拉曼光谱小波阈值去噪最佳分解层数自适应确定方法的研究

拉曼光谱技术是一种广泛应用于食品检测、环境监测和化学分析等领域的高新技术，噪声是影响分析结果准确性的主要原因，因此消除检测过程中的噪声干扰尤为重要。小波阈值去噪具有计算速度快、选基灵活的优点被广泛运用到信号去噪中，最佳分解层数的确定是该方法最重要内容之一。对白噪声与实际噪声的差异性和共性进行研究与分析，结合小波分解原理和小波系数变化规律，提出基于小波细节系数能量比值的最佳分解层数自适应确定方法，在整个小波阈值去噪过程中，只需要进行一次阈值处理和小波重构。通过仿真和实验验证了该方法的可行性和正确性，结果表明该方法可以更快速、更准确地找到最佳的分解层数，可以缩短拉曼光谱仪等光学检测仪器的分析时间、提高分析结果的准确性和仪表的智能化、自动化程度。     

基于最优小波基选取的掘进机振动信号去噪方法

为了提高掘进机振动信号小波包去噪的效果,最大限度避免噪声对信号特征提取的影响,提出了基于最优小波基选取的掘进机振动信号去噪方法。该方法以信号频谱为分析依据,首先确定了小波包分解的最优分解层数,再选择最优小波基函数,实现了对掘进机振动信号的实时处理,去噪效果达到了最佳。现场试验结果也验证了该方法的有效性。     

小波阈值消噪算法中自适应确定分解层数研究

小波多尺度分解的阈值算法是一种有效的信号去噪方法,但实际应用中去噪效果易受到分解层数、门限阈值以及阈值函数选取的影响.分析了有用信号和白噪声的小波系数特点,提出了一种分解层数的自适应确定方法.基于自相关函数的白噪声检验,提出通过去除白噪声小波变换细节系数中的相关成分来增加白噪声的显著性检验,提高了自适应确定最优分解层数的准确性.仿真结果表明,确定最优分解层数是重要的.较之传统的基于白化检验确定最优分解层数的方法,该方法具有更好的去噪效果,尤其适用于强噪声背景下弱信号检测.     

基于小波阈值算法的中心静脉压信号去噪研究

为去除无创中心静脉压监测仪采集的中心静脉压信号中的噪声,提出了一种基于小波阈值的去噪算法。针对采集过程中出现的基线漂移和高频噪声,通过选取合适的小波基、小波分解层数和阈值方法,对中心静脉压信号进行小波阈值处理,并与经过傅里叶变换和维纳滤波去噪后的结果进行对比。在信噪比、均方根差等评价指标上,小波阈值的效果更好。选择sym3小波基对中心静脉压信号进行6层小波分解,设置硬阈值所得到的效果更好。该算法能够有效去除采集过程中产生的噪声信号,信噪比达到90.1942dB,均方根差接近0,与其他算法相比去噪效果更好。     

基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法

为了更好地降低电能质量扰动信号中的噪声,提出了一种基于自适应分解层数和阈值的小波去噪算法.通过计算小波细节系数的峰值比,自适应地确定最佳小波分解层数,根据各层细节系数中有用信息和噪声信息的分布特性以及细节系数的正、负峰值比,动态调整各层细节系数的上、下阈值.应用Matlab对暂态振荡和脉冲信号进行去噪处理,并与传统硬、软阈值算法和一种改进小波阈值算法相比.结果表明:本文提出的自适应分解层数和阈值的小波去噪算法得到的信噪比和均方根误差均优于以上3种方法,重构后信号更接近原始信号,并且较好地保留了扰动期间信号的特征信息.     

Hilbert-Huang变换在语音去噪中的应用

研究语音信号噪声抑制问题,针对噪声污染干扰正确语音的传输,传统采用的HHT噪声抑制方法有多尺度滤波和阈值去噪,对所有的IMF分量进行处理,没有将IMF分量中的有用信号和噪声信号区别开来,去噪效果受到抑制.为使去噪效果更好,提出一种新的基于能量分析的阈值去噪方法,对含噪信号经过Hilbert-Huang变换后的IMF分量,对于信号和噪声能量分布的特点进行能量分析,将加噪信号中有用信号和噪声信号分离开,再利用阈值去噪方法完成去噪.通过仿真,可观察出语音信号的噪声得到了抑制,能够准确识别语音信号,并且比小波方法简单,不用选择小波基和确定分解层数,不用选择判断阈值,就能够达到或接近小波去噪的水平.     

