基于平移不变小波的语音信号去噪研究

通过小波阈值方法可以去除语音中的噪声,但它的结果中会出现诸如Pesudo-Gibbs现象之类的情况.为消除此类情况,将平移不变量小波变换引入到语音信号去噪中,并结合阈值方法进行去噪处理.经过仿真实验,证明这种方一法比一般的阈值方法有很大改进,提高了信噪比.     

平移不变小波在心音信号去噪中的应用

小波阈值去噪方法可以消除心音信号中的噪声,但其缺乏平移不变性,可能在信号的奇异点附近产生人为的振荡现象,即Pesudo-Gibbs现象,影响去噪效果。采用平移不变(Translation Invariance,TI)小波阈值去噪的方法对心音信号进行去噪,通过对信号序列平移来改变奇异点在整段信号的位置,以降低或消除振荡。对信号采用平移不变小波去噪之前,先通过消除趋势项来降低信号采集过程中引入的干扰。实验结果表明,该方法消除了人为振荡现象,在保留心音信号主要特征的前提下,信号的信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)和根均方误差(Root Mean Square Error,RMSE)均得到明显改善。     

小波阈值去噪在图像去噪中的应用

小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,它们的去噪思想都是在小波分解后的各层系数中,对模大于和小于某个阈值的系数分别进行处理.本文主要针对图像去噪,将一幅图像分别进行软和硬阈值去噪的方法进行比较,得出无论阈值门限设为何值,软阈值的去噪效果总是比硬阈值的去噪效果好这个结论.     

小波阈值去噪在动车组数据处理中的应用

动车组传统信号去噪方法无法区分信号和噪声的高频部分,导致部分有用信息的流失。为此,分析失真的原因,研究小波阈值去噪方法。为提高小波去噪的精度,采用不同的参数选择方法,对动车组数据的处理进行实验对比,以得到更为合适的参数。实验结果验证了该方法的有效性。     

生产过程中的小波阈值信号去噪方法

在工业生产过程中,由于设备所收集到的混合信号中包含大量的背景噪声信号,而这些背景噪声信号会影响到异响有用信号的提取。因此,为对收集的信号进行消噪,提出了小波阈值去噪中估计小波系数的软阈值和硬阈值方法,结合硬阈值和软阈值方法各自的特点,采用了几种改进的方案,分别是多项式插值法,软、硬阈值折衷法和模平方处理方法。最后给出了数值试验,结果说明,改进的小波阈值方法都得到了较好的去噪效果,为工业生产过程优化信号提取提供了依据。     

小波阈值法在炮口振动信号消噪中的应用

针对传统软硬阈值方法存在的估计小波系数连续性差和信号失真等问题,采用了三种改进的小波阈值消噪方法,通过对仿真含噪信号进行消噪分析及计算信噪比、赋范均方根误差等评价参数,表明改进的方法消噪效果良好,最后对实测航炮炮口振动信号进行消噪处理,分别从时域和频域两个角度进行比较分析,进一步验证了改进小波阈值函数方法在炮口振动信号消噪中的有效性.     

小波去噪仿真研究与实验

小波分析对于信号处理具有十分重要的作用.使用Mallat小波变换方法在已知噪声频率范围情况下对信号处理效果较好,但无法消除信号中的大量未知白噪声.引入SURF阈值,对小波进行过滤处理,可以有效过滤白噪声.设计基于SURF阈值改进的Mallat变换法进行去噪实验,得出结果并与单一Mallat小波变换法结果进行对比,得出改进后的Mallat小波变换法可以去除大量白噪声,使信号更加光滑、保真.     

小波阈值去噪技术研究及其在信号处理中的应用

阈值函数的选取以及阈值的确定是小波收缩消噪的关键问题,阐述了小波变换及小波阈值去噪的基本原理.基于噪声和信号在小波变换下表现出截然不同的性质:噪声对应的小波变换系数将随着尺度的增大迅速衰减,建立了小波收缩消噪的统一框架.在该框架下总结了各种阈值函数的形式以及阈值确定的方式,研究了它们的性能及特点.仿真实验结果表明,该方法既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息.     

平移不变离散小波变换在光纤陀螺信号处理中的应用

光纤陀螺输出信号中主要含有白噪声和具有非平稳、长程相关、自相似性及具有1/fγ类型谱密度的分形噪声,传统的滤波方法难以去除这类噪声,小波分析的多分辨分析特性,使之成为分析分形噪声的有力工具.文中分析了光纤陀螺输出信号误差特性,建立了输出信号的数学模型,在分析了分形噪声的特性的基础上,采用小波变换方法生成分形噪声.在实验室环境下采集了某型号光纤陀螺仪输出信号,对其进行多种小波滤波方法滤波对比实验,并进行了实验结果分析,实验结果表明采用平移不变离散小波变换半软阈值滤波方法可以有效地去除分形噪声和白噪声,克服了硬阈值法有较大的方差和软阈值法有较大的偏差的缺点.     

