基于小波变换的去噪方法

分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点,提出了基于小波变换的去噪方法,且将该去噪算法用算子加以描述,给出了具体实例。小波变硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验,表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。     

基于自适应阈值的提升小波去噪方法

鉴于传统的去噪算法中的阈值很难选取到最优值,设计了自适应的阈值选取器,结合最小均方算法和小渡阈值去噪算法,提出了一种基于LMS算法的小波去噪方法.该方法根据LMS算法来自适应地控制阈值参数,并实现提升小波阈值去噪.仿真结果表明,该方法优于传统去噪方法,可较大程度地减少信号中的噪声,提高输出信号的信噪比,能很好地提取有用信号的特征.     

基于小波变换的信号去噪应用

讨论了一种基于小波变换的信号去噪方法，从3种不同的去噪方法比较中看出小波变换在信号去噪中的优越性，数值实验及实际运用都证明了该方法的有效性．     

基于小波变换心电信号去噪方法

小波变换基于模极大值的去噪方法具有非线性及自适应特性,而且特别适合于进行非平稳的微弱信号及具有较多奇异点信号的消噪,这种信号特点恰好是心电信号最突出的特征,也是常规信号处理方法遇到的最大难题。本文简述了小波变换模极值去噪方法在心电信号处理中的应用,并证实这种方法可以在信号消噪的同时有效地改善信噪比,并同时提高信号的分辨率。     

虚拟仪器中基于小波包变换的信号去噪

阐述了小波包去噪的原理及算法,介绍了虚拟仪器中应用小波包变换对信号的去噪方法.在LabVIEW平台中通过Matlab Script节点的方式实现了小波包变换对信号的去噪.通过仿真对小波包去噪与小波去噪效果进行了比较,结果表明,小波包去噪效果较好.     

地震信号去噪的小波方法研究

简要介绍了小波去噪的理论和基本方法，说明了模极大值法和阈值法的具体原理，具体包括函数的奇异性及其检测方法，去噪模型的建立，并有用模极大值法和阈值法两种方法对仿真地震信号进行了计算机仿真去噪计算比增益的同时还保持了较高的时间分辨率，这两种方法的不足之处在于对奇异性差别不大的信号与噪声进行处理时，其效果不如维纳滤波。     

基于多图像的自适应小波去噪

为有效地去除图像噪声,提出了采用2幅或者多幅输入图像的去噪算法.该算法通过对2幅或者多幅被不同等级的噪声所污染的图像进行正交小波变换,对变换后的系数进行加权运算,然后采用自适应于尺度和小波子带大小的自适应阈值方法进行去噪,以突出图像的特征,并减少噪声的影响.试验结果表明,与其他几种去噪方法相比,本算法具有良好的视觉效果,并且峰值信噪比也有较大幅度的提高.     

改进的小波阈值语音去噪算法

小波阈值去噪算法简单,计算量小,但是硬阈值函数的不连续性会造成信号的振荡,软阈值函数太过光滑会造成信号高频信息丢失.基于两种阈值函数存在的缺点,在小波变换理论基础上研究了一种改进的小波阈值语音去噪算法,提出了一种改进的阈值函数,同时也提出了修正阈值的修正系数.最后通过MATLAB仿真结果证明该方法在一定程度上可以去除噪声,减少信号的振荡,保留原信号的特征尖峰点信息,降低了信号的失真,更好地估计原始信号,明显改善了语音质量.     

基于图像边缘检测的小波去噪算法

针对传统小波去噪时图像边缘被破坏因而丢失有用细节信息的问题，提出了一种基于图像边缘检测的小波阈值去噪新方法，即先对边缘图像和非边缘图像进行小波分解，然后分别对其进行阈值处理，最后重构得到去噪图像．实验结果表明，这种方法与传统小波变换的全局阈值去噪方法相比，在去噪的同时有效地保留了图像边缘信息，图像信噪比有明显的提高．     

基于多个小波基联合去噪方法的研究

图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大地影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。     

