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《模式识别与人工智能》2014,(5)
为消除混杂在脑电信号(EEG)中的噪声,提出一种基于双密度小波邻域相关阈值处理的EEG消噪方法.利用双密度小波对EEG分解,得到多层的信号高频系数.根据小波系数的局部统计依赖性,运用邻域相关阈值处理算法进行收缩,将收缩后的小波系数进行重构得到消噪后的信号.对加噪标准信号和实测EEG的消噪实验结果表明,与一代离散小波和传统软阈值法相比,信噪比、均方根误差和最大误差3个消噪效果评价指标都有明显改善. 相似文献
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基于小波变换的自适应模糊阈值去噪算法 总被引:8,自引:0,他引:8
文章提出了一种适合于消除混合噪声的去噪算法——自适应模糊阈值去噪算法。该算法根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的传递性,结合中值滤波和模糊理论,自适应地进行软阈值滤波,然后进行小波重构,得到去噪图像。实验表明,与软阈值去噪和改进软阈值去噪算法相比,该算法具有良好而稳健的去噪效果,能够更有效地去除噪声和保持图像边缘细节。 相似文献
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为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息. 相似文献
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针对小波阈值算法以高斯噪声为研究背景的局限性,为解决硬阈值函数不连续和软阈值函数估计小波系数和分解小波系数存在恒定偏差的问题,在非高斯噪声背景下提出一种新的小波阈值算法。新阈值函数从Garrote阈值改进而来,引入了高阶幂函数。该算法首先对加入一类非高斯噪声的信号进行小波分解,然后根据新的阈值函数对每层高频小波系数进行量化,最后用小波分解的低频系数和处理过的高频系数重构信号。在非高斯噪声背景下进行的仿真结果表明,新阈值函数去噪相对于软阈值、硬阈值、两类改进阈值以及Garrote阈值在信噪比和最小均方误差上都得到了改善。 相似文献
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针对小波软阈值去噪函数会产生恒定误差导致图像边缘模糊的缺点,提出了一种改进阈值函数的去噪算法。该算法中当小波系数较大时,阈值函数趋向于硬阈值函数;当小波系数较小时,趋向于软阈值函数,具有自适应性。采用维纳滤波消除图像小波变换中低频频带中残留的噪声。实验结果表明,改进后的阈值函数结合贝叶斯阈值的方法与传统小波软阈值去噪相比,能够有效去除红外图像中的噪声,同时保持红外图像热差细节,具有较高的峰值信噪比,非常适用于去除红外图像中的噪声。 相似文献
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一种改进的小波域去噪算法 总被引:9,自引:0,他引:9
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。并且进行了仿真实验,其结果表明了该方法的有效性和优越性。 相似文献
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一种改进的小波域阈值去噪算法 总被引:9,自引:0,他引:9
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
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小波基、分解层数、阈值和阈值函数是小波阈值去噪的关键性因素.针对小波基和分解层数的确定,提出了一个算法来实现;对于传统硬、软阈值函数的局限性和阈值函数在临界阈值处不存在平滑过渡区的现象,提出了一个参数化的新阈值函数,该阈值函数具有更高阶,通过灵活调节参数使之介于硬、软阈值函数之间,且兼具硬、软阈值函数的优点,并在临界阈值内添加平滑过渡区,可在阈值处理时保留一部分有用的高频信号,较好地抑制了细节系数的过扼杀和信号振荡现象.仿真结果表明:新阈值函数提高了去噪信号的信噪比,减小了均方误差,取得了较好的去噪效果. 相似文献
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基于一种新的小波阈值函数的雷达信号去噪 总被引:8,自引:0,他引:8
小波变换具有多分辨分析的特性和良好的时频局部化分析能力,在雷达信号去噪中得到了广泛的应用,但是常用的小波阈值法存在着一些缺陷,影响了去噪的性能.在传统的软硬阈值函数基础上,提出了一种新的小波阈值函数,可较好地克服软硬阈值函数的缺陷,与已有的几种改进阈值函数相比,其计算简单、连续性好且便于调节,适合于进行各种数学处理.对Doppler信号的仿真实验表明,新阈值函数可有效的抑制噪声,其去噪后的信噪比和均方根误差均优于软硬阈值函数以及已有的几种改进阈值函数,具有较高的实用价值. 相似文献
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为了更好地获取噪声影响下的原有信号,在邻域小波系数收缩的NeighCoeff方法基础之上,提出了一种邻域相关性多阈值新函数的小波降噪方法.该方法根据小波系数之间的相关性,将邻域窗口内所有小波系数的平方和的大小划分为邻域硬阈值、邻域窗口阈值和邻域扩张阈值.将这些邻域阈值与修正的通用阈值相比较,来实现窗口尺寸的自适应调节和小波系数的保留或收缩,以此达到消噪的目的.此外新函数的收缩因子能够较好体现与被滤波噪声的相互关系,可以进一步提高消噪的精度.然后将多阈值函数与修正的全局阈值相结合,利用混沌粒子群对邻域扩张阈值参数γ和修正的全局阈值参数α进行寻优,以获取最优小波系数的重构信号.所提方法与其它阈值函数去噪方法相比,其仿真结果表明在信号信噪比、降低有用信号失真和抑制噪声等方面都有一定的提高. 相似文献
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采集到的运动想象脑电信号MI EEG(Motor Imagery Electroencephalogram)通常含有大量噪声信号.为了消除噪声同时保留尽可能多的有效信号,本文提出了将集合经验模态分解EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)与改进小波阈值法相结合的消噪方法.改进小波阈值法采用了新的阈值选取规则和阈值函数.首先对信号进行EEMD分解,然后再对高频固有模态函数IMF(Intrinsic Mode Functions)进行改进小波阈值处理,最后将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量进行重构得到消噪信号.以信噪比和均方根误差作为消噪效果的定量评价指标,将本文提出的方法与单纯使用EEMD分解消噪法、单独使用改进小波阈值消噪法、EMD与改进小波阈值法相结合消噪法进行比较,结果表明,本文提出的消噪法优于其他三种消噪法. 相似文献