基于小波变换的一种心电信号去噪算法

小波变换是一种新出现的信号的时间-尺度（时间-频率）分析方法，是一种非常有用的工具。就去噪来说基于小波去噪的方法有多种，本文在心电去噪的过程中提出了一种基于小波阈值去噪的方法，原理简单，计算量小，效果良好。     

基于小波变换的新阈值法心电信号去噪的研究

心电信号反映人体的健康状况,在采集过程中容易受到高频、低频等多种干扰,而传统小波去噪方法的效果不是很理想。提出一种基于离散小波变换的新阈值法,与传统的硬、软阈值法比较,该方法在一定程度上有效地抑制各种噪声,能够更好地保持心电信号的特征和波形幅度。并用MIT-BIH数据库对提出的新阈值法进行验证。实验结果表明所提出的算法与传统小波阈值法相比,能更好地保持心电信号的几何特征,具有更高的信噪比,取得良好的去噪效果。     

基于小波变换的一种心电信号去噪算法

小波变换是一种新出现的信号的时间-尺度(时间-频率)分析方法,基于小波去噪的方法有多种,本文在心电去噪的过程中提出了一种基于小波阈值去噪主要去掉高频噪声的方法,原理简单,计算量小,效果良好。     

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.     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

本文提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的去噪方案。该方法能有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

基于小波熵的心音信号去噪算法研究

心音信号在采集过程中,易受到干扰混入噪声,常采用小波变换进行心音信号的去噪处理.传统的小波阈值去噪,未根据心音和噪声的特性选择阈值,导致去噪效果不甚理想.针对小波阈值选择问题,提出基于小波熵的自适应阈值选择方法.基于小波熵阈值、极大极小阈值和固定阈值,分别对正常心音、第二心音分裂和含S4的心音信号去噪仿真分析.结果表明...     

PSO优化阈值小波去噪算法

小波阈值去噪算法的关键在于选取适当的阈值,尽管Donoho给出了理论上的最优通用阈值,但对于实际中变化繁多的各种信号,一个通用的阈值显然不能适用所有的情况。采用PSO优化技术,不需要知道太多信号的信息就可以搜索出最优的阈值去噪,并且这种方法不依赖于含噪信号本身,是一种通用的机制。问题的关键在于优化函数的构造。     

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.     

基于小波分析的改进软阈值去噪算法

总结了Donoho等人提出的软阈值法和硬阈值法的缺点,并在二者的基础上,提出了一种新的阈值去噪方法--改进软阈值去噪法.该方法很好地结合了软、硬阈值法的优点,同时又可以有效去除低频段的噪声.讨论了改进软阈值法的原理,给出了其模型;通过实验将新方法与传统的软、硬阈值法的去噪效果进行了对比.结果证明,新方法的去噪效果在时域和频域上都优于传统方法,而且信噪比更高.     

脉冲星信号的模糊阈值小波降噪算法

为了提高脉冲星辐射脉冲信号的信噪比,提出了基于模糊阈值的小波降噪算法.该算法的核心思想为:引入模糊理论,通过建立隶属度函数,计算出每个采样点信号幅值的隶属度,再利用小波阈值消噪的方法设定门限来分析隶属度,将隶属度大于门限的采样值划归为信号,反之为噪声,从而达到压抑噪声、保留信号的目的.实验结果表明,与基于极大极小原理和Stein无偏似然原理的降噪方法相比,基于模糊阈值的小波降噪算法将脉冲信号的信噪比提高了大约5~6 dB,同时可以保留信号的细节.新算法为脉冲星信号处理与应用提供了一个行之有效的算法.     

小波变换在心电图R波检测中的应用

介绍了一种新颖的信号处理方法－小波变换．利用三阶样条小波分析了信号的奇异点与其小波变换的关系，并通过ＥＣＧ信号的小波变换，分析了小波变换的抗干扰能力．最后提出了一种以小波变换为基础的ＱＲＳ波检测方法     

一种基于局部均值分解的小波阈值信号去噪方法

在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。     

基于小波变换的自适应阈值微震信号去噪研究

针对矿山微震信号中所包含的随机噪声对微震监测和微震源的准确定位存在着严重干扰的问题,根据前人的研究成果,在分层阈值上增加分层自适应因子,提出一种新的分层自适应阈值方法.该方法根据矿山微震有效信号的低频特性,利用分层自适应因子,将高频部分的噪声信号最大限度地去除,提高矿山微震信号的信噪比;同时,最大程度地保留低频部分的信号.通过实际数据与分层阈值的对比,验证了该方法的有效性与优越性.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

改进的小波阈值消噪法应用于脉冲星弱信号处理

利用小波变换去除噪声的基本原理和方法及消色散方法对毫秒脉冲星极弱信号进行了提取,并对噪声进行了最佳阈值选取实验研究,实现了脉冲星弱信号消色散积累后的检测和抑噪.并研究了阈值函数的几种改进方案,进而对PSR 0437-4715信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较,认为采用改进的阈值函数对脉冲星信号处理较采用传统的软、硬阈值函数处理具有优越性.研究结果表明改进的小波阈值消噪方法是一种提高信噪比、展示噪声和突变信号的优越方法.     

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。     

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...     

基于连续阈值函数的小波去噪方法

文章分析传统软、硬阈值函数在图像去噪中的缺陷,提出了一个基于连续阈值函数的小波去噪方法.采用不同阈值函数的去噪方法对图像进行去噪处理,结果表明:基于连续阈值函数的方法的去噪效果优于其他非连续阈值函数的去噪方法.