基于Bayes阈值估计的小波在转子故障信号降噪中的运用

提出了一种有效的转子故障信号的降噪方法.该方法利用概率统计的最优估计原理对样本信号进行估计,增加了小波阈值参数的可靠性.根据Bayes估计风险最小的原则,对不同子带的小波系数估计小波阈值,通过软阈值函数进行逐层降噪,对降噪后的信号进行重构,达到对转子故障信号降噪.把从多功能振动实验台上取得的转子故障振动信号,利用该方法进行降噪.并将降噪结果与Birge-Massart小波阈值降噪法和Donoho小波阈值降噪法的处理结果进行比较,结果显示使用Bayes(贝叶斯)阈值估计降噪法处理的信号能够很好地保留信号的细节部分,而且信噪比(SNR)也有明显提高.     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

基于高阶阈值函数与小波包的混沌信号降噪

针对混沌信号小波降噪法中,高频段频率分辨率较差,且对小波分解系数所广泛采用的硬、软阈值量化方法存在着局限等问题,给出一种基于新型高阶阈值函数的混沌信号小波包降噪法。该方法采用小波包方法能够对小波分析中没有细分的高频部分进一步分解,保留了有用的高频信息,从而具有更加精确的局部分析能力;且所采用的阈值函数连续光滑,在噪声小波系数和混沌信号小波系数之间存在一个平滑过渡区,更符合信号的连续特性。仿真对比实验表明：与软阈值降噪法以及半软阈值与小波包降噪法相比,该方法对混沌信号的降噪效果明显,信噪比(SNR)有3.7~7dB的显著提高。     

小波阈值降噪在矿井语音通信中的应用研究

根据煤矿井下语音环境高噪声的特点,提出了一种在井下语音通信终端加入小波阈值降噪模块的方法。该方法改进了小波软、硬阈值降噪法,构造新的改进阈值函数,通过变量在软、硬阈值函数之间变动,降低了软、硬阈值函数降噪带来的负面影响。理论分析结果表明,引入小波阈值降噪可以显著提高语音通话效果,改善了煤矿井下语音通信系统的质量。     

改进的小波包能量分段阈值降噪方法

指出了单一阈值选取规则小波包降噪方法的局限性,提出了一种改进的小波包能量分段阈值降噪方法,并与其他小波包降噪方法进行对比分析。仿真结果表明,较其他小波降噪方法,改进的小波包能量分段阈值降噪方法去噪效果更佳。     

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。     

基于图象分割的空间自适应冗余小波降噪方法

提出了一种基于图象分割的空间自适应冗余小波图象降噪方法。标准的正交小波降噪方法通过对图象的小波系数进行阈值操作来达到降噪的目的。但是标准正交小波降噪方法由于缺少平移不变性和采用全局的阈值使降噪效果受到影响。为此引入冗余小波变换和空间自适应阈值的思想,文章中讨论了这种降噪技术的理论基础和技术细节。实验结果显示这种方法在性能上要大大优于标准正交小波降噪方法。     

基于经验模态分解的小波阈值降噪方法研究

针对小波阈值降噪方法中小波基和阈值缺乏选取依据的缺陷,提出了一种基于经验模态分解(EMD)的小波阈值降噪方法。首先将带噪信号进行EMD分解得到一系列本征模态分量(IMF),仅对带噪的高频IMF分量进行小波阈值降噪处理,将处理结果与不含噪声的低频IMF分量进行信号还原得到降噪后信号。方法有效避免了直接小波阈值降噪高频分量损失的问题,同时还可直接去除信号中可能存在的趋势项,比直接小波阈值降噪具有更好的效果。仿真数据处理证明了方法的有效性。     

基于邻域相关性新阈值函数的提升小波域信号降噪法

在小波阈值降噪中,在研究小波系数的软硬阈值处理方法的基础上,结合提升小波变换,提出了一种改进的基于邻域相关性的新型阈值函数．首先,介绍了提升小波阈值降噪的原理,再对新阈值函数的构造进行分析,新阈值函数有效地利用了小波系数之间的相关性,在小波系数的估计计算中考虑了邻域小波系数的大小．同时,采用改进的方法来确定降噪阈值．最后,进行降噪仿真实验,采用信噪比作为评定降噪结果的标准．仿真结果表明,新阈值函数降噪方法有效抑制了在信号奇异点附近产生的伪吉布斯现象,有较好的降噪效果．     

基于奇异值差分谱分析和蚁群算法的小波阈值降噪

针对传统小波阈值去噪阈值选取的问题,将奇异值差分谱的方法与蚁群算法相结合运用到小波阈值降噪中,提出一种小波系数双阈值寻优方法.首先将待处理含噪信号进行多尺度小波分解;之后根据每级信号小波系数的奇异值差分谱分析得到寻优的目标函数;然后根据目标函数利用蚁群算法在每级的小波系数上进行阈值寻优;最后重构经过最优阈值量化规则处理的小波系数得到降噪信号.通过对仿真信号的降噪处理表明本方法对不同特点信号的降噪效果要好于传统阈值降噪方法;对滚动轴承以及深沟球轴承的振动故障信号的降噪处理验证了方法的可行性和适用性.     

