基于改进小波阈值去噪法处理Langmuir 探针信号

在分析软硬阈值去噪特点的基础上,提出一种改进的小波阈值函数。根据Langmuir 探针I-V 特性曲线的特点,提出一种改进的标准差估算方法来计算小波阈值。采用基于改进标准差和改进阈值函数的小波对探针特性曲线进行去噪,仿真结果表明,改进的方法取得了良好的去噪效果,提高了信号的信噪比,降低了均方误差,去噪效果优于传统阈值去噪方法。     

电力设备红外图像的小波阈值去噪方法研究

对于电力设备的红外图像自动检测系统,图像去噪是非常关键的。针对传统的小波硬、软阈值函数在去噪时存在的不足,在传统小波硬、软阈值函数的基础上对其进行了改进。改进的阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺陷,改善了软阈值函数具有恒定偏差的不足,并引入了两个变量,具有一定的灵活性。同时还使用了一种新的分层阈值选择函数代替统一阈值方法,以改善实际应用的效果。实验结果表明:改进的小波阈值去噪方法在视觉效果、峰值信噪比和均方误差方面都优于传统的硬、软阈值去噪方法;改进的小波阈值去噪方法可以运用到红外图像自动检测系统中,使系统具有更好的去噪效果。     

一种新的基于小波变换的图像去噪方法

根据图像小波分解的特点和小波分解后高频小波系数的统计特性,构造了一种新阈值函数的去噪算法。与传统的硬阈值、软阈值函数相比,新阈值函数考虑了图像能量分布的特点,对于每一小波系数乘以一个与自身大小相关的降噪因子,并且新阈值函数简单易于计算,具有较强的自适应性。实验结果表明,采用新阈值函数的去噪结果能够有效地抑制图像的马赛克效应,无论在视觉效果上,还是在信噪比增益上均优于传统的软、硬阈值方法。     

基于小波去噪算法的全天时大气水汽拉曼激光雷达探测与分析

提出了一种基于小波阈值去噪算法的白天太阳背景光滤波抑制方法,实现对拉曼回波信号中真实信号与噪声的分离,并有效滤除白天背景噪声。基于西安理工大学大气水汽探测拉曼激光雷达系统的全天时实测数据,详细讨论了分解层数、小波基函数、阈值函数以及阈值选取方法等因素对白天探测回波信号去噪结果的影响,对去噪前后信号进行分析并对去噪评价函数进行对比,当利用小波基sym6、分解层数为5层,并采用改进阈值函数和改进通用阈值方法的最优条件时,可实现对白天水汽拉曼散射信号和米-瑞利散射信号较好的去噪效果。讨论了小波去噪前后大气水汽混合比反演廓线和激光雷达水汽探测信噪比(SNR)的结果,分析表明利用该去噪系统得到的白天激光雷达水汽探测SNR提高约3.4倍,水汽探测距离可从1.5~2km提高到3km以上。开展全天时激光雷达连续探测实验和去噪处理,获得了24h边界层内大气水汽混合比的连续变化特性,并得到与近地面气象站数据的较一致的结果,充分验证了小波去噪算法应用于全天时大气水汽探测的可行性和有效性。     

基于提升小波变换的阈值改进去噪算法在紫外可见光谱中的研究

在紫外可见光谱定量分析中,由于分光光度计内部的光学系统、光源、检测器、电子元器件,电路设计以及外部环境干扰等因素产生的随机噪声,严重影响光谱定量分析结果的准确性,为提高紫外可见光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪预处理。由于小波分析具有多分辨率,低熵性、去相关性等特点,基于小波分析的去噪算法优于传统的去噪算法,目前基于小波去噪的方法主要有模极大值去噪算法,系数相关去噪算法,阈值去噪算法,工程实际应用以Donoho的阈值去噪法最为常用。根据Donoho阈值消噪原理,提出一种基于提升小波变换的阈值改进算法,一方面使用提升小波变换,提升小波变换是第二代小波变换,继承了小波的多分辨率特性,并且不需要进行傅里叶变换,从而具有算法简单,速度快,实现简单的优点;另一方面提出了一种新的阈值函数,克服了硬阈值函数在阈值处不连续以及软阈值函数存在恒定偏差的问题,同时对阈值估计进行了调整,有利于信号小波系数的保留和噪声小波系数的剔除。对三组多金属离子混合溶液的实测紫外可见光谱信号,添加随机噪声后使用该方法进行去噪处理,并使用信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)进行去噪性能评价。试验结果表明,提出的算法优于Donoho的软硬阈值去噪算法,能够有效提高光谱信噪比和降低均方根误差,从而更好地消除光谱信号中的噪声和保留光谱信号中一些重要的细节特征,比较适合用于紫外可见光谱数据建模之前的去噪预处理,在紫外可见光谱信号分析中具有较好的应用前景。     

自适应小波阈值去噪在光谱信号处理中的应用

在光谱数据的多组分定量分析中 ,噪声的存在往往影响分析的准确度。小波变换的多分辨率分析的特性使它成为一种优良的去噪方法。本文基于 Dohono提出的小波阈值去噪和 Mallat,Xu等提出的空域相关去噪法 ,提出了一种新的自适应小波阈值函数滤噪法。与原来方法比较 ,新法能够在有效去除噪声的同时 ,很好地保留了信号的细节。仿真计算和分析表明了此算法的有效性。     

基于Bayesian估计和Wiener滤波的阈值去噪方法

基于阈值的小波域去噪方法的核心是阈值选取,通过最小化一个Bayesian风险函数得到一种自适应阈值,结合线性滤波中具有代表性的Wiener方法,提出了一种新的去噪方法.实验结果表明,该方法能有效地去除图像中的白噪声,同时还能较好地保留图像的边缘信息,其效果优于目前的一些小波阈值去噪方法.     

