小波变换在信号降噪中的应用研究

由于小波变换具有良好的时-频特性,从而为其在信号降噪中的应用提供了广阔的前景.本文通过傅立叶变换和小波变换在信号降噪中的对比研究可以看出,小波变换在信号降噪应用方面具有得天独厚的优越性.本文同时对小波降噪过程、小波域阈值选取原则和小波基选取原则进行了讨论,得出了一些有价值的规律和原则.     

FFT和小波变换在信号降噪中的应用

信号降噪是指滤除信号的高频噪声从而使信号尽量接近真实值,这是信号处理的关键环节.在分析FFT和小波变换的基础上,采用这两种方法对加入随机噪声的信号进行降噪处理,并在MATLAB平台上仿真实现.用基于信号降噪的两大准则对两种降噪结果进行分析,表明小波变换在该信号的降噪处理中有明显的优势.     

融合数字累加平均和小波变换的信号降噪测试

为提高噪声污染信号的检测速度,研究了一种融合累加平均与小波变换的方法进行信号降噪处理,并测试验证了其有效性。测试结果表明,融合数字累加平均和小波变换的去噪方案在处理速度和降噪效果方面远优于单独累加平均或单独小波变换。对被测信号10 000次累加平均再小波降噪获得的降噪效果与30 000次累加平均相同,但耗时仅为后者的36%,大大提高了信号检测速度。分析比较发现,对带噪信号先累加平均再小波变换方案的去噪效果优于先小波变换再累加平均。     

基于小波包变换的脑电波信号降噪及特征提取

针对原始脑电波信号存在非平稳性且非常容易受到各种信号干扰等特点,对基于小波变换和小波包变换的脑电波信号的滤波降噪方法,和基于小波包变换的脑电波信号特征提取方法进行了研究。首先利用MindSet采集到原始脑电波数据,然后分别应用小波变换和小波包变换对其进行降噪处理,比较了两种方法的性能,验证了基于小波包变换的降噪方法的优越性和特征提取方法的有效性。     

小波变换阈值降噪方法及在工程中的应用

研究了基于小波变换的信号降噪的原理和方法,从中选择阈值法降噪.详细论述了该方法的原理,特点和利用MatLAB中小波分析工具箱进行设计的步骤.对rigrsure,heursure,sqtwolog和minimax 4种阈值选择方法进行了定性和定量比较,并实现了压力信号降噪的计算机仿真.通过比较,得出在处理实际输油管道泄漏的压力信号时,sqtwolog阈值选择方法能够更有效去除噪声.     

小波分析在飞参数据降噪中的应用

在飞行事故调查中,飞行参数是依据,飞参数据各通道参数中存在的干扰噪声,不同程度的影响着实际中的应用,利用传统的降噪滤波方法失真度大,降低了数据的可信度.小波分析可对信号进行多分辨分解及重构,具有提取数据高频和低频部分特征的能力.在分析小波分析信号降噪方法的基础上,以Matlab为平台分别利用快速傅里叶变换和小波分析对某型飞机的飞参数据的俯仰角通道数据进行了降噪处理进行仿真.结果表明小波分析降噪性能优异,可信度高.方法已在基于飞参数据的多项应用中得到推广.     

基于小波变换的电子音乐信号降噪算法

电子音乐信号受到多种因素的影响,包含了大量的噪声,直接影响电子音乐信号的后续处理。为了提高电子音乐信号质量,改善信号的信噪比,针对当前电子音乐信号降噪算法存在的局限性,设计了一种基于小波变换的电子音乐信号降噪算法。首先分析电子音乐信号降噪的研究现状,指出各种电子音乐信号降噪算法的弊端,然后采集电子音乐信号;对其进行截尾操作,提取最有效的电子音乐信号,最后引入小波变换对电子音乐信号进行多尺度分解和重构操作,过滤掉电子音乐信号中的噪声。并采用Matlab 2018编程实现电子音乐信号降噪仿真实验。结果表明,小波变换克服了当前电子音乐信号降噪算法的不足,电子音乐信号降噪的精度高,能够有效识别噪声,使得降噪后的电子音乐信号具有更高的信噪比。     

矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法研究

采用电磁检测法检测矿用钢丝绳受损情况时,检测信号中含有大量噪声,且存在尖峰和突变干扰,增大了损伤识别难度,需要对原始检测信号进行降噪处理。常用的傅里叶变换无法处理运行中的钢丝绳检测信号,而小波变换因存在平移不变性较差、频带混叠等问题而影响检测准确度。提出了基于双树复小波变换的矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法。首先采用Q平移法构造双树复小波高低通滤波器,对原始信号进行3层双树复小波分解,得到高低频信号分量;然后采用最小极大方差软阈值方法对分解信号进行降噪处理;最后对降噪信号进行重构。在实验室环境下搭建了钢丝绳损伤检测试验平台,对基于双树复小波变换的钢丝绳损伤检测信号处理方法的降噪性能进行验证,结果表明:该方法可有效减少检测信号中的尖峰和突变数量,使信号平稳,降噪效果优于经典小波变换,且增大了奇异点处信号峰值,有利于后续特征提取。     

机载惯性传感器信号降噪研究

针对机载条件下惯性传感器千扰输出是来源多样的非平稳、非线性信号,采用传统降噪方法有明显的不足和局限这一问题,分析了机载惯性传感器输出信号的特点,提出基于局城波分解对实测机载惯性传感器信号降噪.根据实测数据使用局域波分解和小波包变换进行信号降噪对比分析,结果表明局域波分解和小波包变换对于存在噪声干扰的机载惯性传感器信号可以有效降噪并提取有用信号.局域波分解消除惯性传感器信号嗓声计算简便,容易实现.     

基于提升小波的试井信号降噪研究

在油气井试井数据传输中,由于接收信号被噪声污染,从而影响了通信可靠性。小波变换因具有独特的时频多尺度分析特性而应用于信号降噪,但一代小波运算量大。采用运算量小的提升小波对试井信号降噪,给出了db2提升小波降噪的具体结构,在此基础上,与离散傅里叶滤波和匹配滤波两种降噪方法进行了比较。仿真结果表明,采用db2提升小波降噪效果明显,峰值信噪比高,且运算量小,有利于硬件电路的实现。