｏ算法所呈现的振荡效应,仿真结果表明该算法是行之有效的。