基于EMD的绝缘子泄漏电流去除噪声研究

针对绝缘子泄漏电流信号在安全区阶段信噪比较低,传统去噪方法去噪效果不佳的问题,结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的特点,设计了基于白噪声统计特性的EMD滤波器和EMD阈值滤波器。利用设计的两种EMD滤波方法对泄漏电流信号的仿真模型进行去噪,从除噪后信号的波形形状和信噪比等方面对去噪效果进行评价。研究表明EMD去噪方法去噪性能优于小波去噪。同时还发现,针对不同信噪比的含噪信号,基于白噪声统计特性的EMD去噪和EMD阈值去噪各具有优势,可根据信噪比的不同,选取最适合的滤波方法。     

基于HHT的心电信号滤波算法的研究

针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性.     

基于改进的EEMD实现地震信号去噪

EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)是EMD的一种新扩展,为克服EMD本身存在的模态混叠而产生。传统EEMD去噪通常是将由噪声引起的IMF(Intrinsic Mode Function)直接舍掉,然后利用剩余的IMF重构信号,然而这种作法仅仅是压制了部分噪声,去噪效果不够理想。基于此本文提出一种改进的EEMD随机噪声消除方法,该方法结合了平移不变量小波阈值滤波压制高频噪声的优点以及Savitzky-Golay滤波去除低频噪声的优势。结果表明该方法不仅可以很好地衰减随机噪声,有效提高地震资料的信噪比,而且能够较好地保持有效信号。     

经验模态分解在电力绝缘气体SF6红外光谱去噪中的应用

经验模态分解(EMD)是以信号极值特征尺度为度量的时空滤波器,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号去噪中具有较大的优势。本文以电力绝缘气体SF6为研究对象,在介绍E MD分解方法的基础上,首先对含噪的SF6光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频I MF分量与低频IMF分量叠加重构得到去噪后的信号。分析了在不同噪声水平上与小波阈值去噪方法的处理效果。实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势。     

小波变换与中值滤波相结合图像去噪方法

为了很好地保持图像的边缘细节,在对二维图像去噪平滑的过程中,采用基于小波变换和中值滤波相结合的图像去噪处理方法.将含有复杂噪声的图像首先进行小波分解,对各频带的子图像采用不同的阈值(软阈值和硬阈值)进行中值滤波处理,在去除图像噪声的同时,较好地保持了图像所包含的边缘信息.经实验证明,对二维图像的处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波等方法.在由相干切片数据形成的二维地震图像处理中得到了应用,提高了地震解释的效率.     

彩色图象的一种小波去噪方法

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一。针对加了高斯噪声的彩色图象，通过选择合适的小波基使用小波萎缩法的阈值萎缩法进行去噪，取得了相对中值滤波和均值滤波更好的效果。     

基于小波变换与中值滤波相结合的图像去噪处理

尝试利用基于小波变换和中值滤波相结合图像去噪声处理对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像去噪方法进行了探讨．结果表明，小波变换结合中值滤波方法在去除图像噪声的同时较好地保持了图像所包含的边缘信息，处理效果优于单一的小波变换去噪或中值滤波．     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

图像去噪的组合优化滤波算法

小波变换具有良好的局部化分析特性和多分辨率分析特性,小波阈值法能很好的消除高斯白噪声,但对脉冲噪声无法消除。中值滤波对脉冲噪声能很好滤除,并具有良好的边缘保持特性。为了能很好消除图像中的混合噪声,文章提出了基于小波阈值法和门限递归中值滤波组合优化的图像去噪算法,仿真结果表明,该算法在去除图像中的混合噪声时,比其他传统去噪方法具有极大的优越性。     

一种改善的利用小波变换消除信号噪声的方法

传统的建立在傅立叶变换基础上的滤波方法在提高信噪比和时空分辨率两项指标上存在矛盾,与之相比,基于小波变换的滤波去噪技术有明显优点,首先介绍连续小波变换的理论基础并对去噪阈值的设定进行了讨论,然后提出一种利用信号与噪声的小波变换不同性质进行去噪的方法,最后给出了并讨论了该方法的仿真结果。     

数字滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

针对光纤陀螺（FOG）输出信号存在的角度随机游走、偏值不稳定性、速率随机游走和量化噪声等问题,采用了有限冲激响应滤波器、小波变换阈值滤波器和小波包变换滤波器分别对FOG输出信号进行滤波。利用Allan方差法得到了滤波后FOG信号各误差源的幅度,然后与原输出幅度对比。实验结果表明,这3种滤波方法均具有一定的可行性。其中,小波变换阈值滤波法既可以得到很好的滤波效果,又能有效降低滤波的计算复杂度,为FOG信号处理提供了一定的参考价值。     

