基于DSP的小波阈值去噪算法的实现

小波去噪是信号处理领域中的热点与前沿课题。阐述了小波去噪的基本原理和方法,利用TMS320F2812 DSP高速的运算能力、强大的实时处理能力等特点,在DSP上实现小波阈值去噪算法,为小波去噪提供了实时处理平台。采用软阈值函数和tein无偏风险阈值2t（rigrure规则）对噪声污染信号进行小波阈值去噪处理,实验发现,该法可以很好的去除噪声,满足信号去噪的光滑性和相似性准则。     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

小波阈值去噪技术分析研究

本文论述了非线性小波阈值语音去噪原理和实现过程中的几个难点解决方法。     

基于改进遗传算法的小波阈值语音去噪

针对语音信号在传输和处理的过程中经常会受到不同程度噪声干扰的问题,在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了一种改进型去噪方法。该方法采用遗传算法对小波阈值参数进行自动寻优,并对传统遗传算法加以改进,克服了其容易陷入局部最优的缺点,实现了阈值的自适应选取,解决了人为选择阈值导致去噪效果不明显的问题。实验表明,改进方法能够较好的去除语音信号中的噪声干扰,信噪比较高,相比于通用阈值法提高了15%。     

基于阈值函数的小波去噪的研究

文章主要研究了毫米波汽车防撞雷达中频信号的去噪问题。主要研究内容包括小波变换的基本理论和基于阈值的小波去噪等方面。通过MATLAB仿真来分析不同小波基、不同分解层数及不同阈值下的硬软阈值的去噪性能。     

一种改进的小波阈值去噪法

基于小波变换的阈值去噪法是去除数字信号中白噪声的有效算法,其中阈值函数的选择关系着重构信号的连续性和精度。但是硬阈值函数在阈值点具有不连续性,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号间存在恒定偏差的缺陷,这些缺点限制了阈值去噪法的进一步应用。将硬阈值和软阈值函数进行加权平均,选取适当的权值函数,可以构造出一种克服了软硬阈值缺点的新的阈值函数。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。     

基于改进阈值函数的小波域去噪算法的研究

在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪算法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,此函数不仅易计算,且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。试验结果表明,该方法可有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。     

基于小波变换的分层阈值去噪算法研究

在研究各种软硬阈值噪声滤除方法的基础上,考虑到噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数分布不同,提出了一种基于非线性小波变换的分层阈值去噪方法。该方法与全局阈值去噪相比较,具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。文章方法与全局软硬阈值去噪处理的峰值信噪比和均方误差进行对比,可以看出,文章方法具有更好的去噪效果。     

基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法

本文分析了噪声的小波变换特征,阐述了基于阈值的正交小波变换去噪法,在此基础上提出了一种基于Neyman-Pearson准则的小波阈值去噪法。其小波阈值的选择是依据设定虚警概率后使得检测概率为最大的准则,并随各尺度独立。通过实验验证了该方法的有效性和优异性。     

一种基于平移不变的小波阈值去噪算法

经典的D.L.Donoho小波阈值去噪算法在信号的奇异点处会产生Pseudo-Gibbs现象，从而使去噪后的信号在急剧变换部分产生振荡现象。为了抑制Pseudo-Gibbs现象，提出了一种基于平移不变的小波阈值去噪方法，在一定的平移量范围内，对分析信号进行循环平移，然后对这个新信号进行阈值处理，得到去噪后的信号，再对该信号作相反的循环平移，重复这一过程，对所获得结果求平均，就得到原始信号去噪后的估计信号。仿真实验的结果证明了算法的有效性。     

基于小波阈值的医学图像去噪研究

在分析目前广泛应用的软阈值和硬阈值函数去噪方法的基础上,提出了一种改进的小波阈值函数的医学图像去噪方法.这种方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又有效克服了软阈值法细节模糊和硬阈值法去噪信号的失真现象.仿真结果表明,该方法在有效去除噪声的同时,较好地保留了MRI图像的细节,有利于医生的诊断.     

基于正交小波变换的图像去噪算法研究

提出了一种基于正交小波变换的图像去噪方法,首先利用离散小波对图像信号按Mallat算法进行分解,然后采用软闽值与小波重构的算法进行去噪。深入研究了小波变换中的图像分解与重构的Mallat算法,详细介绍了正交小波变换中阈值的选取,并进行了实验研究。实验结果表明,该方法可以有效去除噪声,并保留了图像细节部分的有用信息。     

基于小波分解的计算机图像去噪算法

计算机图像在形成过程中较易受到外界因素的干扰而形成噪声,对图像质量噪声较大的影响,小波分解可对图像信号在频域中进行细致的划分,选择合适的阈值可实现图像去噪的目的。文中分别对图像质量,小波分解、Mallat算法和小波阈值去噪进行阐述,并利用Matlab仿真软件对应用小波分解的图像信号进行去噪。仿真结果表明,该方法具有较好的图像去噪效果。     

一种基于小波变换的自适应图像降噪法

提出了一种基于二进小波变换的图像降噪方法,通过对小波变换系数进行阈值处理实现降噪。该方法结合图像的自身邻域信息,具有一定的自适应性。实验结果证明能够产生较好的效果。     

基于Matlab的小波去噪算法研究

小波阈值去噪是通过小波变换技术将含噪信号分解及重构,通过一个阈值限定小波分解后的小波系数来去除噪声的方法。在小波分析域中分析了传统的软阈值法和硬阈值去噪方法的特点,同时指出传统分析法中存在的缺点,提出了软硬阈值折衷的去噪方法。采用雷达信号用Matlab对去噪效果进行仿真,证明了改进方法的去噪效果优于单纯的软阈值与硬阈值方法。     

一种基于小波变换的图像去噪算法

利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。针对图像存在大量噪声的情况,阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上,提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。通过试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。     

基于DM642的微光图像小波阈值降噪

介绍了一种在实际设计中比较有效的小波阈值降噪方法,可以在保持图像细节信息的前提下尽可能提高微光图像的信噪比.     

基于小波阈值去噪的UFMC信道估计算法

通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)技术是一种新型多载波技术,是5G备选波形技术之一.对UFMC系统进行了介绍,再针对该系统的信道估计问题,提出一种基于小波阈值去噪的最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法.首先利用LS算法获得导频处的信道响应,再用...