对比3种阈值滤波法处理毛细管电泳信号

用小波阈值法处理含噪毛细管电泳分析信号，消除其中的噪声，重点比较了强制阈值法，默认阈值法和给定软阈值法3种小波重构阈值消噪方法的处理结果及各自特点，并详细叙述了分解层数的选择，通过实验提出对毛细管电泳分析信号进行处理的最优条件。     

基于小波包分析木材声发射信号消噪处理

由于目前的滤噪技术在检测木材声发射信号时还存在一定的缺点,本文根据木材声发射信号的特征,基于小波包分析研究了利用信号的小波包分析、计算和最佳小波包基的选取.采用默认阈值方法处理小波系数,通过小波包重构得到消噪后的木材损伤声发射信号,噪声得到较好的抑制.结果表明用小波包变换进行消噪处理,噪声消除彻底,提高了损伤缺陷检测的准确性.     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

一种基于小波分析的AR噪声滤波方法

为了滤除外测数据中AR模型的噪声,提出了一种基于小波分析的滤波方法。针对信号和AR噪声在小波域的分布特性,对传统的阈值滤波方法进行了改进,对小波系数进行偏自相关系数截尾检验来确定分解层数,利用广义交叉确认算法来确定分阈值,仿真结果表明该方法能有效滤除外测数据中的AR噪声。该方法对有色噪声的处理具有较大的借鉴意义。     

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。     

小波支持向量机在SAR图像降噪中的应用

基于支持向量回归理论和小波支持向量核函数,提出了一种新的SAR滤波方法。首先对支持向量回归方法做了分析,通过对复杂信号进行逼近实验,验证了其应用于图像滤波的可行性和合理性。之后将SAR图像看成是一个二维连续信号,将对复杂信号具有更好逼近能力的小波支持向量核函数用于SAR图像滤波,小波核函数由Morlet小波构建。实验结果表明本文提出的方法能很好的降低SAR图像噪声,而且能比传统方法更好的保持边缘。     

基于盲源分离的超声信号去噪的仿真研究

提出一种新的基于盲源分离的超声信号去噪方法.为了验证去噪方法的有效性,应用此方法处理了仿真的超声信号,并与小波去噪的效果进行了比较.实验结果表明:该去噪方法能极大提高超声信号的信噪比,且其效果能与小波去噪方法相媲美,其特点是通过超声信号和噪声信号的盲源分离实现噪声消除.     

基于小波方差分解的混沌时间序列噪声估计和阈值去噪

针对小波噪声处理时重视信号的分解而忽略噪声特性的问题,利用小波变换的方差分解功能对白噪声的小波系数方差进行分析,提出一种新的小波噪声估计和阈值去噪方法。该方法以时间序列第一、二层的小波方差来估计噪声水平,通过计算出噪声方差在各层小波系数上的分布来确定软阈值。对Lorenz、Chen等混沌系统的仿真结果表明,该方法有较好的效果。其后对上证指数和上海天然胶期货日收盘价序列进行去噪处理,验证了该方法的有效性。     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于自适应小波阈值的心电信号降噪方法

多尺度分析对于小波阈值的选取以及小波函数的设计依赖性较强,针对不同个体心电信号的降噪效果差异性较大。提出一种自适应的小波阈值计算和选取方法,该方法在启发式阈值优化方法基础上融入了小波分解层数和层级影响因子,通过动态调整每一层小波系数的阈值计算函数实现更加合理的信号分解与降噪处理。实验结果表明所提出算法在心电信号降噪效果方面获得了较好的表现,能够满足临床应用需求。     

提升小波改进阈值算法在输气管道泄漏信号降噪处理中的应用

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。     

基于正交小波变换的心冲击图自适应去噪方法

研究了心冲击图的正交小波变换最小均方自适应去噪;阐述了基于正交小波变换的最小均方自适应去噪原理;利用径向高斯核函数对心冲击图进行自适应时频联合分析,得到了中心频率并确定了小波分解尺度;提出了通过选择小波基函数和输入信号长度确定自适应滤波器阶数的方法;从矩阵角度给出了算法的实现步骤,并分析了正交小波变换提高最小均方算法收敛速度的原因.实验结果表明,正交小波变换最小均方算法使自适应去噪后的心冲击图更快达到稳态,随心动周期的变化趋势更加明显.比较去噪前后心冲击图的功率谱密度可知,正交小波变换最小均方算法在保留心冲击图特征的同时自适应地去除了其中的时变噪声,获得了良好的去噪效果.     

小波包去噪方法在海底石油管道超声检测中的应用

通过分析海底石油管道超声检测回波信号,部分有效信号混在噪声信号里,本文研究了具有任意多尺度分解特性的小波包去噪方法。首先介绍了小波包的基本理论以及去噪声理论,然后运用小波包分析对实际测量的超声回波信号进行。处理。仿真结果表明,小波包去噪法能更好地抑制噪声,明显提高信噪比。     

基于小波-EEMD-Adaline网络的容栅传感器信号去噪方法

针对容栅传感器检测的转动轴扭振信号掺杂的环境噪声干扰和自身的电磁噪声干扰使得信噪比低、微弱信号难提取的问题,提出了一种基于小波-EEMD-Adaline自适应线性神经网络去噪方法.该方法对信号进行小波、EEMD、Adaline网络消噪处理,采用三级去噪、噪声过滤、对消来逼近原始信号.用典型加噪超声信号、Doppler信号、Block信号对该方法进行有效性验证,与EEMD、基于小波分解的EEMD去噪效果相比较.实验结果表明,后两种方法信号去噪的SNR提升小(均不到20),而本文方法SNR(RMSE)提升(减小)明显,对于9 dB的Doppler信号SNR提升达90,RMSE从1.038 5降至0.009 5.对容栅电路实测大噪声微弱信号去噪,结果表明,该方法去噪性能更优,去噪后信号光滑性好,波动稳定性强.