基于K-均值聚类与小波分析的声发射信号去噪

为准确识别声发射信号模式,必须剔除声发射信号中的噪声,传统滤波去噪方法效果并不理想,小波阈值去噪方法显示了独特的优势。针对小波阈值去噪方法中阈值设置风险问题,利用K-均值聚类方法对小渡分解后的高频系数进行分类,确定去除噪声对应小波系数的阈值,然后进行小波系数重构达到去噪目的。采用硬闲值法与软阈值法对声发射信号进行小波阈值去噪,将基于K-均值聚类方法生成的闽值和改进Donoho方法生成的阈值分别作为小波去噪闽值,实验结果表明,在信噪比、均方根误差和平滑度三个指标上,本方法优于改进Donoho方法。     

基于小波消噪和自适应滤波的FECG提取

应用小波分析和自适应滤波消噪相结合的方法提取胎儿心电(feta electrocardiogram,FECG)信号.对样本信号对软阈值去噪和硬阈值去噪进行了对比分析,发现软阈值去噪较好.把去噪后的信号作为自适应滤波消噪的参考信号,将腹部信号作为主输入信号,构建了基于RLS自适应噪声抵消(recursive least squares adaptive noise cancellation)系统,并对其进行了样本试验.     

基于小波变换的高密度电法资料去噪研究

小波变换方法是近年来发展起来的一种新的数学方法,目前,小波分析已经成为国际上公认的最新时频分析工具,成为多学科共同关注的焦点,尤其是它可以对离散性信号进行非线性降噪处理.传统的高密度电阻率信号降噪处理一般采用坏点切除、滑动平均或偏值滤波的方法,即采用线性方法经行降噪,不能很有效地突出有用异常信号、完全去除畸变点,从而不...     

基于小波消噪和自适应滤波的FECG提取

应用小波分析和自适应滤波消噪相结合的方法提取胎儿心电（feta electrocardiogram, FECG）信号．对样本信号对软阈值去噪和硬阈值去噪进行了对比分析，发现软阈值去噪较好．把去噪后的信号作为自适应滤波消噪的参考信号，将腹部信号作为主输入信号，构建了基于RLS自适应噪声抵消（recursive least squares adaptive noise cancellation），并对其进行了样本试验．     

膈肌肌电信号中心电干扰去除技术的一种方法

本文基于小波信号分解与重建理论和自适应滤波技术相结合的方法,以去除膈肌肌电信号中的心电干扰. 首先,采用小波分解把肌电信号中包含心电干扰的低频段分离出来,这部分信号经过自适应滤波处理后压低膈肌肌电信号,突出心电信号,然后从肌电信号中减去通过自适应滤波得到的心电噪声,再与处理后的细节进行小波的信号重建,得到心电干扰较少的EMGdi信号. 通过对真实的临床医学数据处理,并与常用的高通滤波方法作比较,结果表明,本文所提方法的输出信号的信噪比明显提高,对比处理前后信号的功率谱发现处理后的信号的频谱明显向高频移动,表明该方法取得了较好的去噪效果.     

基于最优小波包基的降噪方法及其应用

如何有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。如何去除有效数据中的噪声而保持信号的初至相位不发生畸变,常规的频率域或时间域滤波方法均不能较好的解决这个问题,而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。本文以小波包分析为基础,根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基,对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化,对高频信号采用Stein无偏似然估计的原则计算阈值,而在低频部分则采用以信号能为依据的浮动阈值,利用量化后的小波包系数重构得到去噪后的信号。仿真和实验结果表职,该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位,也不会产生波形的畸变。同时,将该方法利用到超声波数据降噪处理的工程实际中也取得了较好的效果。     

基于FFT与STM32 MCU的涡街信号处理系统设计

该文针对涡街传感器输出信号的特点和低流速时涡街流量计测量精度受限的问题,设计了一种基于STM32芯片的数字涡街信号处理方法与系统,将涡街传感器输出信号通过低噪声前置放大电路,可采集低流速下的涡街信号,再通过频谱分析法FFT准确计算出涡街信号频率,有效提高了测量精度。     

自适应阈值的小波变换在纸病去噪中的应用

以图像噪声会影响下一步图像处理、分析及识别为启示,分析了常用的数字滤波算法优缺点,提出一种自适应阈值小波变换去噪方法．该方法根据含噪信号特性和信噪比,自适应地选择小波变换的最优分解层数和最佳软阂值,达到最优的降噪效果．仿真结果表明,这种算法在高斯噪声和椒盐噪声滤波能有效地滤除噪声,同时还能较好地保护图像细节,使图像达到更好的视觉效果．