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相似文献
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1.
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...  相似文献   

2.
针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.  相似文献   

3.
在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。  相似文献   

4.
在采集心音信号时,难免会引入一些噪声,对心音信号诊断之前必须对其做去噪处理。由于心音信号是非线性非平稳信号,对心音信号去噪处理常用小波变换去噪方法,但是传统的小波阈值函数去噪方法需要自定义阈值,去噪效果也不理想,且可能会滤除了大量的细节特征,从而无法对心音信号做出正确的判断。为了克服传统小波阈值函数对心音信号去噪处理出现失真的问题,本文在半软阈值函数的基础上提出了基于蚁群算法优化选取阈值的非线性小波变换去噪方法。以原始心音为研究对象,通过选用db6小波并进行6层小波分解,分别选用硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数、蚁群算法的优化阈值的半软函数等不同的小波去噪处理,并将去噪效果与原始心音进行对比,然后利用蚁群算法的全局搜索性搜索最小均方误差意义下的最佳阈值。仿真结果分析表明:蚁群算法优化选取阈值的心音去噪效果不仅能够去除噪声,还能保留信号细节特征,该方法与传统的硬阈值函数去噪方法相比信号的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)均得到明显的改善。  相似文献   

5.
针对传统小波去噪算法存在的时频分辨率低、去噪效果不佳等问题,提出基于小波标架算法的非平稳信号去噪方法.首先,对含噪非平稳信号采样并计算Hilbert矩阵对应的对偶标架,然后以对偶标架作为小波基,对含噪非平稳信号进行小波分解与重构. ricker子波合成非平稳信号的去噪实验表明:该算法能有效去除非平稳信号中混入的随机噪声.与传统小波变化算法对比,该算法的误差更小,去噪效果更好.  相似文献   

6.
雷达生命信号是微弱信号,常常淹没在噪声中,这些杂波噪声具有非平稳随机性,有效去噪是对有用信号提取和分离前的必要手段。本文完善了连续波雷达生命信号的理论模型,采用提升小波变换,通过比较不同阈值函数的去噪效果,确定最佳阈值函数。结果表明:利用提升小波变换、采用一种新型的改进软阈值函数去噪技术,信号的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)均优于传统去噪方法。  相似文献   

7.
基于曲波变换的地震信号去噪方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
根据curvelet变换的性质和阈值去噪原理,提出一种地震信号自适应阈值去噪方法.首先对地震信号进行curvelet变换,利用地震信号的curvelet,变换系数在小同分解层的特点,通过计算curvelet系数统计量的方法来确定自适应阈值,然后采用软阈值折衷方法埘curvelet系数进行处理,最后通过curvelet逆变换得到去噪的地震信号.试验结果表明,该方法在去除噪声的同时能更好地保留信号的细节,其去噪效果要优于传统的小波去噪方法.  相似文献   

8.
利用离散小波框架(DWF)结合非线性软阈值方法对瞬态雷达反射回波信号进行去噪处理。通过对模拟雷达散射回波信号去噪,并与传统的傅立叶方法,样条拟合,标准正交Daubechies小波基,sym4小波基,双正交bior2.2小波基法进行了数据对比,表明该方法对瞬态非平稳信号去噪效果更为明显。  相似文献   

9.
讨论了基于小波的阈值去噪方法和Wiener滤波方法在信号去噪中的应用.其中,小波阈值去噪方法在许多信号空间上是近似最优的,而Wiener滤波方法是最小均方误差意义上的最优估计.在小波阈值去噪方法和经验Wiener滤波器基础上,设计了一种小波域Wiener滤波器.仿真结果表明:文中提出的方法在均方误差和峰值信噪比性能两方面均优于传统的小波阈值去噪方法.同时指出了进一步改善去噪效果的一种有效途径.  相似文献   

