变形序列小波消噪最佳分解尺度量化指标的确定

小波消噪分解尺度确定的正确与否,直接关系到消噪效果。针对变形序列的消噪,将时序分析建模定价的信息准则与高斯白噪声在小波变换下的特性相结合,提出了用Akaike信息准则作为量化指标,确定小波消噪最佳分解尺度的方法。模拟数据和工程数据的验证结果表明,在Akaike信息准则计算值达到最小时,所确定的分解尺度符合信噪分布规律,达到了较好的消噪效果,实现了作为小波消噪最佳分解尺度确定的量化指标作用,提升了小波消噪在变形数据处理中应用的便捷性。

多指标融合的小波去噪最佳分解尺度选择方法

借助最小均方根误差、信噪比及光滑度变化随小波分解尺度增加的收敛特性,提出了一种多指标融合的小波去噪最佳分解尺度选择方法。该方法利用信息熵来融合小波去噪过程中不同方面的变化特征,能够更全面地反映小波去噪结果与分解尺度间的对应关系;通过定量识别融合指标变化的拐点,能够有效识别小波去噪的最佳分解尺度。针对不同类型的去噪信号进行试验分析并与现有方法进行比较,验证了该方法的有效性与优越性。

多尺度小波分解下的自适应语音消噪算法研究

将小波变换的理论引入到自适应语音消噪系统中,分析了多尺度小波分解下的LMS自适应消噪算法(MSWD-LMS)的原理,该算法将输入向量分解到多尺度空间,减小了自适应滤波器输入向量自相关矩阵的谱动态范围;将变步长LMS算法与多尺度小波变换的思想结合,提出了一种新的小波自适应语音消噪算法(MSWD-VSS-LMS),新算法既减少了输入向量自相关矩阵条件数,又克服了固定步长LMS算法在收敛速度与收敛精度方面与步长因子μ的矛盾,获得了更好的语音信号处理的收敛速度和稳定性。仿真结果表明新算法取得了较好的效果。

小波门限消噪法应用中分解层数及阈值的确定

基于小波变换的门限去噪算法是去除数字信号中白噪声的有效算法。在实际应用中,这种非线性滤波方法有2个核心问题需要解决。一个是门限闽值的选取;另一个是信号分解层数的确定。该文通过数字仿真证明了确定合适的分解层数的重要性。分析了白噪声污染的有用信号的小波变换系数特点。提出了1种分解层数的自适应确定方法,并提出了1种基于3σ法则原理的各层小波空间中阈值的选取方法。仿真结果表明,该文方法具有较好的去噪效果,尤其适合于强噪声背景下弱信号的监测。该文方法明确提出了基于小波变换的门限去噪算法中分解层数和门限阈值2个重要参数的确定方法,增强了这种去噪算法在工程应用中的实用性。

基于奇异值分解的连续小波消噪方法

针对小波软阈值消噪的缺点,提出了一种基于奇异值分解的连续小波消噪方法.通过对小波变换的系数矩阵进行奇异值分解,将其中的信号特征成分和噪声分解到不同的正交子空间中,在子空间中选取集成信号特征成分的奇异值矢量进行重构,从而提取出淹没在噪声中的信号成分.通过仿真数据的对比分析和工程测试信号的应用,表明该方法适用于冲击成分信号的提取,与软阈值消噪法相比,它提取出的信号特征成分更完整,信噪比更高.

小波阈值消噪算法中自适应确定分解层数研究

小波多尺度分解的阈值算法是一种有效的信号去噪方法,但实际应用中去噪效果易受到分解层数、门限阈值以及阈值函数选取的影响。分析了有用信号和白噪声的小波系数特点,提出了一种分解层数的自适应确定方法。基于自相关函数的白噪声检验,提出通过去除白噪声小波变换细节系数中的相关成分来增加白噪声的显著性检验,提高了自适应确定最优分解层数的准确性。仿真结果表明,确定最优分解层数是重要的。较之传统的基于白化检验确定最优分解层数的方法,该方法具有更好的去噪效果,尤其适用于强噪声背景下弱信号检测。

小波阈值消噪算法中分解层数的自适应确定

在对带白噪声信号的小波变换特性分析的基础上,基于自相关函数的白噪声检验方法,提出了一种确定小波分解层数的自适应算法.结合不同的小波阈值处理方法,用信噪比和最小均方误差为度量指标,探讨了在阈值消噪算法中本文提出的确定“最佳”分解层数算法对消噪的有效性.并给出了数值仿真实验结果及分析.数值仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.

