基于小波的阀值消噪方法讨论及实现

根据小波变换的特点和信号消噪方面的要求,利用小波变换对平稳和非平稳信号进行消噪作了较深入的研究。阐述了利用小波分析消除信号噪声的基本原理和方法,并且利用Matlab软件编制程序实现了基于小波分析的平稳信号和非平稳信号的消噪仿真分析,实验表明小波阀值的选择对于平稳信号和非平稳信号的消噪效果是不同的,在此基础上分析了软硬阀值的特点和缺陷。

核磁共振测井回波信号小波阀值去噪方法

MRT6910核磁共振测井仪采集的信号属于微弱信号,在高背景噪声下回波信号信噪比低、信号强度弱,影响反演效果及测井解释准确性。通过仿真分析,考察小波去噪方法和小波分解层数对去噪效果的影响,引入去噪效果评价指标,提出一种适合于核磁共振测井回波信号的小波阀值自动去噪法。模拟结果表明,小波去噪后信噪比增强,T2谱反演精度大幅度提高。

改进的小波图像阀值去噪方法

阐述了基于小波变换的多分辨分析阀值去噪理论及其算法实现,提出了一种阀值估计的改进方法,该方法较传统阀值去噪方法能更准确的估计阀值,从而改善去噪效果,实现了阀值估计方法用于传统小波阀值去噪,仿真结果表明,该方法比传统的阀值去噪方法无论在峰值信噪比还是主观视觉效果上都有明显的改善。

基于改进小波阀值的振动信号去噪方法研究

采取小波算法,运用小波变换阀值法对振动信号进行去噪。对比了传统的软阀值函数和硬阀值函数的优缺点,并在软、硬阀值函数的基础上,提出了一种改进的阀值函数的方法。通过与软、硬阀值函数方法去噪效果的仿真对比分析,新的去噪方法提高了重构信号的信噪比,可以有效去除噪声,并对原始信号的细节特征保留较好。

小波包分析与奇异值分解(SVD)叠前去噪方法

小波分析多用于去除面波,奇异值分解多用于去除相干干扰,而对于强相干干扰和面波共存的地震记录,仅使用单一去噪方法难以奏效。为此本文将小波包分析与奇异值分解结合起来,就可以解决单一去噪方法难以解决的去噪问题。此法首先利用小波包变换进行分频处理,然后在分频的记录中,用自动追踪同相轴的方法找出相干干扰和面波同相轴的方向,再利用奇异值分解(SVD)方法恢复相干干扰和面波的波场,最后将其从原始地震记录中减去,即可获得去噪后的地震记录。通过对实际资料的试算,表明该计算方法的效果是明显的。

两种小波阀值去噪算法的比较研究

传统的小波去噪算法是对含噪信号的正交小波分解系数硬取阀值或软取阀值(该文提出软取的阀值应大约为硬取阀值的一半),这种算法可能会使重构信号在奇异点邻域产生人为的振荡,即Gibbs现象。能有效消除或减弱振荡的一个有效方法是对含噪信号进行在某个范围内所有可能的循环平移(实际上反向平移小波),然后用阀值估计信号,并对逆平移后的估计取平均得到重构信号。该文研究了平均平移算法的实现及平移范围与去噪效果的关系。

基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪

提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。

基于小波变换的汽轮机振动信号软阀值消噪技术研究

信号消噪是小波变换的重要应用,介绍了小波消噪的基本原理及其主要步骤,以及软阀值消噪方法及软阀值规则的选取,最后利用实验仿真信号和现场实测汽轮机振动信号,并考虑噪声方差估计的对消噪的影响,分析比较了各种软阀值选取方式的消噪效果,从而得到软阀值选取方式的有价值的规律和原则,利用最佳软阀值处理后的小波系数重建信号,分析结果表明该方法能够最有效地消除噪声。

一种基于小波变换模极大值的雷达信号噪声去除方法

本文在Mallat的模极大值去除噪声的算法基础上 ,给出了一种在小波变换模极大值域进行自动滤波的算法。该算法在小波变换模极大值空间中 ,可自动识别信号和噪声 ,并自动去除对应噪声的模极大值 ,以达到去噪的目的。将该算法应用于雷达散射波信号的噪声去除 ,试验验证 ,其对白噪声和时间抖动噪声的抑制较好。

改进的小波阀值去噪在地震信号中的应用

提出一种新的阀值函数,对小波阀值去噪方法中传统阀值函数的缺点进行改进.实验结果表明,该方法有效提高了性噪比.

