一种改进的小波阈值去噪算法及其仿真分析

针对小波阈值去噪方法中传统软硬阈值法各自存在的缺点,提出了开方法阈值去噪法。该方法对阈值的处理采用开方逼近的思路,使其曲线能很快逼近硬阈值方法曲线,并具有较好的连续性,克服了硬阈值法不连续和软阈值法有恒定偏差的缺点。通过仿真试验将开方法与其他三种方法的去噪效果进行了对比。结果证明,新方法兼顾了软硬阈值法的优点,去噪效果更好,信噪比更高。     

分段式低秩逼近的运动捕获数据去噪方法

运动捕获数据去噪旨在从含有噪声干扰的运动数据中恢复出能够较好表达原始数据特性的帧序列.针对人体运动捕获数据在较短时间段内的帧序列常常具有相同或相似的运动行为语义的特点,提出了一种分段式低秩逼近策略的运动捕获数据去噪方法.该方法首先将含有噪声的运动数据划分为多个连续子区间,接着利用不精确拉格朗日乘子法(IALM)对每个分段子区间的含噪声干扰数据批矩阵进行低秩矩阵逼近和稀疏噪声误差估计,达到分段数据去噪目的;最后利用时序特性组合去噪后的分段低秩逼近矩阵进行整体运动捕获数据去噪恢复.仿真实验结果表明,所提方法能够对含有任意拓扑结构的人体运动捕获数据进行去噪,达到了很好的效果,具有一定的通用性和实用性.     

一种基于参数自整定的小波去噪算法研究北大核心CSCD

小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。     

信号相位匹配噪声估计的小波去噪方法

多数小波阈值去噪方法需要根据噪声方差来计算相应的阈值,所以噪声方差的估计将直接影响阈值去噪的效果.提出了一种新的相位匹配的噪声方差估计方法,利用该方法实时地逼近当前噪声,建立新的噪声的阈值求取方法.通过实验证明该方法能够大幅度提高信噪比,可以取得非常好的去噪效果.     

相位匹配噪声估计的高阶谱去噪方法

大多数去噪方法只能对高斯噪声或某一类有色噪声进行去噪处理.提出一种新的相位匹配噪声估计的高阶谱去噪方法.利用该方法既可以去除高斯噪声又可以去除非高斯噪声,通过高阶谱和相位匹配实时的逼近当前噪声,建立二次去除噪声方法,通过实验证明该方法能够非常明显的去除高斯与非高斯噪声,在无法分出噪声的种类情况下进行信号的去噪,取得非常好的去噪效果.     

基于经验模态分解的脉搏信号去噪

在分析经验模态分解EMD(Empirical Mode Decomposition)算法的基础上,建立了时空滤波方法和软阈值去噪方法.利用两种方法分别对含噪的脉搏信号进行了去噪仿真,结果表明基于EMD的软阈值法去噪效果优于时空滤波去噪法.采用EMD的软阈值法对实际的脉搏信号进行了去噪处理,验证了方法的有效性.     

WBCT与变分正则化方法的医学图像去噪

在分析几种变分正则化去噪模型的基础上,改进了变分正则化去噪模型,它是各向异性扩散的,去噪效果好,但计算量较大.由于WBCT的阈值法去噪速度快,本文提出了混合去噪方法,充分利用两种方法的优点,先对噪声图像做WBCT,高频子带用WBCT的阈值法去噪,对低频子带用改进的变分正则法去噪,然后用WBCT逆变换重建图像.实验结果表...     

基于小波-EEMD-Adaline网络的容栅传感器信号去噪方法

针对容栅传感器检测的转动轴扭振信号掺杂的环境噪声干扰和自身的电磁噪声干扰使得信噪比低、微弱信号难提取的问题,提出了一种基于小波-EEMD-Adaline自适应线性神经网络去噪方法.该方法对信号进行小波、EEMD、Adaline网络消噪处理,采用三级去噪、噪声过滤、对消来逼近原始信号.用典型加噪超声信号、Doppler信号、Block信号对该方法进行有效性验证,与EEMD、基于小波分解的EEMD去噪效果相比较.实验结果表明,后两种方法信号去噪的SNR提升小(均不到20),而本文方法SNR(RMSE)提升(减小)明显,对于9 dB的Doppler信号SNR提升达90,RMSE从1.038 5降至0.009 5.对容栅电路实测大噪声微弱信号去噪,结果表明,该方法去噪性能更优,去噪后信号光滑性好,波动稳定性强.     

小波变换在车流量检测雷达信号去噪中的应用

分析了车流量检测雷达中频信号的特点,探讨了小波变换在中频信号去噪中的应用;分别采用小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法对中频信号进行了去噪处理并对这三种方法的去噪性能进行了分析;实验结果表明,三种方法均能有效的抑制噪声,其中小波阈值法去噪效果较好,计算速度很快;平移不变量法去噪效果略优于小波阈值法,但计算速度较慢,模极大值法虽然取得了最好的去噪效果,但计算速度很慢;综合而言,小波变换阈值法最具实用价值。     

小波变换在电能质量信号去噪中的研究

研究电能质量信号去噪问题,针对电能质量信号在采集过程含有大量的噪声,给电能质量分析带来困难,因此要对电能质量信号进行去噪处理.传统去噪方法不能同时解决去噪和突变点信息保留之间矛盾的问题,导致去除噪声的同时损失了更多的原始信号信息.为了改善电能质量信号的去噪效果,提出了一种改进的小波软阈值电能质量信号去噪算法.采用融合软、硬阈值法的不同特点,通过自适应调整参数方式获得最优的小波系数的阈值,使得改进的阔值函数适应性更强,有效克服了采用软阈值法过渡光滑导致信号失真,而采用硬阈值法去嗓效果不佳的缺陷.仿真结果表明,算法补传统软阈值算法的缺陷,该方法消除信号中的噪声效果和还能保留突变点的信息能力都优于传统的去噪方法,为消噪设计提供参考.