基于最优分解尺度的静态提升小波去噪方法

阈值函数选择和分解尺度确定是基于阈值的小波域非线性滤波的两个关键步骤。针对加性白噪声的情况,通过研究小波阈值去噪原理,得出了重构信号信噪比随分解尺度的单增变化规律,构造了用于指示最优分解尺度的目标函数;在分析白噪声小波系数高斯分布特性的基础上,提出了一种基于概率理论的阈值函数,通过极小化广义阈值估计偏差函数,得到了该阈值函数中参数的最优分布区间。仿真结果表明,构造的目标函数能够准确指示信号分解的最优尺度,广泛适用于硬阈值类函数;新阈值函数与另外两种改进型阈值函数相比,在信噪比意义下表现出一定的优越性。

关键基于二维小波变换的图像矢量分解消噪方法

介绍了MATLAB二维小波工具箱在含噪图像预处理中的应用,并提出了一种基于二维小波变换的图像消噪的矢量分解方法。仿真结果表明,该矢量分解消噪方法确实可行,达到了理想的效果。

EMAT回波信号提升小波降噪最佳分解层数研究

分析了分解层数不同时重构信号间的最小均方误差变化趋势并根据分析结果结合高频系数白化检验自适应确定了最佳的分解层数。讨论了提升小波变换的提升算法以及新的阈值函数,使用了基于提升小波变换的改进阈值函数的方法和选取了一种最优的阈值方法并结合最佳分解层数对电磁超声回波信号进行了去噪处理,验证了算法的有效性。

变压器局放信号小波消噪最优分解层数研究

介绍了小波域阈值消噪法中基于高频系数白化检验自适应确定分解层数方法的特点与不足,分析了分解层数不同时重构信号间的最小均方误差变化趋势,并据此对上述方法进行了改进。最后用该方法编程对变压器局部放电信号进行了分析,验证了算法的有效性。

管道泄漏信号去噪中小波基及分解尺度的选取——基于小波分析

选取不同的小波基及分解尺度对信号进行小波分解,对小波系数进行阈值处理,最后对信号进行重构以达到消噪的目的,通过比较不同小波基和不同分解尺度下重构信号的信噪比和均方根误差,实验结果显示:选用sym2小波基对泄漏信号去噪进行仿真,采用软硬阀值折衷处理,经过8层小波分解,能获得良好的滤波效果。

小波分解的浮点数编码遗传算法消噪变异研究

遗传算法的应用领域越来越广泛,其编码问题是遗传算法研究的难点之一。浮点数编码具有精度高、便于大空间搜索的优点,在函数优化和约束优化中明显优于其他编码,但浮点数编码在遗传环境中产生的"噪音"和对算法性能的影响,常常被人们所忽视。基于小波分解原理,将"噪音"映射到Haar小波基上,对算法消噪变异,并编程予以实现。研究及实验结果表明,这种方法明显优于其他算法,在理论上是可靠的,技术上是可行的。

基线长度对电离层去噪最佳分解尺度的影响分析

GNSS电离层变化量随着基线长度的增加变化趋于复杂,且电离层求解不易。本文在三频组合理论的基础之上,采用新的伪距精化方法来固定波长较短且直接固定成功率不高的超宽巷模糊度,然后利用两组固定的超宽巷模糊度反算电离层延迟。由于反解电离层受到多种随机噪声影响,因此本文利用小波分解与重构技术来有效滤掉随机噪声。不同基线长度下,随机噪声被放大的量级不同,本文利用融合指标来确定小波最佳去噪层次,通过数据分析探究得出小波基函数以及最佳去噪层次随基线长度的变化特征。数据分析表明,本文方法能有效提取双差电离层延迟信息。

