基于一维离散小波变换的心电信号降噪研究

针对心电信号中含有噪声的现象,为了准确提取反映心电信号的特征信息,该文提出了应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为进一步实现心电信号特征信息的提取提供了有效的参考价值.     

心电信号的降噪处理及其评价研究

为抑制心电信号中存在的噪声干扰,以利于准确提取反映心电信号的特征信息,文章提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法.通过对MIT/BIH心电数据库中的心电信号进行仿真,研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,对实现心电信号特征信息的提取具有一定的实用价值.     

小波变换在行驶工况构建用车速数据处理中的应用

在以车载测试技术为主要手段的车辆实际道路行驶工况构建过程中,车速这一行驶数据具有数据量大、采样频率高等特点,需要借助计算机来完成相应的处理工作。原始车速数据中包含着大量的噪声和由于采样率高于所需精度产生的冗余。对信号进行一维离散小波变换,得到信号的高频和低频系数,并利用小波分层阈值降噪和小波分解域量化压缩实现信号的降噪与压缩。以采样周期7 d的一段ECU车速数据为例阐述了一维离散小波变换在车速数据处理过程中的应用,结果表明采用该方法对车速数据进行降噪压缩具有较好的效果,可以增强短片段中,速度、加速度等特征参数的差异性,改善聚类效果。证明一维离散小波变换在识别去除车速信号中噪声和冗余的有效性和正确性。     

小波变换在行驶工况构建用车速数据处理中的应用研究

在以车载测试技术为主要手段的车辆实际道路行驶工况构建过程中,车速这一行驶数据具有数据量大、采样频率高等特点,需要借助计算机来完成相应的处理工作。原始车速数据中包含着大量的噪声和由于采样率高于所需精度产生的冗余,对信号进行一维离散小波变换,得到信号的高频和低频系数,并利用小波分层阈值降噪和小波分解域量化压缩实现信号的降噪与压缩。文中以采样周期7天的一段ECU车速数据为例阐述了一维离散小波变换在车速数据处理过程中的应用,结果表明采用该方法对车速数据进行降噪压缩具有较好的效果,可以增强短片段中速度、加速度等特征参数的差异性,改善聚类效果。证明一维离散小波变换在识别去除车速信号中噪声和冗余的有效性和正确性。     

由心电信号提取呼吸信息的算法及其仿真实现

为了使单纯的心电监护设备实现对多种生理信号的检测,减小设备的复杂性,根据心跳频率和呼吸频率处在不同的频段．提出2种由心电信号提取呼吸信息（ECG—derivedrespiratorysignal,EDR）的算法：离散傅里叶变换EDR算法和离散小渡变换EDR算法．利用MATLAB软件在时域和频域分别对这2种算法进行验证,并进行了相关分析比较．经过筛选比较．离散小波变换EDR算法选用coifN小波作为母小波．仿真结果表明,文中所提出的2种算法均能有效地从心电信号中提取出呼吸信息,但离散小波变换EDR算法的准确性与母小波的选取有很大关系．当选取coif3小波时．离散小波变换EDR算法比离散傅立叶变换EDR算法更为有效．     

基于Mallat算法的一维离散小波变换的实现

目的研究信号的局部化特征。方法应用Mallat算法,实现了信号一维离散小波变换的逐级抽取过程。结果信号经过离散小波变换后,将平滑分量和细节分量分离开来。结论应用该算法能够由粗到细的分析信号,同时也能通过滤波器组实现原始信号的重构。     

二维图像小波分析的滤波器设计

滤波器的设计是实现二维图像小波分析的关键。在研究图像信号特征和一维小波变换理论的基础上，根据图像信号邻近像素的相关性提出了一种准对称边界延拓方法，用一维小波变换实现了二维离散小波变换，同时，在理论上证明了行的反向数据流的离散小波变换也是反向的，离散细节信号除反向外并改变符号的性质，并利用双正交滤波器的对称性建立了一种实现二维离散小波变换的滤波器结构，实现证明此方法有较好的图像重构性和信噪比。     

基于均值滤波与改进小波的弱周期脉冲信号提取

因均值滤波对高斯白噪声具有好的降噪能力和小波变换具有高频降噪和特征提取的优点,提出结合两者方法来实现强噪声干扰下弱冲击特征信号的提取.三种不同阈值的小波变换被运用.仿真结果表明改进阈值的小波变换具有更好的效果,信噪比得以大幅度提高,误差均方根很大程度减小,对弱周期特征信号的提取具有十分重要的意义和应用价值.     