自适应小波阈值算法在心电信号去噪中的应用

针对常用的小波阈值算法存在的缺点和心电图信号的具体特征,提出了一种新的自适应阈值算法.该算法通过估计含噪信号信噪比的大小,自动调节阈值来抑制心电信号中的噪声.实验表明该算法能有效地实现心电信号的噪声消除,同时也为其他信噪比较低的生物医学信号处理提供了一种新的方法.     

基于二进小波变换和软阈值改进的信号消噪

软阈值消噪是信号消噪中的标准算法.理论上,软阈值方法在最小最大误差方面是近似最优的.研究表明,通过结合系数消噪和软阈值方法,可以达到更低的误差下界.由于离散小波是非平移不变的,因而重构过程中会出现人工噪声.为了避免这个问题,采用了具有平移不变性的二进小波变换.实验结果表明,文中所提算法的消噪结果具有更高的信噪比和更光滑的外观.     

心音信号的自适应小波去噪

在采集心音信号过程中,难免要引入噪声,这些噪声影响到心音的分析结果。由于心音信号的非平稳性,普通的滤波方法在滤去噪声的同时,会丢失部分心音成分。文中提出了一种新的基于小波变换的自适应滤波方法,该方法能够有效抑制噪声,经实例验证,取得了满意的结果。     

小波变换提取的胎动信号的神经网络识别

胎动监护是预防围产期胎死的一项重要手段。本文介绍了一种用小波变换实现胎动信号滤波并利用BP神经网络识别胎动以实现胎动自动监护的方法,其中胎动信号利用压力传感器从孕妇腹部获取。通过使用所设计的分类系统对13例共260min的腹部胎动信号进行识别,总的正确率达90．05％。从实验结果看,本方法效果令人满意。     

动态触觉传感器检出信号的小波消噪新方法

基于平稳离散小波变换(SDWT)研究了一种改进阈值消噪方法：给出了一种新的跨尺度阈值计算方法；使用将软、硬阈值估计的细节系数进行加权平均的细节系数估计方法；通过补充大尺度细节系数降低消噪误差的方法。与经典的软、硬阈值方法比较，大量的仿真试验说明本文的方法在信号畸变、误差、光滑度等性能指标之间取得了合适的折衷。将此方法应用于动态触觉传感器检出信号的消噪，提高了检出信号的信噪比，显著减小了误差和信号畸变，取得了显著的性能改进。     

基于小波变换的MPSK信号符号速率估计算法

在非合作MPSK信号调制方式识别和盲解调过程中,符号速率的估计是一个重要环节.本文根据morlet 小波函数的时频特征以及MPSK信号的时频分布,提出了一种基于morlet小波变换的MPSK信号符号速率估计算法.仿真结果表明,与现有算法相比,该算法对载频估计误差不敏感,具有更低的信噪比门限,也更逼近CRLB曲线.     

基于改进阈值的双树复小波眼电信号去噪方法

眼电(EOG,electrooculogram)信号由眼球的运动而产生,通常在采集过程中混入强烈的背景噪声,去噪是对眼电信号作进一步分析和识别的首要步骤.提出将双树复小波变换用于眼电信号的去噪,并采用一种新的阈值估计方法改善统一阈值过度扼杀小波系数的缺点,用均方根误差和信噪比评价眼电信号的去噪效果.结果表明:与传统离散小波变换相比,双树复小波变换既能很好地抑制噪声,又能更好地保留信号的细节,具有较高的实用价值.     

基于小波变换的多焦视觉电生理信号去噪研究

多焦视觉电生理信号具有较强的随机性和背景噪声,且又属于非线性、非平稳的微弱信号,用Fourier变换来进行去噪处理其效果不是特别理想.小波变换(WT)具有优良的时间-频域分析和多分辨分析特性,可以用来处理非平稳随机信号,能获得更多的、具有诊断价值的信息,因此WT成为多焦视觉电生理信号的一种可行有效的去噪处理方法.文章基...     

基于MEMS传感器的胎儿心率检测仪

对胎儿心率的监护,能够监测出胎儿在母体的突发情况,并及时进行救治,可有效预防围产期胎儿死亡.本文运用一种新型MEMS加速度传感器,设计制作出一个小型化、便携式的胎儿心率监护仪.据有体积小、重量轻、功耗低的特点,便于在日常生活中随身携带,方便实用.     

基于平稳小波变换心音信号阈值去噪的对比分析磁

为研究去除心音信号中的环境噪声、工频噪声和肌电噪声等多种噪声,获得最优的心音去噪方法。论文基于平稳小波变换选取db5小波对心音信号进行3尺度分解,对分解后的高频系数分别选择了硬阈值函数以及软阈值函数,并对固定阈值、Stein无偏似然估计阈值、启发式阈值、极大极小阈值以及Penalized阈值进行了对比分析。通过去噪衡量指标对心音信号不同阈值以及阈值函数的去噪效果对比分析,硬阈值的去噪效果要好于软阈值的去噪效果,去噪效果最好的是S tein无偏似然估计阈值,有效地去除了参杂在心音信号中的多种噪声。