基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号噪声去除方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的阈值去噪方案。该方法有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象的问题,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

基于小波变换的非平稳信号去噪

传统的信号去噪算法往往仅对平稳噪声或缓慢变化的噪声有效, 且残留的信号噪声较大。基于小波变换的去噪算法对传统的小波阈值法进行了改进,根据信号与噪声在小波域的分布特性以及信号和噪声小波变换的模极大值随尺度的变化大小不同,得到噪声在小波域中的位置以及小波系数大小。实验结果表明：该算法对平稳和非平稳的噪声都能进行较好地去噪。     

基于级联离散小波变换的信号去噪方法研究

提出了基于级联离散小波变换的信号去噪方法。该方法通过对带噪信号作一层离散小波变换(DWT)后提取的低频部分和高频部分分别作一层DWT和四层DWT,然后,对低频部分提取的低频成分和高频成分均作三层DWT,接着,对所有分解的小波系数进行阈值处理,最后,完成信号重构。实验结果表明:在同样的小波分解层次下,本方法去噪效果好于DWT法和WPD法。     

基于小波分析的脉冲涡流信号去噪方法研究

应用小波多尺度分解与重构技术和小波包分析技术对脉冲涡流检测信号进行处理,将信号中的噪声分离出来并去除。采用离散小波变换的强制消噪法、软阈值消噪法和不同熵准则的小波包消噪法,对实测的脉冲涡流信号进行消噪。在保留信号中有用成分的前提下,结合信号的信噪比和均方根误差,对消噪方法进行比较和优选。实验结果表明,小波包分析中的Threshold熵准则法效果最好。     

地震波形信号小波去噪研究

从小波变换的基本原理出发,讨论了如何选择合适的小波函数及适当的阈值,以实现非线性非平稳地震信号的去噪算法。利用多尺度小波分解对地震波形数据进行了分析,在MATLAB中实现了对地震信号的去噪算法。分析比较了基于傅里叶变换和基于小波变换的两种算法对实际地震信号的去噪效果。结果表明,对于非线性非平稳地震信号的噪声消减,小波变换去噪算法显著优于傅里叶变换去噪算法。     

地震信号小波变换的去噪方法

运用模极大值法基本原理进行地震信号去噪研究,进而运用二次小波变换原理通过低层系数处理对常用小波去噪方法进行改进.通过合成不同的染噪地震信号,由一系列仿真实验对模拟地震信号进行不同尺度的小波分解与重构,从而实现最优小波分解尺度上的地震信号噪声去除.与常用的快速傅立叶转换方法比较,仿真结果表明,该小波变换方法能够有效去除地震勘探信号中的噪声,并且针对系数的二次小波变换可以明显改进去噪的效果.     

基于双树复数小波变换的切屑图像阈值去噪

由于在金属切削加工时通过CCD相机采集的切屑图像含有大量噪声，因此如何有效地去除噪声，获取切屑边缘信息是分析切屑形态参数，实现切屑控制的关键。目前小波变换图像去噪效果较好，而复数离散小波变换比实数小波变换具有更多优势，如：平移不变性、方向性等。并可提高图像的去噪能力。为了提高切屑图像的去噪能力，提出了一种采用双树复数小波变换进行切屑图像去噪的方法，即在原信号(噪声标准方差)未知情况下，采用GCV准则选取去噪阈值，双树复数小波变换进行去噪。典型图像与切屑图像去噪结果显示，该方法能有效地提高金属切削加工过程中切屑图像的噪声去除及屑形边缘检测的能力。     

基于平稳小波变换的铯谱和ECG信号的去噪方法

本文针对小波空间适应法在用于TOKAMAK铯谱信号以及ECG信号去噪中的缺陷,提出一种利用平稳小波变换来消除信号加性噪声的方法。对受噪声污染的信号进行多层平稳小波变换,避层估计平稳小渡变换细节信号中噪声的均方差并适当选取各层阈值．对平稳小波变换的各层细节信号进行不同的闭值处理,从而更好地抑制小波空间适应法消噪出现的Gibbs现象．较好地保持了铯谱信号和ECG信号的几何特征。     

小波变换在车流量检测雷达信号去噪中的应用

分析了车流量检测雷达中频信号的特点,探讨了小波变换在中频信号去噪中的应用;分别采用小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法对中频信号进行了去噪处理并对这三种方法的去噪性能进行了分析;实验结果表明,三种方法均能有效的抑制噪声,其中小波阈值法去噪效果较好,计算速度很快;平移不变量法去噪效果略优于小波阈值法,但计算速度较慢,模极大值法虽然取得了最好的去噪效果,但计算速度很慢;综合而言,小波变换阈值法最具实用价值。     

重复利用噪声信息的图像去噪的研究

该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节.其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用.通过对噪声信号和初步去噪信号进行小渡变换.比较它们的小波系数,当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时,将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数,然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪,从而达到既能够去除噪声,又能保留图像细节的目的.实验证明,该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进.     

矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法研究

采用电磁检测法检测矿用钢丝绳受损情况时,检测信号中含有大量噪声,且存在尖峰和突变干扰,增大了损伤识别难度,需要对原始检测信号进行降噪处理。常用的傅里叶变换无法处理运行中的钢丝绳检测信号,而小波变换因存在平移不变性较差、频带混叠等问题而影响检测准确度。提出了基于双树复小波变换的矿用钢丝绳损伤检测信号处理方法。首先采用Q平移法构造双树复小波高低通滤波器,对原始信号进行3层双树复小波分解,得到高低频信号分量;然后采用最小极大方差软阈值方法对分解信号进行降噪处理;最后对降噪信号进行重构。在实验室环境下搭建了钢丝绳损伤检测试验平台,对基于双树复小波变换的钢丝绳损伤检测信号处理方法的降噪性能进行验证,结果表明:该方法可有效减少检测信号中的尖峰和突变数量,使信号平稳,降噪效果优于经典小波变换,且增大了奇异点处信号峰值,有利于后续特征提取。     

一种基于静态小波变换的图像融合算法

给出了一种基于静态小波多尺度边缘检测的图像融合算法,是一种适用于微光和红外图像融合的多分辨率方法。该方法选择á trous多孔算法为基础,并选取不同尺度参数的LOG算子作边缘检测,利用了图像的多尺度边缘信息确定图像的边缘位置进行融合。在小波域中,对高频信息依据边缘检测的边缘点进行融合,对低频信息利用取加权法进行融合,再进行小波逆变换重构融合图像。通过红外和微光图像的融合实验结果表明,该方法能有效地突出边缘细节,提高图像分辨效果和人眼对场景目标的发现和识别概率。     

基于离散小波变换的某型航空发动机故障诊断研究

主要研究了离散小波变换极值点的方法在航空发动机传感器故障诊断中的应用;对输入信号输出信号进行离散小波高、低频系数分解重构,利用该系数求出输入输出信号的奇异值,然后去除由于输入突变所引起的极值点,其余的极值点对应于传感器的故障;在MATLAB平台下,仿真结果表明,该故障诊断方法可以及时、有效地检测出航空发动机传感器出现的各类故障。     

基于小波变换和数据融合技术的图像降噪方法

提出了一种基于小波变换和数据融合技术的图像降噪的方法．此方法对同一原始图像信号不同噪声的多源图像分别进行小波分解，在图像分解的高频域内，对小波系数进行阈值处理后，再进行数据融合处理，根据“多数原则”选择重要小波系数．在低频域内，新的逼近系数则通过对多幅图像的逼近系数直接进行加权平均得到．然后利用重要小波系数和逼近系数进行小波反变换，即可得到融合后的图像．实验结果表明：此方法既可以有效地降低噪声，又可以较好地保持图像细节．     

小波分析在管道缺陷超声检测中的应用

在管道缺陷超声无损检测中，作为检测基本数据的脉冲反射回波信号受到电子噪声(包括热噪声和量化噪声)和结构噪声的干扰，使材料的缺陷信号变得难以识别。小波变换借助于时．频局部分析特性，已成为现代信号处理中的一种重要方法。在阐述小波变换基本原理的基础上，研究了管道超声缺陷信号的小波分解与重构。利用此方法对超声信号进行分析，可方便地识别是否存在缺陷以及缺陷的位置。     

基于小波变换的心电信号降噪处理

实测的心电信号不可避免地存在一些强干扰和噪声,为了实现准确地提取反映心电信号的特征信息,该文应用一维离散小波变换实现了对心电信号的降噪处理。实验研究结果表明,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声,从而为心电信号特征信息的提取奠定了理论基础。     

基于小波变换的激光多普勒血流信号处理研究

激光多普勒血流量检测系统提取的光电信号中存在较大的高斯白噪声,为了消除这些噪声干扰,提取激光多普勒信号,提出了一种基于小波变换,使用Matlab中的wavelet toolbox对所得信号进行五层离散小波分解、阈值变换、消噪以及信号重构的处理方法。结果表明,该方法可有效地抑制噪声,从原始光电信号图中提取多普勒信号并对其进行分析,计算血流速度。该研究结果对后续的分析多普勒血流信号,实时检测血流量变化情况,解释血流病理含义,进而对诊断病因、指导医疗手段均有一定的参考价值。     

基于静态小波变换和2代曲波变换的图像融合算法

提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换(DWT)和曲波变换相结合的融合算法.     

运用离散二进小波变换分离声目标的信号与噪声

本文介绍离散二进小波变换的原理和实现多尺度离散二进小波变换的MALLAT塔式算法,给出了一个利用多尺度离散二进小波变换对战术声目标进行信号与噪声分离的实例;所得计算机模拟结果表明,运用离散二进小波变换滤除噪声,能够获得更高的信噪比。     

一种阈值自动设定的小波变换边缘检测方法

边缘检测是提取图像特征的重要手段,本文提出一种阈值自动设定的双阈值小波变换边缘检测方法。小波变换具有良好的时频局部化特性和多尺度分析能力,获得的边缘信息丰富,采用二维静态小波变换算法,计算出局部模极大值点,但其中除了边缘点外,还混有噪声信号,本文根据边缘与噪声的特征自动计算出阈值,实现了噪声与边缘的分离,强边缘与弱边缘的分离,并通过实例验证了算法的有效性。