基于小波变换模极大值的汽轮机振动信号去噪

针对汽轮机振动信号去噪问题,根据振动信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法.利用该法可以最大程度对含噪汽轮机振动信号去噪处理,实现信噪分离,并有效地保留信号的奇异点信息.     

一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究

利用小波变换消除噪声有很多方法，模极大值小波域消噪算法是比较好的一种算法，但是该算法只能采用二进制尺度分解，这限制了一些信号的分析结果。作者针对该不足进行了改进，采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。仿真实验证明：改进的模极大值小波域消噪算法比原算法在提高信噪比上更加有效。     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

小波去噪中对模极大值处理

分析信号和噪声的奇异指数，根据函数不同的奇异指数小波变换的中模极大值具有不同的传播特性的理论，在相邻模极步构成的待爱域中对分析出的噪声局部模极大值所在的选能域进行平滑处理，反变换重建出现去噪信号，实验结果表明这处方法计算简单且有较好的去噪效果。     

基于小波变换的模极大值图像边缘检测算法

将小波分析技术运用到图像边缘检测中以勾勒图像轮廓，提出了基于小波变换的模极大值边缘检测算法．利用二次B样条小波和Mallat算法对图像进行了边缘检测．仿真结果表明：该方法去噪效果好，能提取图像中较弱的边缘，且边缘具有很强的连续性，明显优于传统的边缘检测算子．     

基于快速提升小波变换的电能畸变信号模极大值检测方法

为了提高电能质量检测的实时性,提出了一种畸变点检测的方法.即先对扰动信号做提升小波变换,用极大极小阈值去噪,再用模极大值进行畸变点的检测.仿真结果表明,该方法不仅能较好地抑制噪声,而且比传统小波计算速度快,较好地满足了实时性的要求,适于DSP芯片的实时实现.     

一种改进的模极大值小波域的去噪算法研究

利用小波变换消除噪声有很多方法,模极大值小波域消噪算法是比较好的一种算法,但是该算法只能采用二进制尺度分解,这限制了一些信号的分析结果。作者针对该不足进行了改进,采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。仿真实验证明：改进的模极大值小波域消噪算法比原算法在提高信噪比上更加有效。     

由小波变换模极大值实现信号重构

基于多尺度分析的思想 ,指出小波模极大值能检测信号的奇异性。通过模极大值可实现信号重构。然后 ,研究了一种算法 ,可从混有噪声的信号中 ,采用设定阀值的方法 ,消去噪声相关的模极大值 ,提高恢复信号的质量     

基于小波变换模极大值的边缘检测方法

研究了采用小波变换模极大值进行图像边缘检测方法.小波变换模极大值常用来检测信号的奇异值,用这种方法可以检测到图像所有边缘的细节,但同时也会检测到一些伪边缘和噪声点.研究通过阈值消除伪边缘并给出了确定阈值的具体方法.实验结果表明,采用图像分块方法确定阈值,并用该阈值来限定模值,可以得到更好的边缘检测效果.     

基于小波模极大值的边缘检测

图像的边缘检测技术对于图像处理、模式识别等都具有重要研究意义。如何提高边缘检测的准确性,使边缘提取算法具有更高的信噪比是图像处理的经典难题,所以好的边缘提取算法一直是众多学者研究的重点。本文首先介绍了小波变换对于边缘检测技术的应用,然后针对图像边缘检测中噪声抑制和提取边缘细节的矛盾,详细阐述了小波模极大值法的原理以及选取不同阈值对于处理结果的影响。最后通过实验对本文选用的方法和经典算法进行了比较,对比评价了它们各自的优缺点以及对噪声的抑制。     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法.通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号.同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的.实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用,可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之阃的矛盾.     

Iterative shaping reconstruction algorithm based on the modulus maxima of signals' dyadic wavelet transform

An iterative shaping reconstruction algorithm based on modulus maxima of signals' dyadic wavelet transform is proposed. Numerical experiments show that the algorithm is of good convergence and smaller reconstruction error. Compared with Mallat's alternating projection algorithm, this algorithm is simpler and faster.     

拉曼光谱预处理中几种小波去噪方法的分析

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限.以钙长石的拉曼光谱为研究对象,探讨小波变换在拉曼光谱信号去噪方面的应用,分别采用移动窗口最小二乘多项式平滑、移动窗口中位数平滑、非线性小波软硬阈值法和小波变换模极大值法对加噪后的拉曼光谱进行去噪并对去噪效果进行比较.结果表明,小波变换模极大值光谱去噪法得到了较高的信噪比,小波软硬阈值法次之,其他2种方法去噪效果较差.小波变换模极大值法能够有效去除光谱噪声,并很好地保留了光谱信号特征,为拉曼光谱的校正模型的建立奠定了良好的基础.     

基于小波多尺度乘积的信号去噪算法

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数：再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明：该算法在有效去除噪声的同时,也能保留信号的重要特征。     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

基于小波变换的雷达信噪比改善分析

针对雷达在检测弱目标能力的不足,基于雷达信号与噪声的实际窄带模型,提出运用小波分解加阈值处理的去噪方法改善功率信噪比。一方面推导出了信噪比改善的理论计算公式,另一方面采用模拟和实际采集的数据进行了大量的仿真实验。计算和仿真结果的一致性表明:在传统的雷达信号处理中,运用小波变换可提高检测前信号噪声比,进而提高雷达的探测距离。     

基于小波变换模极大值的橡胶薄层厚度超声检测

为解决同一薄层界面处的各次反射回波在时域上不可分离导致无法测厚的问题,提出利用小波变换模极大值对橡胶薄层超声回波信号奇异点进行检测的方法.信号奇异点构成模极大值曲线,极大值曲线产生周期性,相邻的极大值曲线对应入射时基体/橡胶界面和反射时橡胶/基体界面回波信号的到达时间,其差值为超声波在橡胶薄层中传播时间的2倍,取其平均值,计算出橡胶薄层的厚度.仿真结果表明,该方法的相对误差均在10%以内.经实例验证该方法是可行的.     

基于小波变换的舰船雷达信号去噪方法

由于舰船雷达信号目标环境的复杂性,从强杂波中检测目标异常困难,基于小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性,设计了一种实用的小波消噪方法。对舰船雷达回波信号实验检测结果表明,该方法能较好地改善信噪比增益,同时又能保持对突变信号的良好分辨率。