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小波阈值去噪技术研究及其在信号处理中的应用 总被引:7,自引:2,他引:5
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. 相似文献
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基于小波包收缩的心电信号除噪方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
文章提出了一种新的基于小波包分析的心电信号的除噪方法。讨论了小波包收缩消噪的原理、阈值的选取以及阈值的量化规则。比较了选择不同的阈值以及不同的阈值量化规则对信号消噪的效果。结果表明基于小波包分析的小波包收缩除噪技术在保持信号奇异性的同时能有效的去除心电信号的噪声。 相似文献
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冲击信号属于非平稳随机信号,在分析冲击信号之前信号消噪非常重要.基于Donoho提出的小波阈值收缩算法,提出了一种新的自适应于原信号的折中收缩函数.不同于经典阈值消噪算法,新算法克服了硬阈值算法造成的信号不连续的缺点,也弱化了软阈值算法中原信号小波系数与消噪后小波系数的固定偏差.应用结果表明,自适应小波阈值算法对冲击信号消噪比常用的软阈值或硬阈值算法具有更好的直观效果. 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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崔明义 《计算机工程与应用》2009,45(34):38-40
浮点数编码具有精度高、便于高维大空间搜索的优点,在函数优化和约束优化领域明显有效于其他编码。但浮点数编码遗传算法在运行环境中产生的噪音对算法性能的影响并未引起人们的重视。传统的浮点数编码遗传算法采用的是有界随机变异,不能消除噪音对算法性能的影响。提出了基于小波阈值收缩消噪的浮点数编码遗传算法,建立滤波器,采用不同的阈值消噪取代变异操作,并进行了实验。该研究和实验结果表明,这种方法理论上是可靠的,方法上是可行的,选择适当的阈值,可明显提高算法的全局最优解精度,具有较高的稳定性。 相似文献
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针对小波阈值去噪方法中存在阈值选取困难和阈值函数量化效果差的缺陷,提出一种基于人工蜂群算法和带参阈值函数的图像去噪方法。首先,设计一个新的小波阈值函数,该函数具有连续性,高阶可微性和参数可调性,能够有效地解决硬阈值函数的不连续性和软阈值函数具有恒定偏差的问题。然后采用人工蜂群优化算法选取最优阈值,将其代入新小波阈值函数对带噪图像进行去噪处理。最后用MATLAB进行仿真实验,对比新阈值函数和传统阈值函数的去噪效果。实验结果表明:在图像去噪效果方面,提出的基于人工蜂群算法的新阈值函数明显优于传统阈值函数。 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
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图像小波阈值去噪方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
郭建峰 《数字社区&智能家居》2014,(8):5291-5292
该文介绍了小波阈值去噪的基本原理,描述了图像小波阈值法去噪的过程,并通过仿真实验结果比较了小波阈值去噪方法在选取不同阈值函数下的去噪效果,证明了小波阈值去噪法是一种非常有效的变换域图像去噪方法。 相似文献
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为了提高小波阈值去噪算法中的软阈值和硬阈值以及已有改进阈值函数存在的不足,提出了新的分层阈值函数的方法。该算法首先对噪声图像进行分解,从而得出小波系数。然后用改进的阈值函数对高频部分系数进行分层阈值处理。最后根据所得估计的小波系数在小波基的条件下,对图像进行重构,得到去噪后图像。该阈值函数具有优良的数学特性,通过对医学图像仿真实验结果表明,该算法去噪的效果无论是在视觉效果上,还是在均方差和信噪比性能分析上均优于常用的阈值函数,所以该算法在解决实际去噪问题中值得推广与应用。 相似文献
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工程实践中的振动信号往往存在噪声干扰而导致信号特征信息无法显露,传统小波包软、硬阈值函数去噪形式固定,无法依据信号小波包分解系数的噪声干扰情况进行调整.据此,提出一种新的介于软、硬阈值函数之间的改进小波包阈值函数,并将排列熵作为信号含噪情况表征参数引入阈值函数中.对信号小波包系数进行排列熵计算,并依据该值对阈值函数进行自适应调整,使得新的阈值函数能够对含噪较多的小波包系数进行大尺度收缩而对含实际信号特征较多的小波包系数尽可能地保留,从而达到最佳的去噪效果.对滚动轴承振动实验信号的去噪分析,并与其他方法进行对比,验证了该方法的有效性与优越性. 相似文献
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输气管道的泄漏检测对保障其管道的正常运行具有重要意义,但是在实际工作中,传感器检测到的信号会受到噪声的干扰。为了提高管道泄漏检测精度,采用一种不依赖于傅里叶变换的提升小波变换方法,并引入改进阈值函数对信号进行降噪处理,分别对比不同小波基函数,不同分解尺度利用改进阈值算法的降噪效果,确认db5小波函数作为最优提升小波函数,并对信号进行四层分解的信号处理信噪比最高,最后利用现场实验采集到的负压波信号进行传统小波去噪和提升小波改进阈值算法去噪的效果对比,其结果表明提升小波改进阈值算法的去噪效果优于传统小波算法的去噪效果,在管道泄漏检测的信号降噪中具有良好的应用价值。 相似文献
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基于小波的信号阈值去噪算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
阈值去噪的方法就是在小波分解后的各层系数中,对模大于或小于某阈值T的系数分别处理,然后对处理完的小波系数再反变换重构出经去噪后的信号.在阈值去噪中,阈值函数体现了对超过和低于阈值的小波系数模的不同的处理策略以及不同的估计方法. 相似文献