基于LMD的小波包去噪法在变形监测数据去噪中的应用

为了解决工程类变形监测数据受噪声干扰,无法表现变形体真实变形趋势的问题,本文在传统局部均值分解(LMD)技术的基础上引入小波包去噪法,构建新的基于LMD的小波包去噪法。该组合去噪法实现去噪的主要步骤是:首先,使用LMD对原始信号进行分解,得到若干个分量,其中,信号的有用信息主要包含在低频分量中,噪声成分包含在高频分量中;其次,使用小波包去噪法对高频分量进行去噪,尽可能提取高频分量中的有用信息;最后,将去噪处理的高频分量与低频分量进行重构,得到最终去噪信号。另外,还使用仿真信号与实测变形监测信号对本文提出的去噪方法进行了检验。结果表明,相较于传统的LMD去噪法与小波包去噪法,本文基于LMD的小波包去噪法得到的相关系数、信噪比更高,均方根误差更低,具有更好的去噪效果。

DJ去噪法在语音信号处理中的应用

对被污染的语音信号的去噪进行了讨论与分析,应用异于DJ硬、软门限的新门限法对语音信号进行了去噪的仿真计算,结果确实优于DJ软。

基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中。通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析,得出以下主要结论:①EMD滤波去噪法与小波方法都能最大限度地削弱测量的随机误差,但EMD滤波去噪法比小波方法更直接,且不受测不准原理及小波函数选择的影响;②相比小波方法,EMD能够更有效地剔除瞬时强噪声,从而能够提取更精确的多路径效应重复性误差改正模型。

基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法

本文分析了噪声的小波变换特征,阐述了基于阈值的正交小波变换去噪法,在此基础上提出了一种基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法。其小波阈值的选择是依据设定虚警概率后使得检测概率为最大的准则,并随各尺度独立。通过实验验证了该方法的有效性和优异性。

小波阈值去噪法在MEMS陀螺仪信号降噪中的应用

通过分析小波分析法中的阈值去噪算法的原理,根据MEMS陀螺仪信号漂移的数学模型,采用了基于小波阈值去噪法对MEMS陀螺仪的输出进行实时消噪处理.并将该算法应用到基于DSP的某MEMS陀螺捷联惯导系统后对系统的MEMS陀螺仪进行零漂试验.通过整个系统试验结果分析,使用小波阈值去噪法对抑制MEMS陀螺仪零漂,改善MEMS陀螺仪的零偏稳定性具有很好的效果,肯定了小波阈值去噪方法在MEMS陀螺仪噪声处理中的理想效果.

平移不变量小波去噪法在齿轮故障诊断中的应用

平移不变量小波去噪方法是对 Donoho阈值法的改进 ,该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象 ,而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差 ,提高信噪比。将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理 ,同时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明 ,该方法可以有效地去除强噪声的干扰 ,提取齿轮故障特征信息 。

软门限去噪法在X射线能谱分析中的应用

从函数空间的剖分和理想滤波器组的角度分析了多分辨率信号的分解与重构 ,提出了一种 X射线能谱去噪的方法 ,即应用 Mallat算法对谱信号进行小波分解 ,然后应用一个非线性软门限函数在小波域内将噪声抑制和消除 ,最后重构得到去噪后的能谱。

改进阈值去噪法在锚杆参数检测中的应用

锚杆广泛应用在各种大型的岩土工程中,对锚杆锚固质量的检测显得尤为重要,其中锚杆参数检测是锚杆施工质量检测的一项重要内容。由于环境、设备等外在条件的影响,不可避免的出现信号被干扰的现象,使得检测结果与实际相差很大。针对传统的软、硬阈值法以及一些文献所提出的阈值法的不足,分别对阈值函数和阈值进行改进,提出了一种新的阈值去噪法。对阈值函数的改进是将小于阈值的小波系数分成两部分:小于1/2阈值的小波系数全部置零;大于1/2阈值的小波系数减小但不置零,能更好地保留高频中的有用信号。由于阈值选取的不合适直接影响去噪效果,提出了一种自适应阈值方法,随着分解尺度的变化自适应地选取不同的阈值。实验结果表明,改进的阈值去噪法比传统的软、硬阈值法及一些文献所提出的阈值法在锚杆参数检测方面更加准确。

5种小波阈值去噪法处理木材缺陷图像的仿真比较

针对当前木材缺陷图像小波阈值去噪法存在的不足,通过引入3种典型的平滑和非平滑小波阈值去噪法,将其与软、硬阈值法一同在Matlab环境下进行仿真对比分析,从而优选出消去平滑小波阈值去噪法这一总体最为理想的木材缺陷图像处理法,改善了木材缺陷无损检测的效果,为小波阈值去噪法在木材缺陷检测上的应用提供一个新选择。

电磁资料中的物理去噪法分析

文章围绕电磁资料中的物理去噪法,在其研究方面提出了几点建议.

二进小波变换方法的地震信号分时分频去噪处理

应用二进小波变换理论，对地震记录剖面进行小波分解，在小波变换域，对各分量剖面进行分时分频相关分析，并依此进行加权处理，最后通过小波反交换算法恢复出地震记录剖面．经实验该方法对衰减地震信号的噪声具有比较好的效果．

采用小波阈值的时变光栅莫尔信号去噪方法

莫尔光栅的纳米级测量需要对莫尔信号进行高倍细分,而高倍细分的精度往往受到高斯白噪声的影响。将莫尔信号视为稳态模型进行去噪分析与处理时存在信号频率相对固定的缺陷,根据信号的频率是大范围可变的,且噪声分布在整个频率范围内,提出了一种更符合实际的时变模型,并采用小波阈值去噪法对信号进行处理。对时变莫尔信号进行了建模,对小波去噪原理及阈值去噪法进行了分析,经大量实验对比,选用Sym8小波基、分解尺度为6、阈值准则为Heursure的软阈值法去噪效果最好。去噪后,光栅莫尔信号接近理想信号,使莫尔信号的细分倍数达到1000倍。