基于小波影响锥分析的小波域阈值去噪方法

分析了传统的小波域阈值去噪方法在信号的奇异点附近产生震荡的一方面原因。基于尽可能的保留携带奇异点信息的小波系数的思想,提出了一种基于小波影响锥分析的小波阈值去噪方法:首先通过阈值确定重要小波系数的时间位置,然后在小波影响锥分析的基础上保留所有影响锥内的小波系数。试验表明,本文方法与传统的阈值去噪方法相比在抑制震荡的同时能显著地提高信噪比。

最优预处理方法的多小波PWM阀控制信号消噪

桑塔纳2000型轿车自动变速器有两个结构一样的PWM(Pulse Width Modulation)调节电磁阀。其理想的控制信号是标准的矩形波,但实际中的信号都受到不同程度的干扰。该文利用不同预处理方法的几个常用多小波对PWM电磁阀控制信号进行消噪处理。仿真计算结果表明:选择合适的预处理方法,利用多小波对信号消噪可以取得比传统小波更好的消噪效果。仿真结果验证了最优预处理方法的多小波PWM电磁阀控制信号消澡的可行性和有效性,从而为进一步提高电子控制单元ECU(electronic control unit)仿真测试台的性能提供有力依据。

局部放电小波阀值去噪算法的改进

局部放电与高压电气设备内部的绝缘有着紧密的联系,而局部放电检测技术已成为电气设备绝缘故障诊断的有效方法。近年来,利用小波变换分析局部放电信号技术越来越受到相关技术人员的重视,并且取得了飞快的发展。本文对小波分析阀值法做了相应改进,并用改进后的算法对信号滤波效果进行了仿真,取得了较好的效果。

改进型小波阀值函数的压力信号降噪在DSP系统中实现

在自动控制领域,对压力传感器采集的输入信号进行降噪处理,降噪效果的好坏直接影响传感器的补偿精度.针对传统小波阀值降噪的一些不足,引入了一种新的阀值函数,弥补了传统降噪方法的一些不足之处.经过Matlab仿真实验验证了新的阀值函数降噪较传统阀值函数降噪有一定优势.同时,将新的阀值函数移植到DSP上,用C语言完成改进型阀值函数的程序,并对一组噪声信号进行降噪处理,取得了不错的降噪效果,验证了改进型阀值函数在硬件平台上实现的可行性,为研究工作的进一步开展奠定了坚实的基础.

转向架应力信号小波阀值去噪处理

为解决信号检测中经常存在的噪声污染问题,本文利用小波变换进行降噪处理。分析了小波变换降噪的理论依据、降噪处理程序以及阀值的选择,并在Matlab中进行了信号降噪的模拟仿真实验。分析结果证明了转向架应力处理以无偏似然估计硬阀值法且分解层数位5层是处理效果最好。

基于小波神经网络的信号去噪时的阀值自学习

本文针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阀值选择,提出以小波神经网络加标 准信号来标定去噪阀值的方法,从而提高对信号的去噪性能。

基于小波变换的图像阀值去噪算法

针对传统的基于图像消噪的方法存在的问题,即在低信噪比的情况下,传统的滤波方法消噪效果得不到有效的改善,甚至图像在处理之后变得模糊。基于小波变换的图像阀值去躁算法,利用小波变换的特性,可以有效的去除噪声,最大程度的保留图像的有效信息。利用Matlab仿真实验结果表明,与传统的滤波方式相比,基于小波变换的图像阀值去噪算法使处理之后的图像更加接近于原始图像,且处理后图像模糊程度比传统算法大大减小。

基于小波变换的图像阀值去噪算法

随着社会经济的不断发展和科学技术的日益提高,人们对于各种数字仪器和数码产品的需求越来越多,同时,伴随着时代的进步,图像和视频已然成为当下人类活动中最常用的信息载体。但是,受种种因素的影响,图像的获取和传输过程很容易出现画质降低的问题,尤其以因各种噪声导致的图像降质问题最为严重。基于此,本文从图像阀值去燥算法理论基础出发,结合试验研究了小波变换下图像阀值去噪算法的应用改进方法,以希冀给予广大图像领域专家一些可行的帮助和建议,进而促进我国图像阀值去噪技术的进一步发展和进步。

小波变换软阈值去噪在粗晶材料超声检测中的应用

本文研究多尺度小波分析方法在粗晶材料超声检测信号增强中的应用。在分析结构噪声,电噪声和缺陷信号的小波变换特性的基础上,提出一种用一个尺度间变化的门限阈值来抑制噪声的小波变换系数,并以各尺度缺陷信号的能量关系形成权值,加权重构信号来提高信噪比。实验结果表明,该方法具有很好的去噪效果,增强了粗晶材料缺陷的检出率。

动态触觉传感器检出信号的小波消噪新方法

基于平稳离散小波变换 (SDWT)研究了一种改进阈值消噪方法 :给出了一种新的跨尺度阈值计算方法 ;使用将软、硬阈值估计的细节系数进行加权平均的细节系数估计方法 ;通过补充大尺度细节系数降低消噪误差的方法。与经典的软、硬阈值方法比较 ,大量的仿真试验说明本文的方法在信号畸变、误差、光滑度等性能指标之间取得了合适的折衷。将此方法应用于动态触觉传感器检出信号的消噪 ,提高了检出信号的信噪比 ,显著减小了误差和信号畸变 。