拉曼光谱小波阈值去噪最佳分解层数自适应确定方法的研究

拉曼光谱技术是一种广泛应用于食品检测、环境监测和化学分析等领域的高新技术,噪声是影响分析结果准确性的主要原因,因此消除检测过程中的噪声干扰尤为重要。小波阈值去噪具有计算速度快、选基灵活的优点被广泛运用到信号去噪中,最佳分解层数的确定是该方法最重要内容之一。对白噪声与实际噪声的差异性和共性进行研究与分析,结合小波分解原理和小波系数变化规律,提出基于小波细节系数能量比值的最佳分解层数自适应确定方法,在整个小波阈值去噪过程中,只需要进行一次阈值处理和小波重构。通过仿真和实验验证了该方法的可行性和正确性,结果表明该方法可以更快速、更准确地找到最佳的分解层数,可以缩短拉曼光谱仪等光学检测仪器的分析时间、提高分析结果的准确性和仪表的智能化、自动化程度。

一种自适应小波消噪方法

为了消除噪声对被测信号的干扰,有效提取信号中的有用成分,根据信号和噪声小波变换系数的不同特性,在分析了传统阈值方法局限性的基础上,提出了一种自适应小波消噪方法。该方法首先对被测信号进行小波分解,并改进了阈值量化公式,使其具有能量分布自适应的降噪能力;然后,利用类别方差作为判别依据,选取使得类别方差最大和类内方差最小的阈值作为最佳的阈值,并根据每层分解后的小波系数进行自适应的阈值确定;最后,对信号进行重构,通过分解、阈值处理和重构等过程实现小波消噪。仿真信号和轴承故障诊断的实例结果表明该方法可在强噪声背景下消除噪声干扰,有效提取出滚动轴承的早期故障频率。

尺度不变V变换信号消噪

传统的小波变换方法用于信号的逼近、重构和消噪,通常会引起信号失真,例如在信号奇异点处的Gibbs现象,这是由于小波基函数的连续特性所引起的.该文提出一种新的尺度不变V变换(SIVT),可用于信号重构和消噪,并能有效消除信号逼近过程中的Gibbs现象.V系统是Haar小波基函数的扩展,并且是一种不变集上的多小波.信号消噪的困难点在于奇异点处的局部信号重构.该文通过对信号奇异点的分析,创新地提出采样信号局部尺度变换结合正交变换的方法(称为尺度不变V变换)进行信号消噪重构.实验结果表明该文方法消噪重构的信号比基于小波变换重构的信号有着更好的效果和更高的信噪比值.尺度不变V变换的理论表明了这种新的技术框架在某些信号重构问题上比小波变换方法更具优势.

3σ准则在小波消噪中的应用

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法。对于非平稳信号的消噪 ,主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。笔者讨论了小波消噪的机理 ,并提出一种新的取阈值方法。对于含噪声的非平稳信号 ,信号的慢变化部分主要体现在小波分解的低频系数中 ,而信号的突变部分和噪声主要反映在各层的高频分解系数中 ,利用电子测量中的 3σ准则 ,可有效地将信号突变部分和噪声区分出来 ,从而在消除噪声的同时保留信号的突变部分。

非均匀噪声分布心电信号的奇异值小波消噪法

针对一般消噪法对噪声非均匀分布心电信号消噪存在的不足,提出基于奇异值分解和小波阈值消噪相结合的消噪方法。该方法利用矩阵的奇异值分解将噪声非均匀分布的心电信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,在正交子空间中对每个分量进行小波阈值消噪,重构消噪后分量,得到消噪后的心电信号。研究结果表明:本方法有效地克服了因噪声分布不均匀而造成的小波阈值选择矛盾的缺点,有效地消除了大噪声区域的噪声,又完好保存小噪声区域的心电特征信息,且消噪后的信号与无噪信号之间的欧氏距离最小。

基于经验模分解的陀螺信号消噪

陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显,且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法,将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组,先基于2σ准则处理异常噪声IMF分量,再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数,将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法,利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果,通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明,相比小波方法,EMD消噪法能剔除异常噪声,可以更有效地抑制陀螺漂移。