基于能量阈值的双参数阈值函数在生理信号降噪中的应用

针对弱生理信号在采集过程中易被噪声淹没,传统小波去噪算法存在去噪效果差和信号提取失真的问题,根据小波系数的能量分布特点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。通过计算各层小波系数的能量来确定阈值,避免阈值计算的不平衡性,同时提高自适应性和弱信号的保真度;采用一种改进的可调节的双参数阈值函数对小波系数进行处理,在小波系数压缩程度可控的同时可以自由调节阈值函数的变化趋势。实验结果表明:改进的小波阈值去噪算法相较于两种传统去噪算法(经验模态分解算法和滤波器算法)以及12种传统小波阈值和阈值函数组合算法,在信噪比、均方根百分比和均方根误差上都具有明显的优势,并且在实测生理信号中取得了最小的平均相对误差和最小的波动性。

基于改进小波变换与卷积神经网络的干式空心电抗器红外图像去噪方法

针对传统小波变换法去除干式空心电抗器红外图像中夹带的噪声效果不理想的问题,提出了基于改进小波变换与卷积神经网络的干式空心电抗器红外图像去噪方法。首先利用卷积神经网络中的残差学习对图像中混合特征信息进行提取;然后通过改进小波变换对图像进行小波分解,并将分解后的分量输入至网络中进行训练;进而通过残差学习增强图像纹理细节信息,解决了传统图像去噪方法的不足;最后进行仿真比较。结果表明,所提方法可以降低网络计算难度,加快训练速度,同时具有良好的去噪性能,优于传统图像去噪方法。

三参数小波变换自适应阈值压制地震数据高频随机噪声

在有效压制高频随机噪声的基础上,最大限度保留有效信号一直是地震数据降噪处理中的难点.小波变换阈值降噪因其优秀的降噪效果和较高的计算效率受到地球物理学家们的青睐.在小波变换阈值降噪中,小波基、阈值函数以及阈值是影响降噪效果的3个关键因素.针对这3个关键因素开展相关研究:(1)采用更加适合地震信号分解的三参数小波作为母小波,可以更好进行信噪分离;(2)采用改进的阈值函数克服传统硬、软阈值函数的不足,基于改进阈值函数得到的降噪地震数据不仅波形光滑、连续,而且基本保持原始信号的特征,综合了硬阈值和软阈值函数的优点;(3)针对统一阈值"过扼杀"有效信号这一缺点,提出自适应阈值,自适应阈值不单以能量为标准进行有效信号和噪声的识别,还考虑有效信号小波系数的相关性,避免有效信号被当成噪声舍弃.最后通过模型试算和实际地震数据验证所提方法的有效性和实用性.

基于小波阈值去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。

双变量小波阈值去噪和改进混沌预测模型在短期电力负荷预测中的应用

混沌预测是电力负荷预测研究的新焦点。该文提出双变量阈值函数和改进混沌预测模型相结合的新方法。该方法克服了传统最大Lyapunov指数预测模型对噪声干扰比较敏感、计算量大、预测时间长以及预测精度不高等缺陷。通过对典型混沌系统和实际电力负荷系统进行短期预测分析,证明该方法能较好排除无关因素对预测的干扰,缩短预测时间,有效提高预测精度。

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。

一种新的小波收缩统一阈值函数

提出一种新的小波收缩统一阈值函数,并证明了新阈值函数具有收敛性,通过调节可变参数的取值可以改变新阈值函数的趋向,为图像阈值去噪的自适应处理提供了可能。此外,给出了新阈值函数的期望、方差与风险的关系式。仿真结果表明新阈值函数不仅能有效去除噪声,而且比两种经典的阈值函数有更高的灵活性,可以获得更高的信噪比和更好的视觉效果。

非高斯噪声背景下小波阈值算法分析

针对小波阈值算法以高斯噪声为研究背景的局限性,为解决硬阈值函数不连续和软阈值函数估计小波系数和分解小波系数存在恒定偏差的问题,在非高斯噪声背景下提出一种新的小波阈值算法。新阈值函数从Garrote阈值改进而来,引入了高阶幂函数。该算法首先对加入一类非高斯噪声的信号进行小波分解,然后根据新的阈值函数对每层高频小波系数进行量化,最后用小波分解的低频系数和处理过的高频系数重构信号。在非高斯噪声背景下进行的仿真结果表明,新阈值函数去噪相对于软阈值、硬阈值、两类改进阈值以及Garrote阈值在信噪比和最小均方误差上都得到了改善。

一种改进小波阈值降噪算法及其仿真研究

针对D.L.Donoho提出的硬阈值函数不连续、重构信号存在第二类间断点、软阈值函数存在恒定偏差的问题,在软、硬阈值函数折中方法的基础上,根据两圆在阈值处相切以及直线与圆相切的原理,构造出一种新的阈值函数改进方法。首先,介绍了小波阈值去噪算法的流程以及传统阈值函数的数学模型,并分析了其存在的问题;其次,给出了改进阈值函数的改进思路及数学推导过程;最后,将四种传统小波阈值去噪算法和改进的阈值去噪算法用于含噪doppler信号的去噪仿真测试。试验结果表明,改进的小波阈值去噪算法可以在有效滤除大量随机噪声的同时保留信号中固有的高频分量,提高信号的信噪比,并对去噪后的结果进行增益放大。该方法对类似地震信号的非平稳随机信号处理过程中的随机噪声压制与有效信号放大有一定的指导意义。

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。

基于提升小波改进型阈值函数的雷达生命信号去噪技术

通过引入生物电理论,完善了连续波雷达生命信号的理论模型;采用提升小波变换和改进型阈值函数去噪技术对强噪声干扰的雷达生命信号进行去噪处理,将166.67mm波长雷达生命信号的信噪比由2.046 8优化到6.696 9,均方误差由1.763 9优化到0.909 9;8.57mm波长雷达生命信号的信噪比由0.942 6优化到2.541 8,均方误差由1.980 6优化到1.286 0.结果表明:本文建立的连续波雷达生命信号理论模型与实际情况相符,采用的去噪方案适用于雷达生命检测系统不同波长的雷达波.

