基于改进阈值函数的直埋供热管网检漏研究

为提高声波法直埋热水供热管网泄漏应用的定位精度,在分析各种小波法阈值函数适用性的基础上,提出了改进阈值函数降噪方法,该方法理论上能够克服软阈值函数的恒定偏差和硬阈值函数信号振荡的缺点,设置调节参数,提升降噪能力,保留小于阈值点区域信号,避免有效信号丢失。在大型直埋热水循环管网中进行泄漏测试实验,研究表明采用本方法进行声波法直埋供热管道泄漏检测,可实现泄漏定位误差在±1 m内,定位精度可达0.11%~3.49%,最后选择北京市供热系统中实际工程案例,采用本方法进行声波法泄漏检测,泄漏定位误差为0.37%~0.66%,定位精度提升。

基于改进阈值函数的体震信号平移不变去噪

体震信号微弱,受仪器、环境因素等方面的影响,常常含有大量噪声,研究一种基于改进阈值函数的平移不变法用于体震信号的去噪.针对体震信号选择了合适的小波基,说明了小波分解后各尺度上噪声方差的估计方法,分析了所改进阈值函数的性能及特点,并给出了算法的实现步骤.与基于硬、软阈值函数平移不变法的去噪效果比较,基于改进阈值函数平移不变法去噪后的体震信号波形平滑,特征点幅值无衰减.其功率谱密度与原始信号功率谱密度的对比结果表明,基于改进阈值函数的平移不变法能够在去噪的同时更好地保留原始体震信号的特征.

基于改进阈值函数的光纤分段小波去噪算法

危险化学品立体仓库火灾预警系统采用光纤传感技术测量仓库内各位置温度值,在处理光纤测温数据时,传统小波去噪算法易产生人为振荡。针对此问题提出了基于改进阈值函数的分段小波去噪算法。将数据中易引发伪吉布斯现象的部分划分为准高温段采用平移不变法处理,其他部分采用传统小波去噪算法。采用阈值法处理小波系数时,设计了改进阈值函数以减小数据失真和数据波动。实验结果表明,与传统小波去噪相比,算法在不同信噪比情况下都能有效消除数据震荡,具有良好的去噪效果。

基于改进阈值函数的小波去噪算法研究

针对用小波变换进行信号去噪的阈值函数设定问题,在传统软、硬阈值函数去噪的基础上,提出一种改进的阈值函数方法,并与极大重叠离散小波包变换相结合,从而得到一种改进阈值函数的小波去噪方法。Matlab仿真结果表明:去噪方法提高了重构信号的信噪比,有效除去噪声,且保留原始信号的细节特征,是一种较好的信号消噪方法,在股票去噪中具有较高的实用价值。

改进阈值函数的提升小波在人工震源数据处理中的应用

针对由于软阈值函数存在恒定偏差及硬阈值函数存在不连续,从而导致信号去噪精度较低及出现伪吉布斯现象的问题,提出一种改进的阈值函数,并从数学上证明其连续性、渐进性及偏差性。将本文阈值函数用于加入了高斯白噪声的4种仿真信号中发现,其不仅可提升信号的信噪比,还可弥补由软、硬阈值函数引起的信号失真、震荡等缺点。将本文提出的阈值函数运用于气枪人工震源,可得到与仿真信号一致的结论,同时与带通滤波相比,本文提出的方法能够完整保留信号的相位与幅值信息,证明本文改进的阈值函数在提升气枪人工震源信号的信噪比方面具有一定的可行性。

基于改进阈值函数和自适应阈值的小波去噪方法

根据小波阈值去噪的基本原理,提出一种基于改进阈值函数和自适应阈值的信号去噪方法,该方法兼顾了硬、软阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了传统阈值去噪方法的缺陷;引入自适应阈值选取算法,有效地解决了在每一级尺度上都采用同一阈值的不足。实验表明,此方法提高了信号的信噪比,去噪效果有明显的提高,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法造成信号失真的缺点,充分展示了改进去噪方法的优越性。

采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法

针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。

改进阈值函数的小波去噪算法

针对小波软、硬阈值函数去噪后信号存在局部震荡和边缘模糊导致去噪效果不佳的问题,研究了小波去噪原理和优化阈值函数的规则,设计了一种具有连续性、灵活性和恒定偏差小的可调阈值函数,提出了一种基于改进阈值函数的小波去噪算法,将其应用于含有高斯白噪声的信号中进行去噪。实验表明,相较于传统方法,所提方法对仿真信号和心电信号都具有灵活性和适用性,并且去噪后信号的信噪比提升了16.21%,皮尔逊相关系数增大了1.62%。因此,本文所提算法具有可行性,可有效保留特征信息,去噪效果更加理想。