基于小波变换自适应滤波方法的ECG信号消噪

为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果.     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

本文提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的去噪方案。该方法能有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

小波分析及其去噪性能研究

小波变换是一种具有一定时间和频率分辨率的分析方法．为了寻找更有效的去噪方法，对连续小波变换(CWT)、离散序列小波变换(DTWT)和正交小波变换(QWT)作了理论分析。结果表明：CWT对噪声具有良好的抑制作用；DTWT在通过域值处理的同时，也考虑了因噪声造成的某些信号细节的丢失；而QWT则能有效地提取淹没在噪声中的微弱信号。与传统的傅里叶变换(FT)相比较，具有显著的优点，值得关注。     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

矿山微震信号小波分析与研究

 针对目前人工信号识别技术和傅里叶变换在分析识别矿山微震信号时的局限性,提出Matlab小波工具箱分析方法。首先对矿山实际监测到的干扰矿震信号进行小波变换,对小波分解之后的矿震信号进行频谱分析,结果表明能够准确地观察到信号的突变点,确定矿震信号P波初到时,从而更加精确得出矿震震源的位置和能量大小;其次对受干扰矿震信号进行小波消噪,同时对小波分析的4种阈值降噪方法进行分析对比,发现无偏似然估计阈值效果最好,显示了小波分析的强大消噪功能。研究结果表明,小波分析具有良好的矿震信号识别效果和消噪能力,是矿震信号处理和分析的一种有效方法。     

应用于超声测距的小波变换滤波算法

有效的滤波算法是提高超声测距精度的关键之一。小波变换具有时频联合分析的能力,采样点处的各级小波系数反映了其频率成分的分布情况。该文提出了一种基于小波变换的超声回波滤波算法。对原始数据进行离散二进小波变换,然后将各点的小波系数同理想回波信号的小波系数进行相关运算,利用得到的相关系数区分噪声和回波所在区段,然后对噪声的小波系数进行收缩处理,从而实现滤波。利用该算法对自制的超声测距装置采集到的回波数据进行了滤波处理。结果表明:其滤波效果要优于经典的小波阈值法,信号信噪比提高了6～9dB,数据中混有的大幅值噪声得到了有效抑制。     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究

由于二进小波变换的小波基函数存在着一定的冗余,基于二进小波变换的去噪效果要好于离散小波变换的信号去噪·噪声阈值的准确估计和阈值函数的选择对去噪精度有着显著的影响·在分析高斯噪声的二进小波变换特性基础上,提出了一种改进的二进小波变换去噪方法·采用一种新的阈值函数,克服了Donoho软阈值方法中估计小波系数与分解小波系数存在恒定偏差的缺陷·仿真结果表明,改进的二进小波去噪方法不仅可以有效地抑制信号奇异点处的pseudo-Gibbs现象,而且消噪精度高于传统的软硬阈值方法·     

Coefficients de-noising with wavelet transform for magnetic flux leakage data obtained from oil pipeline

This paper considers the problem of noise cancellation for the magnetic flux leakage （MFL） data obtained from the inspection of oil pipelines. MFL data is contaminated by various sources of noise, and the noise can considerably reduce the detectability of flaw signals in MFL data. This paper presents a new denoising approach for removing the system noise contained in the MFL data by using the coefficients denoising with wavelet transform. Experimental results are presented to demonstrate the advantages of this de-noising approach over the conventional wavelet de-noising method.