基于小波变换的信号去噪方法研究

对小波闽值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。     

基于小波变换的图像阈值去噪分析

小波阈值去噪是小波域去噪的主要方法之一,该方法通过对合适阈值的选取,采用阈值函数对小波系数进行相应的非线性处理,获得基于均方差的最佳去噪效果。针对图像去噪,将图像分别进行软阈值、硬阈值、软硬折中法和模幂次法去噪,对各个阈值去噪效果进行了比较分析,得到相对有效的处理方法,为小波去噪方法的选择提供了参考。     

小波阈值法在图像去噪中的应用

介绍了小波去噪的基本理论以及小波阈值法去噪的原理。小波阈值法去噪的关键是阈值的设置和阈值函数的选择。本文归纳了阈值的设置方法和阈值函数的选择方法,并针对图像去噪进行了仿真实验,将一幅混有不同水平高斯白噪声的图像分别进行软、硬阈值函数去噪。实验得出软阈值函数的去噪效果比硬阈值函数的去噪效果好这个结论。     

基于水下图像小波变换的图像阈值去噪方法的研究

水下图像污染过程和机理十分复杂,不同的水下环境噪声也不尽相同。在此尝试用小波阈值去噪方法对水下图像进行去噪,力求改善图像质量。小波阈值去噪是信号处理中一种重要的去噪方法,针对常用硬阈值函数不连续的特点以及软阈值函数存在偏差的问题,提出了一种新的阈值处理方法。在Matlab中的仿真试验结果表明,新阈值方法的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比上都优于传统的硬阈值和软阈值,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

基于图像边缘信息的多小波阈值去噪方法

基于小波变换的图像去噪方法是小波应用较成功的一个方面,阈值大小的确定是该方法最终去噪效果好坏的一个决定性因素.基于图像边缘信息的多小波闽值去噪方法充分研究了信号与噪声在小波变换各分解层上的不同传播特性,在保留代表边缘信息的小波系数的基础上,对不同方向、不同分解层的小波系数分别选取最佳阈值处理.与Donoho等人提出的Visu shrink去噪方法相比,此方法提高了去噪后图像的峰值信噪比(PSNR),使图像更加清晰,去噪效果更好.     

一种新的小波阈值去噪方法研究

本文研究用组合小波对含噪信号的去噪问题,对均方根误差、信噪比、平滑度等信号指标进行多指标融合作为去噪效果的评价参数,根据评价参数确定最佳小波分解尺度、小波去噪最佳小波基和最佳阈值。新的去噪方法与传统的去噪方法相比,克服了硬阈值不连续的缺点,还克服了软阈值中估计小波系数与分解小波系数之间的恒定偏差的缺点。MATLAB仿真结果表明,新的阈值函数的去噪效果在各指标上都优于传统的阈值去噪方法。     

B超乳腺图像小波阈值去噪方法研究

小波阈值去噪是小波阈去噪的主要方法之一,文中对B超乳腺图像进行噪声分析,在小波分解的基础上,将不同的阈值函数和不同方式选取的阈值相结合,分析其原理和方法,并利用Matlab实现,给出实验结果对比,为医学B超图像去噪提供参考依据。     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

基于双正交小波和边缘加权的图像去噪算法

文中针对现有去噪算法存在的问题,提出了一种基于双正交小波和边缘加权的新的图像去噪算法.该算法对图像进行基于图像移位相关性的自适应二叉分解,研究了白高斯噪声在双正交小波分解下的功率谱,并结合图像的边缘信息,对不同区域的去噪阈值以不同权重加权.实验结果表明,文中算法去噪所得图像的MSE优于小波变换全局阈值去噪,视觉效果明显优于维纳滤波去噪.     