基于CEEMD改进阈值函数的地震勘探信号降噪应用研究

为了有效地对地震勘探信号进行降噪处理,采用CEEMD改进阈值函数的研究方法,研究了CEEMD特性,根据CEEMD特性,对CEEMD改进阈值函数算法进行改造。对含噪信号进行CEEMD进行分解,得到不同频率段的滤波IMF分量;根据原始信号与IMF分量的关系,对待滤波的分量进行确认;对剩余信号主导分量和滤波分量进行重构,从而得到降噪的效果。把该算法应用在模拟信号中,结果显示,基于CEEMD改进阈值函数的法处理的信号能够对噪声进行有效的压制,能够较好地实现滤波降噪的效果。

基于EMD和提升小波改进阈值函数的水听器信号去噪研究

在检测水中目标时,使用水听器采集的声波信号中通常掺杂着大量的噪声。为了达到去除噪声的目的,提出一种基于EMD和提升小波改进阈值函数结合的方法。首先利用EMD将含噪的水听器信号分解成有限个固有模态函数(IMF),再用提升小波改进阈值函数分解对高频IMF进行去噪处理,最后将剩余IMF和去噪后的高频IMF重构实现去噪。实验结果表明:该方法在水听器信号去噪方面有一定的参考价值。

改进阈值函数在图像去噪中的应用

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。

基于改进阈值函数小波的微电网检测信号去噪

应用传统阈值函数小波对实测的微电网信号去噪时,存在重构信号失真、波形曲线偏厚等问题。在分析某种改进阈值函数基础上,提出一种新的阈值函数表达式。为提高阈值函数适用性,利用Bayes shrink方法计算分解层门限阈值,利用人工蜂群算法对设计的阈值函数进行参数选定。使用实测含噪信号验证各阈值函数的小波去噪效果,可知新阈值函数及其去噪流程能提升信噪比、减小均方误差,达到抑制检测信号噪声、显现信号波形特征目的。

基于改进阈值函数的小波降噪方法研究

小波阈值去噪由于其算法简单、计算量小、便于实现的优点已经在信号去噪方面得到广泛应用,提高了数据的精度和质量。为解决传统软、硬阈值函数去噪法中信号存在边缘模糊过渡平滑和局部震荡出现伪吉布斯等现象导致去噪效果不佳的问题,研究了小波去噪原理和阈值函数优化的规则,设计了具有连续性、灵活性、恒定偏差小和高阶可微的一种新的双参数可调的小波阈值函数去噪算法,将其应用于含有白噪声的信号中进行降噪。通过实验数据可得,该方法相比其他方法更加提高了一维信号的信噪比,减小了均方根误差,使有效信号占比更高,信号更加平稳,具有一定的应用价值。

改进阈值函数的图像去噪方法

针对传统阈值函数的不连续性、高阶不可导和信号振荡等问题,提出了一种改进阈值函数的图像去噪方法。方法在定义域内连续且高阶可导,表达式构造简单易计算,通过调节参数来控制估计小波系数与噪声污染的小波系数间的偏差,抑制了图像模糊的问题。采用传统阈值函数、半软阈值函数与改进的阈值函数法分别进行去噪的仿真试验,并从主观和客观角度对4种去噪效果进行对比分析。实验结果表明:改进的阈值函数法不仅能有效去除不同程度的高斯噪声,同时能更好地保留图像边缘和细节信息,去噪效果优于传统方法,而且峰值性噪比(PSNR)和均值绝对误差(MAE)的性能也显著优于其他算法。

基于改进阈值函数小波语音增强方法的研究

提出了一种基于小波阈值去噪的语音增强算法。根据含噪语音中噪声、清音和浊音的不同特点,首先对它们进行检测区分,然后采用改进的Garrote阈值函数分别对噪声、清音和浊音运用不同的阈值方案进行处理。该方法在很大程度上抑制了噪声,又减少了语音段清音的损失,提高了信噪比,在MATLAB7.1中的仿真实验结果表明,该方法具有较好的增强效果。