改进小波阈值法在MEMS陀螺信号去噪中的应用

陀螺随机漂移是影响MEMS陀螺仪精度的重要指标,有效减小MEMS陀螺仪的随机漂移误差是提高MEMS陀螺仪使用精度的关键技术之一。文中在分析了小波阈值法的去噪原理和存在的缺陷的基础上,构造了一种新的阈值函数,并利用3σ准则提取阈值,提出了一种改进的小波阈值去噪法,并将其应用于MEMS陀螺仪输出信号的滤波处理中,取得了良好的去噪效果。实验结果表明,文中提出的方法可以有效减少信号中的高频噪声,很好地抑制MEMS陀螺仪的随机漂移,去噪效果明显优于传统的小波阈值法。

基于蒙特卡洛RMT去噪法小股票组合风险优化研究

在Markowitz证券投资组合理论的框架下,证券收益协方差矩阵往往受到"维数灾祸"的影响而充斥噪声,这给Markowitz证券投资组合的构建及其风险的优化带来了严重的困扰。在对证券收益协方差矩阵去噪进而实现证券投资组合风险优化方面,基于随机矩阵理论(RMT)的去噪方法是一种非常具有优势的有效方法。从说明Markowitz股票投资组合风险的含义入手,以投资组合风险预测的准确率衡量投资组合风险的优劣,继而对用于股票收益协方差矩阵的原有RMT去噪法的原理进行阐释。在此基础上分析认为小股票组合条件下原有RMT去噪法因噪声特征值边界界定误差而会产生组合风险优化作用下降的问题,为解决该问题,采用蒙特卡洛模拟法确定收益协方差矩阵的最大噪声特征值,从而建立蒙特卡洛RMT去噪法。对LCPB去噪法、PG+去噪法和KR去噪法等原有RMT去噪法和蒙特卡洛RMT去噪法的组合风险优化作用开展实证研究。研究结果表明,各种RMT方法对相等加权协方差矩阵去噪前后的组合风险结果与指数加权协方差矩阵的组合风险结果非常类似;收益协方差矩阵未去噪时,随着股票数量减小,组合风险的优化水平越来越高,这主要是因为收益协方差矩阵噪声不断减小;当对收益协方差矩阵去噪时,随着股票数量的减小,原有RMT去噪法比蒙特卡洛RMT去噪法具有的去噪优势因原有方法对噪声特征值边界界定误差的增大而呈减小趋势,因此,组合中股票降至较低数量时,原有RMT去噪法的组合风险优化作用开始变得低于蒙特卡洛RMT去噪法,这说明蒙特卡洛RMT去噪法是一种解决小股票组合风险优化条件下原有RMT去噪法效力下降问题的有效方法。新的蒙特卡洛RMT去噪法提供了证券投资组合权重分配的具体方法,提高了组合风险预测的准确率,对设计合理的证券投资策略和优化证券投资风险具有参考意义。

基于小波变换心电信号去噪方法

小波变换基于模极大值的去噪方法具有非线性及自适应特性，而且特别适合于进行非平稳的微弱信号及具有较多奇异点信号的消噪，这种信号特点恰好是心电信号最突出的特征，也是常规信号处理方法遇到的最大难题。本文简述了小波变换模极大值去噪方法在心电信号处理中的应用，并证实这种方法可以在信号消噪的同时有效地改善信噪比，并同时提高信号的分辨率。

基于经验模式分解的去噪方法

根据经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法分解白噪声而得到的本征模式函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,本文建立了一种滤波去噪方法,即EMD滤波去噪法。通过模拟数据试验分析表明:EMD可以作为一种去噪滤波器,EMD方法的去噪能力与噪声水平有关,对于噪声方差小于信号振幅且无高频信号时,其滤波去噪的效果良好;EMD方法的去噪能力还与待滤波数据中是否含有高频信号有关,而当噪声水平较大且待滤波的序列中又具有高频信号时,滤波曲线会出现明显的失真现象。

基于改进基追踪方法的信号去噪

提出了一种新的基追踪求解算法。依据信号特性自适应地选取字典;通过l1范数的近似表示,将有约束的极值问题转化为无约束问题,并利用一种新的迭代算法进行快速求解;几类典型信号实验结果验证了本方法具有良好的去噪效果。

改进的自适应小波阈值法及其在测井曲线去噪上的应用

对测井曲线的各种去噪方法进行总结,根据小波阈值去噪法的优越性,提出一种改进的自适应小波阈值去噪法。选取Matlab工具箱里自带的曲线和测井曲线进行小波阈值去噪测试,改进的自适应小波阈值方法去噪方面表现优秀。新方法在滤除噪声的同时还能更好地保留信号的细节。

数字图像去噪处理方法研究与实现

针对目前图像在传输过程中会受到多种噪声影响和干扰的问题,本文通过MATLAB仿真平台,分别采用邻域平均法、中值滤波法以及小波阈值法对图像进行去噪处理,同时比较几种去噪方法的优缺点,找到对图像质量影响最小,且去噪性能最好的方法。

不同小波去噪法在三相桥式全控整流电路中的应用

当三相桥式全控整流电路的触发角发生变化时,输出负载两端的电压会发生突变,即产生噪声。依据实际整流电路进行实例仿真,采用Sym系列小波和Db系列小波分别在强制去噪法,默认阈值去噪法和给定软阈值去噪法对电压去噪。仿真结果表明当取同一小波时,不同去噪法得到不同的去噪效果,采用同一去噪算法时,选取不同小波基的去噪效果也大为不同。