不同小波基对探地雷达数据椒盐噪声处理分析

探地雷达因其无损性而广泛应用于工程结构体检测及异常体探测,但其信号易受干扰,常含大量的椒盐噪声,传统时域滤波的去噪效果难以保证,为此将时频域的小波变换应用于探地雷达信号的椒盐噪声去噪处理.通过在正演记录中添加高斯白噪,得到信噪比为1、2、5、10的探地雷达模拟记录.选用不同类型小波基进行滤波处理,并计算滤波后的峰值信噪比,结果显示紧支撑正交小波基去噪效果最好,信噪比为2的模拟记录峰值信噪比值增大至17.3663.进一步将该小波基用于实测记录的去噪处理,实测剖面中90％以上的椒盐噪声被滤除,有效反射得以突出.结果 表明:小波变换能应用于探地雷达数据中椒盐噪声的去除,但小波基的选择会对去噪效果产生显著影响,实际应用中值得关注.     

毫米波雷达回波信号去噪系统设计

毫米波雷达的回波信号去噪系统以DSP芯片为核心，辅以数模转换及控制部分，包括与PC机的通信，用DSP实现主要的去噪算法．由于回波信号是非平稳的，传统的傅氏变换去噪效果不好，所以采用一种小波均衡阈值法对其去噪．实验结果表明，信噪比及最小均方误差均得到改善．     

┻—范数小波方法和雷达弱信号处理

通过建立尺度空间新内积，新范数的方法来构新型小波变换，并且实现了用该系列小波变换对雷达弱信号去噪的目的，研究结果发现该种小波可以设计成具有“正交”性质和可调参数的对称小波变换，采用对一个真实的雷达信号建立仿真信号方法该方法能够有效地检测出弱雷达信号。     

小波包变换及其在低信噪比雷达信号检测中的应用

雷达对目标进行检测之时，常常遇到目标回波信号被噪声污染的问题。为了把弱目标信号从强噪声背景中检测出来，对小波包变换良好的时频分析特性进行了分析，根据信号与噪声具有不同的Lipschitz指数，通过引入子频带∞-范数，对信号和噪声进行频谱分析，将最佳子空间的熵值及最佳子空间在完整二叉树中的位置参数作为特征量，应用浮动阈值去噪方法，解决了低信噪比情况下的雷达信号检测。最后，通过计算机的数值计算，模拟了小波包变换和小波变换在低信噪比雷达信号检测中的具体应用，得出了在低信噪比信号检测方面小波包变换优于小波变换的结论。     

多小波变换在信号去噪中的应用

运用多小波的基本理论知识,分析了多小波信号去噪方法的原理,提出了一种新的信号去噪的阈值方法,以CL3多小波为实例来具体说明了预处理方法对多小波的重要性,并且利用CL3多小波基给出信号去噪的实例.     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

一种基于最优小波包基的电泳荧光信号去噪方法

针对现有电泳荧光信号去噪处理方法的不足,提出一种基于最优小波包基的信号去噪方法.该方法采用Shannon熵准则选择最优小波包基,选取Penalized阈值,用量化后的系数重构得到去噪后的信号.仿真实验表明:基于最优小波包基的电泳荧光信号去噪方法在使信噪比得到提高的同时,电泳荧光信号的峰值误差也进一步减小.     

基于小波变换的信号去噪研究

基于小波变换对信号去噪进行了深入地分析和研究，结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。实验结果表明，利用该去噪方法能实现对各种信号的去噪，且效果比较明显。     

基于小波分解的超宽带雷达去噪方法

为提高超宽带雷达信号的信噪比，分析了运用小波变换的分解与重构理论来实现超宽带雷达信号去噪的原理，并进行了仿真，结果表明，这种方法具有较好的去噪能力，去噪效果与目标信号及干扰信号的特性有关。     

一种新的小波基函数及其在雷达信号特征提取中的应用

为进一步准确估计雷达信号的瞬时频率，在现有Morlet小波基函数的基础上，提出了一种新的Morlet小波基函数（New-Morlet）用于小波脊线的提取。通过深入分析小波脊线原理以及正确提取小波脊线对小波基函数的要求，利用Morlet小波基函数提取雷达辐射源信号的小波脊线特征，从而可以估计出辐射源信号的瞬时频率。将New-Morlet小波与现有的Morlet小波进行对比得出New-Morlet小波具有更好的时-频综合特性。同时，分析了利用小波脊线原理估计信号瞬时频率的迭代算法。仿真结果表明：基于New-Morlet小波基函数的特征提取性能优于现有的Morlet小波基函数，且具有良好的抗噪性能，其方法是有效的。     