小波分析及其去噪应用

基于小波变换的特点,分析了小渡变换用于去噪的原理和方法,重点探讨了小渡闽值去噪的原理和方法,并对小波分析和小渡变换去噪在某些具体领域的应用情况作了简单介绍。     

基于小波变换的大地电磁信号去噪研究

大地电磁信号具有非线性、非平稳、非最小相位特征,是一种典型的非平稳随机信号,传统傅里叶变换来对其去噪效果不是很理想。小波变换具有良好的时域分析和多分辨分析特性,用来处理非平稳随机信号可以获得更多有价值的信息,因此小波变换成为大地电磁信号的有效的去噪处理方法之一。本文基于小波变换的理论研究,研究了它在大地电磁信号去噪处理中的应用。研究表明,在大地电磁信号去噪中小波变换对于各种噪声的压制是非常有效的。     

基于级数优化的小波去噪MAP图像复原方法

介绍了MAP超分辨力复原方法的原理以及小波滤波去噪的原理和具体方法,由于小波变换具有多分辨率分析和在时频(空频)两域都具有表征信号局部特征的能力,基于小波阈值去噪的图像超分辨力复原方法对于低信噪比图像处理具有独特的优越性,证明了其应用于超分辨率复原算法的有效性,并提出了基于级数优化的小波去噪超分辨力复原算法。     

一种新的基于平衡阈值的小波去噪方法

小波阈值去噪在信号处理中提供了一种新的去噪方法，然而，软阈值和硬阈值在信号去噪方面存在各自的局限性．为了能在软硬阈值两种方法结合之间找到折衷的方法，提出了一种平衡阈值处理方法．它不仅有效地去除噪声，而且去除噪声后的信号较为光滑．仿真结果表明，平衡阈值方法在信号去噪中要优于软硬阈值方法．     

基于小波变换的脉搏波信号去噪

利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪,具有品质因数恒定、运算量小、分解尺度可调的优点,且去噪效果好,整个系统基于MSP430单片机实现,完成了对脉搏波检测的功能,效果较好,有一定的实际应用价值。     

采用小波构造的图像阈值去噪算法

通过分析小波阈值去噪的特点,采用定长紧支撑双正交小波参数化构造方法构造滤波器长度为(13-3),并具有2、4、6阶消失矩的零点偶对称双正交小波。针对全局阈值算法的不足,提出了自适应分层阈值去噪算法,由小波分解细节系数中噪声的衰减速度来计算分层阈值。仿真测试结果验证了构造的小波具有良好的去噪能力,并能保留更为完备的图像细节信息,说明结合自适应分层阈值去噪算法可以明显改善去噪图像的质量和信噪比指标。     

汽车ABS性能测试参数小波去噪方法分析

分别对强制去噪法、小波阀值去噪法、模极大值去噪法的原理进行了阐述,分析比较了几种去噪方法的优缺点,最后由ABS试验台上获取的制动压力信号进行降噪分析,获取很好的去噪制动压力信号。这便于使计算制动管路液压波动的频率更为准确,可以方便由制动压力曲线的局部极值点进行汽车ABS的故障诊断。     

基于GSM语音压缩的小波阈值去噪方法的研究

为了解决电话录音中的噪声过大问题,通过对GSM语音压缩信号的特点及其噪声特性进行分析,提出了一种基于多尺度多分辨分析的动态阈值滤波方法。实验结果表明,采用动态阈值滤波方法对信号进行滤波,产生的最小均方误差较低,对GSM语音的去噪效果显著。     

小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了小波变换和基于小波变换的信号去噪原理及一般方法，并应用MATLAB软件实现了小波去噪的计算机仿真。     

小波去噪结合信道估计在OFDM系统中的应用

在正交频分复用（OFDM：Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统中，我们通常从频率域的角度估计信道衰落因子，在频率域，发射的信号在经历了乘性衰落的同时还经历了加性的噪声的干扰，不论我们采用哪种方法来估计乘性的衰落因子，加性噪声的干扰始终存在，从而影响了估计的质量，将小渡去噪用于信道估计中以去除其中的加性干扰。从而在不增加复杂度的前提下，提高了信道估计的准确度，进而提高了整个系统的性能，同时证明了该方法适用于不同的信道环境（频率选择性衰落信道、平坦衰落信道、快衰落和慢衰落信道）。