一种改进的语音去噪方法(英文)

为了提高语音信号去噪效果,首先改进了小波包算法,提出了一种基于改进小波包的语音去噪方法.该方法将语音信号进行改进小波包分解,为每个终端结点提供一个阈值进行去噪处理.仿真实验表明,该方法比传统硬、软阈值方法更有效也更优越,能够比较准确地去除语音噪声.     

双模噪声背景下多阈值小波包在信号消噪中的应用

针对一类非高斯噪声——双模噪声信号进行消噪时,传统小波变换和小波包变换在选取恰当阈值准则及阈值量化时存在困难,通过详细分析双模噪声信号结构及频率分布特征,在将小波包分解频带按照频率顺序排列且通过比较最底层子空间节点能量大小的基础上,提出一种将频带进行多分段的多阈值小波包消噪方法.实验结果表明:在双模噪声且信噪比相同情况下,该方法比传统的多尺度小波软阈值、小波包自适应阈值消噪效果都优越,是一种非常有效的信号消噪方法.     

基于改进阈值的小波包图像去噪方法研究

介绍了小波包分解重构的算法及小波阈值消噪的基本原理,并针对软、硬阈值化方法存在的不足,构造了一个新的阈值化函数,该函数采用两个调节参量α和β,通过调整这两个参数,以获得较优的小波系数的阈值估计.经仿真实验表明,新的小波包阈值化方法能对含噪图像进行有效去噪,且较好地克服了原来软、硬阈值存在的振荡和边界模糊等缺陷.统计结果表明,其性能明显优于原有的软、硬阈值化方法,消噪效果较好.图2,表1,参11.     

自适应小波阈值算法在应答器信号去噪中的应用

为了改善应答器信号的去噪效果,利用小波变换具有多分辨分析的特点,在分析硬阈值和软阈值函数小波去噪的基础上,提出了一种改进的自适应阈值量化方法。该方法克服了硬阈值函数存在间断点和软阈值函数存在恒定偏差的问题,能够自动地调节阈值量化规则,具有更好的连续性。仿真结果表明:改进的自适应小波阈值算法对应答器信号进行消噪处理后,信噪比增益、均方差均优于传统的阈值算法和现有的改进阈值算法,并且能很好地保留原始信号的特征信息。     

基于改进阈值的振动信号小波去噪方法研究

为了解决现有小波阈值去噪方法中硬、软阈值函数存在的缺陷,提高小波阈值去噪效果,文章通过研究不同阈值函数的去噪原理,提出一种应用于小波去噪的改进阈值函数,使其同时具有硬、软阈值处理的优点;并利用MATLAB分别对仿真信号和实际车削振动信号进行分析,验证改进阈值函数的可行性。结果表明：相较于传统的硬、软阈值函数去噪方法,该文提出的改进阈值小波去噪方法能更加有效去噪,在保留振动信号原貌特征的同时,提高信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)并减小均方根误差(root mean square error, RMSE),适合非平稳振动信号去噪,为后续信号处理和车刀磨损状态识别工作奠定了一定的基础。     

一种新的改进阈值的小波包图像去噪方法

介绍了小波阈值去噪的基本原理,针对软、硬阈值化方法在图像处理上存在的边界模糊和振荡等失真的不理想情况,采用了一个新的阈值化构造函数。该函数运用了阶次调节因子和振荡调整因子,能分别对作用对象进行动态修正,以获得较优的小波系数的阈值估计。仿真试验表明,采用该阈值化函数的小波包消噪方法能对带噪图像进行有效去噪,对比实验统计表明,其性能优于传统的阈值化方法。     

基于小波迹和匹配追踪算法的超声波检测信号消噪

针对某大型国有企业的零件在线无损检测工程实际需求,为了提高超声波检测的准确度和精度,引入小波迹理论和匹配追踪算法对超声波检测信号进行消噪处理.首先,在信号的小波变换基础上构建一个小波迹字典;然后,在小波迹域内进行阈值消噪去除信号中的噪声;最后,利用匹配追踪算法通过有限步骤的迭代后,在小波迹字典上用一定数量的小波迹的组合来实现原信号的稀疏描述.小波迹字典内的小波迹具有对信号结构特征无损的描述能力,在小波迹域内消噪克服了传统小波消噪不考虑各尺度之间小波系数的相关性而只进行简单的系数收缩的缺陷.通过仿真试验将本文采用的方法与传统的小波硬阈值和软阈值消噪技术进行了对比,结果表明该方法的消噪效果要优于传统的小波消噪方法.实际超声波检测信号的处理结果也论证了本文所采用消噪技术的优越性.     

基于离散小波变换门限消噪法阈值确定的研究

本文利用信号和噪声表现出截然不同的特性,在原有软／硬阈值消噪的基础上提出了最大似然估计闽值消噪法。结果表明,利用小波变换进行消噪处理,最大似然估计闽值法优于正交小波变换中的软／硬阈值处理,在均方差较小的情况下信噪比得以提高。     

一种新的超声导波信号小波阈值去噪方法

在断轨检测中,为了获取有效的超声导波信号,必须对超声导波进行相应的去噪工作,而去噪效果的好坏直接影响到测量结果精度和可靠性。为了进一步提高去噪效果,本文针对传统的阈值函数法的不足,进行适当的改进,即提出一种新的小波阈值函数来提高去噪效果。文中简述了该种小波阈值函数的原理及构建,并进行了相关的仿真和分析;将该种方法的去噪效果与传统的软、硬阈值函数法去噪效果进行比较。结果表明,相对软阈值函数法,新阈值函数方法去噪后信号信噪比提高6%~15%,均方误差降低14%左右;相对硬阈值函数法,新阈值函数方法去噪后信号信噪比提高8%~25%,均方误差降低20%左右,并且新阈值函数方法去噪后信号幅值非常接近原始信号幅值,即该种超声导波小波阈值法相对于上述传统阈值函数法去噪效果有明显提升。     