连续波雷达生命信息检测和提取技术

雷达生命信号是微弱信号,常常淹没在噪声中,这些杂波噪声具有非平稳随机性,有效去噪是对有用信号提取和分离前的必要手段。本文完善了连续波雷达生命信号的理论模型,采用提升小波变换,通过比较不同阈值函数的去噪效果,确定最佳阈值函数。结果表明:利用提升小波变换、采用一种新型的改进软阈值函数去噪技术,信号的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)均优于传统去噪方法。

自适应小波阈值融合去噪法对采煤机振动信号的处理

提出一种自适应小波阈值去噪方法,该方法综合软、硬阈值函数的优点,构建了改进的阈值函数,赋予融合系数μ非定值表达式,使其具有较好的适应性。针对采煤机振动信号采集过程中的背景噪声较大的问题,采取分段阈值的方式,阈值根据信号分解层数的不同来确定。Matlab仿真实验表明,与软、硬阈值去噪法相比,改进的阈值去噪法去噪能力更强,而且能更好地保留原始信号的特征,对原始信号的重构更为准确。运用该方法对采煤机摇臂所采集的振动信号进行去噪处理,有效地去除了高频噪声信号,保留了齿轮啮合频率所在的低频频段,提高了信号的信噪比。

TDI-CCD遥感图像条带噪声的消除

针对TDI-CCD遥感图像固有条带噪声的灰度值在原始信息中变化比较缓慢的特点及小波变换对奇异点检测的优越性,提出了一种快速傅里叶变换和小波变换相结合的方法来确定条带噪声频率点所在的位置,采用改进的陷波滤波器对条带噪声的频率成分进行消除.另外,提出一种基于提升小波变换的改进阈值函数法,用以消除图像的条带噪声.实验结果表明,在消除条带噪声方面,改进的陷波法优于改进的阈值函数法,而改进的阈值函数法优于硬阈值函数和软阈值函数法.利用改进的陷波法消除条带噪声后,图像的质量得到提高,其PSNR达到46.4181 dB,NMSE减小到0.000 07,相对基于提升小波变换的几种阈值函数法,PSNR提高了3～4 dB,而NMSE则减小了0.000 07～0.000 11.本文提出的方法能较好地消除遥感图像的条带噪声,同时能够较好地保持原图像的特征,具有可行性.

基于改进Prewitt算子的矿井视频图像小波阈值去噪

由于矿井成像环境的复杂性,导致所获取的图像较为模糊且存在一定程度的噪声,有必要采用适当的方法滤除其中的噪声并提高图像的清晰度。为此,提出了一种结合边缘检测的小波域矿井视频图像去噪算法。首先对噪声图像采用均值滤波算法进行预处理;然后对分别从检测模板、自适应阈值设定方法对经典的Prewitt算子进行适当改进,并采用改进的Prewitt算子提取预处理后图像的边缘轮廓信息,从而获得边缘图像和非边缘图像;最后对于非边缘图像,采用一种基于自适应阈值的改进小波阈值函数模型进行去噪处理,该模型充分结合了小波硬、软阈值去噪模型的优势,能够随着小波分解层数的变化自适应调整阈值大小。为了验证该算法的有效性,采用2幅实地获取的山东兖州某煤矿井下视频监控图像进行试验,并与小波硬、软阈值函数模型及2类已有的改进型小波阈值函数模型进行去噪效果对比。结果表明,该算法的去噪效果优于其余几类函数模型,且算法耗时略占优势,对于提高矿井视频监控图像的质量具有一定的参考价值。

基于小波变换的雾天图像增强方法

针对雾天图像对比度低、能见度差的特点,提出了雾天图像的阈值确定模型和去雾阈值函数,并在此基础上提出了一种基于小波变换的雾天图像增强方法。实验结果表明,用该方法对雾天图像处理后,图像的清晰度和对比度提高很多,视觉效果有明显改善,图像失真度大大地降低。

小波阈值去噪方法在矿井电法数据处理中的应用

根据矿井高密度电阻率法数据的特点,创新性地应用了小波阈值去噪方法对其进行处理。为了克服软、硬阈值函数存在的缺陷,提出了软、硬折中的新阈值函数。通过汶南煤矿41106工作面西下巷实测资料的处理,认为新阈值函数处理下的数据反演结果和实际情况更加吻合,效果更好,说明小波阈值去噪方法在矿井高密度电法数据处理中有效、可行。

基于改进的小波变换的南极冰盖冻融探测

小波变换模型算法中的双高斯模型拟合干湿雪分类的最优阈值时,受初始值影响且典型样本区的选取比较费时,针对这些缺点提出了自动阈值分割的改进的小波变换算法,即用广义高斯模型自动拟合干湿雪分类的最优阈值.该算法继承和发展了冰盖冻融探测无需依赖于实测数据的优点,更好地实现了南极地区冰盖冻融监测系统建设的业务化运行目标.通过对改进前后的结果对比分析表明:改进后的方法与原方法相比,不仅提高了冰盖冻融探测方法的计算效率、实用性和可操作性,而且还在一定程度上提高了冰盖冻融探测的精度.