基于提升小波的MEMS陀螺去噪方法研究

微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差是传感器的主要误差,传统硬、软阈值去噪法在去噪效果和实时性方面存在不足。该文从提升小波变换的基本理论出发,分析了提升小波阈值去噪原理,提出了基于提升小波的改进阈值去噪算法,并结合MEMS陀螺输出数据,并对硬、软阈值去噪法与改进阈值去噪法的仿真实验进行比较分析。仿真结果表明,改进阈值去噪法获得了更高的信噪比83.532 7dB,其去噪效果明显优于硬、软阈值,且运算速度较快,更适合实际运用。     

基于MATLAB不同小波基的小波阈值图像去噪算法

通过介绍小波图像去噪的方法和小波阈值去噪的步骤,讨论小波基在小波阈值去噪中的作用,阐述了常见的几种小波基的特征及其相关性质的比较。最后通过在MATLAB下,分别选择了db2和sym4两种小波基,进行小波阈值去噪实现图像高频系数的滤波并重建,得到采用不同的小波基影响图像去噪效果的结论。     

基于小波变换的太赫兹数字全息再现像去噪研究

太赫兹数字全息是当今太赫兹成像领域的研究热点之一。以真实连续太赫兹同轴数字全息再现像作为研究对象,进行了基于小波变换的去噪研究。选用bior2.2和sym4两种小波基,分别采用硬阈值和软阈值方式,对全息再现图像进行小波阈值去噪和基于小波的同态滤波处理,然后定量分析去噪结果。实验结果证明,对连续太赫兹同轴数字全息系统记录的再现像,采用bior2.2小波基的基于小波软阈值去噪的同态滤波,对太赫兹同轴数字全息再现图的去噪效果最好。     

中值滤波和小波变换相结合的图像去噪研究（英文）

为了保持原始图像在去噪过程中的边缘信息,文章提出了小波变换与中值滤波相结合的办法来处理含噪图像。首先对含噪图像进行小波分解,然后用中值滤波和不同的阈值(硬阈值、软阈值)处理小波分解后的子频带。该方法在去噪的同时保留了图像的边缘信息。实验证明,该方法的去噪效果优于单独使用小波去噪或中值滤波的方法。     

多幅非均匀噪声图像的联合去噪法的应用及仿真

小波去噪是小波变换的重要应用领域之一。对多幅被空间非均匀噪声污染的图像样本提出逐点加权平均与自适应逐点阈值去噪相结合的联合去噪方法,并比较先加权平均(Average)后阈值去噪(Threshold)和先阈值去噪(Threshold)后加权平均(Average)两种不同的方案。仿真实验结果表明:逐点加权平均与自适应逐点阈值去噪相结合的联合去噪方法,对含非均匀噪声的多幅图像拷贝具有良好的去噪效果。     

基于小波变换的分层阈值去噪算法研究

在研究各种软硬阈值噪声滤除方法的基础上,考虑到噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数分布不同,提出了一种基于非线性小波变换的分层阈值去噪方法。该方法与全局阈值去噪相比较,具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。文章方法与全局软硬阈值去噪处理的峰值信噪比和均方误差进行对比,可以看出,文章方法具有更好的去噪效果。     

基于DSP的小波阈值去噪算法的实现

小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法,利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点,在DSP上实现小波阈值去噪算法,为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阈值函数和tein无偏风险阈值2t（rigrure规则）对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理,实验发现,该法可以很好的去除噪声,满足信号去噪的光滑性和相似性准则。     

一种小波阈值函数的CDMA信号去噪研究

噪声是影响CDMA系统检测概率的重要因素,针对软、硬阈值函数去噪法与最新的3种改进小波阈值去噪法对信号去噪效果进行对比性研究,在此基础上对小波阈值去噪方法中的阈值函数进行改进.用各种阈值函数对带高斯白噪声的方波输入信号进行去噪的仿真实验,分析其均方误差和信噪比,结果表明本文的阈值函数能够提高去噪信噪比和降低均方误差.     

小波包多阈值法在地震信号去噪中的应用研究

地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。     

基于改进的小波阈值去噪算法的研究

传统的小波阈值函数的去噪方法简单有效,若用在车载下的语音去噪,由于其去噪后的信号存在边缘模糊、高频信息丢失等缺陷,难以得到较好的去噪效果.为提高车载环境下的语音系统的去噪效果,首先对已有小波阈值去噪算法进行分析,针对其不足,提出改进小波阈值函数的去噪方法.其次,通过Matlab软件对不同小波及分解层数进行仿真,选取最优的小波和层数.最后,由软件仿真实验数据比较得出,在相同噪声影响下,该方法比已有方法输出的效果要好.     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。