10.
分析了小波阈值去噪方法在信号的间断附近产生震荡的原因,根据产生机理的不同将它们分为属于伪Gibbs现象的震荡和由于小波阈值去噪在信号的间断部分因为去噪能力下降而属于噪声残留的震荡.为了消除这些震荡, 结合软、硬阈值方法的特点提出了一种新的阈值函数自适应地处理小波系数.试验表明,该方法有效地抑制了信号间断点处的震荡,获得了优于传统阈值方法的去噪效果.  相似文献   

11.
改进的小波域阈值去噪方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时,其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题,提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后,再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明:该方法去噪效果明显,且信号主要细节保留较好。  相似文献   

12.
介绍了基于小波变换的阈值消噪法,借助Lab VIEW平台,通过仿真试验,对软阈值和硬阈值消噪及采用不同的小波函数消噪进行了比较,证明了小波阈值法消噪的有效性。  相似文献   

13.
基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
摘要:
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词:
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号: TN 912.3
文献标志码: A  相似文献   

14.
小波压缩是基于小波系数的阈值的一个简单去噪方法.它对于所有的含噪语音,都使用一致的阈值,不仅压缩了噪声,也压缩了部分语音成分,因此滤掉的语音感知质量会受到极大的影响.在小波去噪过程中采用了自适应阈值小波包方法.同时把小波去噪和推广的TEO结合起来,去提高系数的鲁棒性.为了进一步提高识别率,在识别阶段,采用改进的MCE算法.实验结果显示,提出的方法取得了较好的效果.  相似文献   

15.
在D.L.Donoho和I.M.Johnston提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的双变量阈值函数。采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上和最小均方意义上均优于传统的硬阈值和软阈值,克服了采用硬阈值法去噪效果不佳和软阈值法过度光滑使信号失真的缺点。通过仿真实验结果,表明该方法的有效性和优越性。  相似文献   

16.
基于小波阈值的地震信号去噪处理   总被引:1,自引:1,他引:0  
地震信号去噪处理是地震勘探所要解决的一项主要任务,提高地震信号信噪比也相应显得尤为重要。本文提出由heursure选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层量化处理,与常规小波阈值去噪相比,对含有高频分量的信号,该方法具有很好的去噪效果。  相似文献   

17.
基于新阈值函数的二进小波变换信号去噪研究   总被引:2,自引:1,他引:2  
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·  相似文献   

18.
体震信号微弱,受仪器、环境因素等方面的影响,常常含有大量噪声,研究一种基于改进阈值函数的平移不变法用于体震信号的去噪.针对体震信号选择了合适的小波基,说明了小波分解后各尺度上噪声方差的估计方法,分析了所改进阈值函数的性能及特点,并给出了算法的实现步骤.与基于硬、软阈值函数平移不变法的去噪效果比较,基于改进阈值函数平移不变法去噪后的体震信号波形平滑,特征点幅值无衰减.其功率谱密度与原始信号功率谱密度的对比结果表明,基于改进阈值函数的平移不变法能够在去噪的同时更好地保留原始体震信号的特征.  相似文献   

19.
基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
在分析小波去噪和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural networks,简称为PCNN)去噪优缺点的基础上,提出一种基于PCNN的小波域超声医学图像去噪方法(a method of medical ultrasonicimage de-noising based on PCNN in the Wavelet Domain,简称为PCNN-WD).该方法先对小波系数进行相应的预处理,然后应用PCNN在小波域中修改小波系数,以达到去噪的目的,并且该方法能够自动地设定阈值和修改小波系数的步长.实验结果表明,该方法可以有效地去除斑点噪声,并很好地保留图像细节和图像边缘.  相似文献   

20.
自适应小波去噪算法及其在偏心补偿中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对液压自动厚度控制(AGC)系统中轧辊偏心信号的补偿问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪算法的补偿方法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应地确定小波分解的阈值,将去噪信号的信噪比作为性能指标,采用黄金分割法进行寻优,得到最优的阈值参数.仿真结果表明,该方法比原有的阈值去噪方法效果更佳,对液压AGC系统中轧辊的偏心信号具有良好的补偿效果.  相似文献   

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