一种基于改进的软硬阈值折衷法的去噪研究

在小波域中分析了传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在软硬阈值折衷法的基础上,提出了一种新方法;采用模糊滤波器对含噪信号进行预处理,从而降低白噪声的方差,然后采用软硬阈值折衷法对处理过的信号进行消噪,仿真实验表明,新方法可有效的抑制噪声.其消噪后的信噪比和均方误差均优于软硬阈值函数及其折衷算法,具有较好的消噪效果.     

信号的小波阈值法消噪及其在LabVIEW中的实现

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。     

小波变换用于抑制干扰信号几种方法的比较研究

对小波变换抑制干扰信号提取真实信号的3种方法，即小波滤波器消噪法；软、硬阈值消噪法；基于模极大值的小波去噪方法，进行了比较研究。给出了每种方法的适用范围及具体的算法、仿真结果，对于选用小波变换工具进行信号处理具有一定的理论意义和实用价值。     

改进阈值函数在图像去噪中的应用研究

针对传统阈值函数在图像去噪中存在的缺点和阈值选取的不确定性,为进一步研究小波去噪处理算法,提出了一种新的改进阈值函数的去噪算法,分别对Circuit、Eight、Road 3幅图像采用传统的硬阈值、软阈值、半软阈值方法和文中方法进行Matlab仿真实验。对比分析,文中方法既获得了较好的视觉效果和更高的峰值信噪比,又克服了软阈值信号失真和硬阈值信号不连续、振荡等缺点,且能够在消噪和保留原有信号的弱特征之间获得较好的平衡,明显地改进了传统硬、软阈值函数去噪算法存在的诸多不足,在实际应用中更为有效。     

基于自适应阈值小波变换的心音去噪方法

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。     

针对医学图像的小波阈值去噪方法

为了改善小波阈值去噪算法中硬阈值和软阈值存在的不足,提出一种新的小波阈值去噪方法.该算法在进行小波阈值去噪前,先将图像分割成背景平坦区域和细节区域两部分,然后分别进行小波阈值去噪,最后融合两图像从而获得去噪图像.在分别进行小波阈值去噪时,利用迭代法进行阈值选择,采用"软、硬阈值折中"阈值函数.根据对医学图像去噪的仿真实验结果表明,该算法在去噪效果上均优于传统的软硬阈值方法.     

基于平移不变小波变换的脑电信号去噪

鉴于传统小波阈值法去噪时,硬阈值函数存在不连续性,软阈值函数存在恒定偏差,去噪效果不佳,提出一种基于新阈值函数的小波平移不变量去噪法。首先构造一种任意阶可导的新阈值函数,再采用平移不变小波方法处理脑电信号。在matlab2009平台上分别采用软、硬阈值及改进方法对脑电信号进行去噪,结果表明:改进方法能够更好的保持脑电信号的特征,且具有更高的信噪比和更低的均方根误差。该方法去除脑电信号噪声性能优于传统小波阈值法,有利于准确提取脑电特征参数。     

基于提升小波变换的心音去噪新方法

针对传统的小波阈值函数去噪无法有效滤除信号中的特定噪声,结合软、硬阈值函数的优点,提出了一种基于提升小波新阈值函数算法对心音信号进行去噪.首先利用提升小波变换对心音信号进行分解;然后利用新阈值函数更新其小波系数进行重构;最后与提升小波软、硬阈值函数去噪后的心音进行了希尔伯特包络提取验证其去噪效果.实验结果表明,提出的提升小波去噪新方法较软、硬阈值方法有更好的滤波效果,且提取的曲线包络更加清晰、平滑.     

改进的小波阈值消噪法应用于脉冲星弱信号处理

利用小波变换去除噪声的基本原理和方法及消色散方法对毫秒脉冲星极弱信号进行了提取,并对噪声进行了最佳阈值选取实验研究,实现了脉冲星弱信号消色散积累后的检测和抑噪.并研究了阈值函数的几种改进方案,进而对PSR 0437-4715信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较,认为采用改进的阈值函数对脉冲星信号处理较采用传统的软、硬阈值函数处理具有优越性.研究结果表明改进的小波阈值消噪方法是一种提高信噪比、展示噪声和突变信号的优越方法.     

基于小波变换的新阈值法心电信号去噪的研究

心电信号反映人体的健康状况,在采集过程中容易受到高频、低频等多种干扰,而传统小波去噪方法的效果不是很理想。提出一种基于离散小波变换的新阈值法,与传统的硬、软阈值法比较,该方法在一定程度上有效地抑制各种噪声,能够更好地保持心电信号的特征和波形幅度。并用MIT-BIH数据库对提出的新阈值法进行验证。实验结果表明所提出的算法与传统小波阈值法相比,能更好地保持心电信号的几何特征,具有更高的信噪比,取得良好的去噪效果。     

微电机噪声信号的小波包分析与故障检测

电机运转噪声中包含了电机状态的信息,分析了微电机的噪声源及噪声信号特征,基于最优小波包基和Donoho软阈值消噪方法对一组微电机标准信号和故障信号进行了消噪处理,比较低频信号成分的功率谱得出故障特征频率,从而确定电机故障,结果表明该方法能有效实现对电机的故障检测.