小波基时频特性及其在分析突变信号中的应用

在机械设备的在线检测和故障诊断中,振动信号分析是十分重要的手段。包含在振动信号中的突变信号是重要的特征信息。小波分析在在线检测和故障诊断中已逐渐得到了广泛的应用。但采用不同的小波基,分析结果有很大的差异。笔者通过对小波基时频特性进行分析比较并结合故障分析实例和仿真结果,总结了选择合适小波基的一些方法。     

小波奇异值分解的瞬变弱信号检测

研究小波阈值法和奇异值分解法,分析最大分解层数、阈值函数、小波基函数的选取以及窗长和保留奇异值个数等参数的选择,并在此基础上提出小波与奇异值分解相结合降噪检测信号的方法。该方法首先将信号作小波分解,再对小波分解系数作奇异值分解,最后通过阈值法保留小波系数并重建降噪信号,利用重建信号进行信号检测。结果表明:该方法能更好地区分信号和噪声,获得更好的降噪和检测结果。     

瞬态信号波形提取的子波变换方法

提出了一种把子波变换与假设检验结合起来从噪声中提取有用瞬态信号波形的方法。先对瞬态信号加高斯噪声的混合信号进行离散子波变换得到了子波系数，根据假设检验理论确定门限，把子波系数与门限进行比较，如果子波第数大于门限，则保留这些子波系数，否则置为零。     

多尺度分解下的自适应滤波器组的构建方法

通过分析自适应滤波和小波变换的多尺度分解滤波的原理与方法,建立了非平稳信号的多尺度分解下自适应滤波器组的构建模型和滤波方法.将小波变换分离出来的噪声成分作为自适应滤波器的输入,通过自适应滤波器组,能实现多种噪声成分的自适应滤波.通过模型验证和工程实例的应用,该方法能实现非平稳信号在同频段对噪声成分和有用信号的最佳估计.通过自适应滤波器组,能同时实现对多种噪声成分的最佳滤波,具有优良的滤波性能.     

小波去噪中小波基的选择

介绍了选择小波基所依据的几个特征,并通过实例说明了在小波去噪中要把握小波基的特征,根据信号选择合适的小波基．     

小波模极大值匹配算法的瞬变信号检测

分析了井下电磁脉冲数据传输中接收到的瞬变信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的特点。在此基础上,结合匹配滤波器理论提出了瞬变弱信号小波变换模极大值匹配算法,该算法可以有效的区分信号与噪声的最佳尺度模极大值并检测信号。仿真结果表明,与小波模极大值方法相比,匹配算法实现瞬变弱信号的检测更为有效。     

Haar小波及其机械故障诊断应用

小波变换是一种时频分析方法，在机械信号处理应用中，基小波常根据其时域波形与被检测的信号成分相似或匹配选择，很少考虑小波其他特性，这种方法并不完善．通过Haar小波说明这个问题，推导了Haar小波连续变换在时问和尺度上的周期性，应用于机械信号处理，有效地提取出故障特征频率．该研究结果开拓了基小波选择的思路．     

损伤识别系统中小波包信号特征量的提取

基于结构损伤识别系统,构建了耦合神经网络模型,阐述了小波包分析技术的原理和方法,对小波基的选取原则进行了分析和探讨,确定了小波基函数DbN中的N以及小波包分解尺度j;从模式识别的观点对结构损伤识别进行了分析,分析了小波包信号能量特征提取的方法。利用小波包多分辨率的特点,提出了以小波包信号成分能量特征向量为结构损伤识别的损伤特征指标,并在实验中得到了良好的识别效果。     

基于小波包算法的电力系统故障信号处理

提出应用小波包算法来提取电力系统暂态故障信号的基频分量。正交小波包分析能够将信号的频带分割得更精细，对频带进行多层次划分。本文提出电力系统故障信号的小波包分析方法，就是对电力系统故障信号进行细分，以便更精确地提取基频信号。并且将小波包算法与传统的傅立叶算法进行了比较。如果将小波包算法应用于数字保护，则对于提高电力系统的数字保护的准确性很有帮助。     

小波包分析在电气化铁道牵引网故障测距中的应用

参考了小波分析的基础上,采用了小波包分析方法对故障实行定位。由于牵引网故障暂态行波中的高频成分多而复杂,小波分析只能对信号的低频部分进行分解,而没有对高频部分进行分解。于是提出将故障信号经过小波包分析,对高频信号进行了进一步的分解。再结合求导算法和相似性算法对故障信号进行分析。通过实测的数据分析可以得出该方法具有更好的优越性,准确的实现了故障定位。