基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法

针对现有红外图像增强算法存在信噪比低、细节模糊、清晰度差等问题,本文提出基于改进小波阈值函数和全尺度Retinex的红外图像融合增强算法。首先,为克服尺度参数固定和光线散射导致红外图像退化的问题,利用大气透射率得到Retinex尺度参数的全尺度映射图,从而有效提高图像的清晰度,并将输入图像和使用全尺度Retinex处理后的输入图像作为算法的第一个输入和第二个输入。其次,为解决传统小波阈值函数在图像降噪过程中存在伪影、细节丢失等问题,设计改进小波阈值函数,通过引入尺度因子,在计算每层高频子图小波系数后,能根据该层数自适应调整尺度因子,并引入调节因子,结合指数函数,使该函数不仅能抑制高频子图噪声,还能极大程度保留细节信息。然后,使用小波图像融合的方式融合输入的高频子图和低频子图,进一步提高输出图像的纹理细节。主客观仿真结果表明,所提算法比其它对比算法具有更好的降噪和细节突出能力,并能提高红外图像的人眼视觉效果。最后,本文算法应用于红外成像模块采集的红外图像增强,效果良好,表明本文方法具有实用性。

一种改进的小波阈值函数降噪方法

信号降噪中传统阈值函数降噪存在局部震荡、边缘模糊等问题。近年来一些学者对阈值函数进行研究改进一定程度上消除了传统软硬阈值函数恒定偏差和伪吉布斯现象等问题,但许多改进阈值函数都不具有高阶可微性致使数据降噪后不够平滑。本文基于传统阈值函数及一些相关学者研究对阈值函数进行改进,加入双参数模型让阈值函数调节时更具有灵活性,参数在一定范围内选取具有高阶可微性。基于仿真实验对传统阈值函数、一些学者改进的阈值函数与本文改进的阈值函数对比分析可知改进的阈值函数信噪比和均方差都有一定程度的提升。

基于集合经验分解与改进阈值函数的小波变换心电信号去噪方法研究

针对心电图(ECG)信号去噪问题,提出了一种基于集合经验分解(EEMD)和改进阈值函数的小波变换去噪方法。首先利用EEMD对含噪的ECG信号进行分解,选取固有模态函数(IMF),重构ECG信号,实现ECG信号的一次去噪;再利用改进阈值函数的小波变换方法对ECG信号进一步去噪。实验中,利用MIT-BIH心电图数据库对提出的方法进行评估,用参数信噪比(SNR)和均方误差(MSE)比较EEMD、改进阈值函数的小波变换方法以及本文提出的方法的去噪效果。实验结果表明:本文提出的方法去噪后的ECG信号波形平滑,特征点幅值无衰减,在去噪的同时更好地保留了原始ECG信号的特征。

基于改进小波阈值函数的风洞连续信号降噪方法

在暂冲式高速风洞中进行连续变迎角测力试验时,由于高频信号与低频信号相互交织、难以分离,传统的低通滤波方法会在剔除噪声干扰的同时丢失风洞连续信号中的高频有效部分、难以真实反映飞行器气动力非线性或突变区域的信号特征;为此,在常规软、硬阈值函数的基础上,提出一种基于改进阈值函数的风洞信号降噪方法,采用该方法对风洞连续变迎角试验数据进行处理;结果表明,该方法与传统软、硬阈值函数方法相比具有明显的优越性,处理后的结果与原信号的相似度更高,降噪效果更好,在降低噪声影响的同时,较好地保留了飞行器模型气动力非线性或突变区域信号的非局部平稳特性。

融合加权平均的改进小波阈值函数的测量数据处理

针对削弱观测数据受到各种观测条件产生的噪声影响,小波阈值去噪在降噪处理中有广泛的应用。为了改进去噪效果,考虑到传统函数存在的优点与不足,结合加权平均阈值函数的思想,提出了一种改进小波阈值函数;同时,采用随分解层数变化的阈值代替了固定阈值,避免了有效高频噪声的消除。通过沉降监测数据对改进阈值函数验证,首先,使用不同的阈值函数采取降噪处理并利用信噪比和均方差进行去噪效果的评价;其次,对去噪后的数据建立Elman神经网络预测模型。实验结果表明,基于加权平均函数的改进小波阈值函数具有更好的去噪效果,在建立预测模型时具有更高的预测精度,提高了模型的可信度。