基于小波包的阈值语音去噪算法研究

传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成有用语音信号的损失,达不到很高的信噪比。基于Donoho提出的传统阈值去噪方法,提出了一种新的阈值函数,该闽值函数结合了软阈值函数和灿律阈值函数的优点,不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差。实验仿真表明,新阈值函数的语音去噪方法无论在听觉效果上,还是信噪比指标上均明显优于传统的硬、软阈值方法。     

一种新的小波阈值函数改进方法及实现

局部放电信号是一种弱信号,受周围复杂电磁环境的干扰较大,利用小波分析对它进行去噪处理是当前研究的一个热点.传统的小波阈值去噪方法主要包括硬阈值方法和软阈值方法,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些需要改进的地方.文章在传统软、硬阈值函数的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数,并分别利用软、硬阈值函数和新阈值函数对局部放电仿真信号进行了小波去噪分析,仿真结果表明,通过调节两个可变参数,新阈值函数可以获得具有最佳信噪比和最小均方误差的去噪信号,其去噪效果明显优于传统的软、硬阈值函数,而且更具灵活性.     

基于小波分析的振动信号阈值去噪新方法

传统的软、硬阈值去噪方法在去噪前后小波系数之间分别存在恒定偏差和阈值函数不连续等缺点,达不到对信号去噪的理想效果。针对软、硬阈值函数的优缺点,提出了一种新的阈值去噪函数。在 Matlab 环境下分别使用3种阈值函数进行去噪实验,对比由3种方法得到的信噪比及均方误差。仿真结果表明,该函数不但具有很好的连续性,而且显著减小了软、硬阈值函数中估计小波系数与真实小波系数间存在的恒定偏差,证实了新阈值函数更加灵活,能更好地消除白噪声干扰。     

用于光纤传感的可调半软阈值小波去噪算法

针对大容量超弱FBG传感网络解调系统的干涉噪声和固有电子学噪声,基于传统小波阈值算法去噪时软、硬阈值函数存在恒定偏差及连续性差的缺点,提出一种改进的小波阈值去噪算法。该算法引入了调解因子和半软阈值因子,完成向软、硬阈值函数的转变,保证了连续性且降低重构误差。仿真结果表明,该函数不仅在连续性上优于传统的阈值函数,重构时对信号的还原度较高,信噪比(SNR)相比于软、硬阈值函数均有所提高,平均提升了0.1034 dB、2.4327 dB,而均方根误差(RMSE)相比于软硬阈值函数均有所降低,平均降低了0.1665、0.1687。新阈值函数相比于传统阈值算法能够获得更优良的去噪效果,可为光纤布拉格光栅传感网络高精度寻峰解调去噪提供参考。     

语音编码中的新阈值小波去噪算法

为提高语音信号的编码质量和节省宽带资源,文中在传统的CVSD编码中加入了小波闻值去噪方法.首先讨论了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,然后提出了一种改进方案.该方案在阚值函数中加入因子,可以自适应地减少阈值函数中的恒定偏差,最后对重构后的语音信号再进行CVSD的编译码.Matlab仿真实验证明了该改进方案的有效性和优越性.     

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。     

小波去噪在超声多普勒信号处理中的应用

在超声多普勒流量计的研制过程中,由于多普勒信号属于微弱信号,超声波回波信号的去噪处理这一步是十分必要的。通常采用小波阈值去噪的方法对此信号进行预处理,本文所采用的方法是在小波阈值去噪方法的基础上,利用一种改进的阈值函数,此阈值函数克服了硬阈值函数不连续的不足,继承了软阈值函数的连续性特点,并且解决了软阈值函数中存在的小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,与此同时,它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。对实验所获得的超声波回波信号进行去噪,仿真结果表明,采用新的阈值函数去噪能有效抑制在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,并且从信噪比增益和均方误差意义上分析看出改进型阈值函数对于超声回波信号的去噪效果均优于传统的软、硬阈值方法。     

超声波检测中的小波降噪方法研究

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在去噪过程中,硬阈值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象;软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。为了去除这些现象,提出了一种新阈值函数,实验结果表明,新阈值函数消噪后的视觉特性较好,并且信噪比提高,从而说明了这种方法的有效性。     

小波去噪在光纤电压传感器中的应用

文中介绍了光纤电压传感器的工作原理。并以小波变换为核心,为了改进滤波效果,提高去噪质量,在常规小波阈值去噪方法基础上,提出了基于小波变换的改进阈值函数去噪方法。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。利用小波变换对所检测到的电压信号进行分析,通过对理论模型进行仿真,证明该方法有很好的去噪效果。     

基于改进阈值函数和自适应阈值的小波去噪方法

根据小波阈值去噪的基本原理,提出一种基于改进阈值函数和自适应阈值的信号去噪方法,该方法兼顾了硬、软阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了传统阈值去噪方法的缺陷;引入自适应阈值选取算法,有效地解决了在每一级尺度上都采用同一阈值的不足。实验表明,此方法提高了信号的信噪比,去噪效果有明显的提高,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法造成信号失真的缺点,充分展示了改进去噪方法的优越性。     

小波分析的阈值去噪方法研究

小波阈值去噪方法在工程中已得到广泛应用,小波阈值去噪过程中,阈值的选取和处理方法是关键问题.本文介绍了传统的软阈值、硬阈值小波去噪方法原理,在此方法的基础上给出了一种基于小波分析的自适应阈值算法,弥补了软硬阈值函数的不足,通过仿真证明了该方法的有效性.     

一种改进的小波阈值函数去噪方法

针对传统小波阈值去噪算法中软阈值函数和硬阈值函数的不足,在现有文献设计的阈值函数的基础上,构造一个新的阈值函数,它不仅能克服软、硬阈值函数的缺点,同时对噪声的处理更具有灵活性。通过Matlab仿真,对软、硬阈值函数以及本文构造阈值函数的去噪效果,在信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)两个方面进行对比。结果表明,本文提出的阈值函数在信号去噪处理中,能获得更高的信噪比以及更小的均方根误差,具有很好的降噪效果。     

一种基于连续小波阈值的图像去噪新算法

基于图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。对比传统的硬阈值、软阈值去噪算法,介绍了新阈值函数的原理,推导了算法公式。该阈值函数连续、可导。实验结果表明,利用新阈值函数进行图像去噪,能够有效地抑制图像噪声及马赛克效应。     

一种改进的小波阈值信号去噪方法

为改进滤波效果,提高去噪质量。通过分析软硬阈值去噪的原理和方法,为小波阈值信号处理提出了一种改进的去噪方法。该方法综合了软硬阈值的特点,对其参数进行优化设计,通过调节参数值以更好地获得阈值估计。针对改进后的去噪算法,通过Matlab仿真比较了传统的小波软硬阈值算法与该算法的消噪效果,结果表明,提出的方法有更好的消噪效果和稳定性。