车载光电测量平台晃动监测数据分析

车载环境下由于加速度计自身和外界环境干扰等因素的影响,真实的加速度信号叠加了大量干扰信号。针对加速度计信号特点,采用小波阈值去噪对加速度计信号进行了滤波处理。建立一个振动信号模型,将真实的加速度计的输出噪声作为干扰成分叠加到该模型上,选择较优的小波参数,对仿真信号进行小波阈值去噪,去噪后信噪比（SNR）由4．24dB提高到20．45dB,均方根误差（RMSE）由0．051改善到0．0081。据此对真实加速度计输出信号进行去噪处理,实验结果表明：小波阈值去噪对加速度信号具有良好的滤波效果。     

一种改进的小波阈值降噪方法及Matlab实现

本文在分析经典的软阈值和硬阈值降噪方法的基础上,提出了一种改进方案,同时克服了软阈值和硬阈值方法的缺点。通过Matlab实验,结果表明本文提出的改进方案明显比单纯的软阈值和硬阈值方法降噪效果好。     

一种改进的小波域贝叶斯图像去噪方法

基于对小波分析理论的深入学习,本文对小波测值萎缩去噪方法的关键环节进行了研究。本文在分析小波系数的分布特点的基础上,根据贝叶斯估计理论,得到贝叶斯收缩阈值,采用软阈值收缩去噪,行基于空间自适应例值和边缘检测的思想改进了一种新的自适应贝叶斯阈值萎缩去噪算法,仿真实验效果良好。     

基于平稳小波变换的图像去噪方法

正交小波阀值消噪方法已广泛地应用于图像噪声抑制，目前对于正交小波阈值去噪方法的研究主要集中于如何选取阈值使消噪达到较好的效果，然而对于图像中噪声幅度较大的情况下，正交小波变换阀值消噪会使图像边缘失真，甚至图像模型，提出的平衡小波变换的图像消噪方法，可以有效地降低噪声，同时又较好地保持图像边缘细节，与正交小波变换阈值降噪方法相比，有明显优越性。     

一种基于小波阈值的图像增强改进算法

提出一种基于平滑滤波的小波阈值图像增强算法,利用邻域平均和小波阈值相结合的方法对图像进行平滑滤波处理。实验结果表明,该方法有利于图像去噪处理,同时边缘信息也得到了较好的保留,使图像具有更好的视觉效果。     

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。     

人脸识别系统中图像噪声去除方法研究

人脸识别是近几年来非常受关注的研究课题之一,这一研究领域包括:图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络,心理学等多个交叉学科。人脸识别系统非常复杂,其中处理的对象都是人脸图像数据。从现实中获取的图像包含各种噪声信号,使图像数据和现实差距太大。为了快速有效的去除这些噪声信号,本文详细研究了各种去除噪声的方法和原理,通过试验以直观的方式研究几种去噪效果,指出各种方法的优缺点。提出了将小波去除噪声和特征提取相结合以及PCA在噪声去除和特征提取相结合的方法。     

基于小波分析的储粮害虫图像去噪研究

以储粮害虫为研究对象,阐述了小波去噪的基本原理和高频系数置零、硬阈值法、软阈值等几种方法,并提出了一种改进的小波阈值去噪方法,比较了这几种方法在粮虫图像去噪上的优缺点。实验结果表明,改进的新阈值方法能更好的去除噪声,收到更好的效果。     

基于提升小波改进阈值的雷达信号去噪方法

针对传统小波域阈值去噪的局限性和缺陷,提出了基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。通过提升小波变换提取含噪信号小波系数,并利用新阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,该方法运算速度快,能有效抑制噪声,信噪比和均方根误差性能均优于经典阈值函数和已有的两种改进阈值函数,在对雷达弱小目标的检测中有很好的应用价值。     

基于链码的二维碎片轮廓匹配算法

首先利用边界链码的跟踪技术,提取出二维碎片的轮廓信息,同时对轮廓线进行细化、去噪和编码处理,得到二维轮廓线的一维链码信息描述,并在此基础上提出一种基于链码的二维碎片轮廓匹配方法.将二维碎片的形状匹配变为只对一维字符的处理,从而使得二维碎片的拼合简单化.实验表明该方法能够有效的找出一对复杂轮廓线上恰当的对应特征段,实现碎片物体的复原.