近红外漫反射光谱的小波变换的去噪方法

以测定的紫丁香醛近红外漫反射光谱信号为标准,随机加入了一噪音信号,采用Daubechies小波系中的DB5小波函数,以4种阈值选取方法(最小最大准则阈值、Stein无偏似然估计阈值、混合阈值和固定阈值)和2种阈值函数(软阈值函数和硬阈值函数)组合对含噪音的光谱信号进行了小波去噪处理试验,以均差MSE评价组合各种阈值选取及阈值函数方法的去噪优劣。结果表明,对于该类型的光谱信号,采用最小最大阈值和软阈值函数组合,得到最优的去噪效果。     

一种改进的EMD硬阈值去噪算法

为了提升基于经典小波阈值的EMD去噪算法的性能,利用高斯白噪声的统计特征提出了一种改进的硬阈值去噪算法;首先将含噪信号进行EMD分解,把第一个固有模态函数作为高频噪声直接去除并估算出其他 IMF中高斯白噪声的能量,然后根据硬阈值去噪的原理,利用滤除掉的样本点包含的能量等于白噪声的能量确定出合适的阈值;该方法能根据样本点自适应地确定阈值;最后通过对含噪正弦信号和仿真心电信号的去噪实验证实了改进后的阈值使算法去噪效果有明显提升。     

基于改进阈值函数的光纤分段小波去噪算法

危险化学品立体仓库火灾预警系统采用光纤传感技术测量仓库内各位置温度值,在处理光纤测温数据时,传统小波去噪算法易产生人为振荡。针对此问题提出了基于改进阈值函数的分段小波去噪算法。将数据中易引发伪吉布斯现象的部分划分为准高温段采用平移不变法处理,其他部分采用传统小波去噪算法。采用阈值法处理小波系数时,设计了改进阈值函数以减小数据失真和数据波动。实验结果表明,与传统小波去噪相比,算法在不同信噪比情况下都能有效消除数据震荡,具有良好的去噪效果。     

基于改进小波阈值的量子点荧光光谱降噪研究

使用光谱仪采集到的信号难免受到不同噪声源的影响。为了提高光谱信号解析的精准度,通过分析小波应用于信号降噪的原理以及经典的软、硬阈值降噪法存在的缺陷,提出了一种改进的阈值降噪法。该方法既克服了硬阈值法产生间断点,软阈值法产生恒定偏差的缺陷,又尽量地保留了有用信号。实验选用的小波基函数为SymletsA,分解层数为4,结合Birge Massart策略模型确定的分层阈值对硒化镉量子点荧光光谱信号进行降噪处理。结果表明,与经典的软、硬阈值降噪法相比,通过改进阈值降噪法得到重构信号的信噪比（SNR=47.550 2）、能量占比（PER=0.973 3）和均方误差（MSE=149.421 3）均有提高和改善。     

曲波域统计量自适应阈值探地雷达数据去噪技术

非线性、非平稳探地雷达数据常掺杂各种复杂噪声源,其对精确提取弱反射波信号、识别绕射波双曲线同相轴特征具有严重影响,忽略噪声影响给探地雷达探测数据全波形偏移成像及后续解译造成较大误差.采用传统阈值函数的曲波变换去噪需要根据数据噪声水平人为确定合理阈值控制系数.对此,本文开展自适应阈值函数的曲波变换去噪算法研究.引入块状复数域阈值函数算法,分析传统阈值函数曲波变换去噪的效果随阈值控制系数变化的规律;利用高阶统计量理论,对曲波变换系数在尺度、方向上进行相关性叠加,通过相关性统计量自适应确定有效信号在曲波变换系数分布尺度、旋转方向,由此确定清除噪声成分阈值范围,构建统计量自适应阈值函数曲波变换去噪算法.针对包含随机噪声、相关噪声合成探地雷达数据及实测探地雷达数据,采用传统阈值函数曲波变换去噪与本文提出去噪算法处理结果对比分析,检验了本文算法的有效性及可行性.研究成果对复杂探地雷达数据精确推断解译具有指导意义.     

Comparison of simultaneous signals obtained from a dual-field-of-view lidar and its application to noise reduction based on empirical mode decomposition

Although the empirical mode decomposition (EMD) method is an effective tool for noise reduction in lidar signals, evaluating the effectiveness of the denoising method is difficult. A dual-field-of-view lidar for observing atmospheric aerosols is described. The backscattering signals obtained from two channels have different signal-to-noise ratios (SNRs). The performance of noise reduction can be investigated by comparing the high SNR signal and the denoised low SNR signal without a simulation experiment. With this approach, the signal and noise are extracted to one intrinsic mode function (IMF) by the EMD- based denoising; thus, the threshold method is applied to the IMFs. Experimental results show that the improved threshold method can effectively perform noise reduction while preserving useful sudden-change information.     

一种强噪声背景下微弱超声信号提取方法研究

为解决在强噪声背景下获取超声信号的难题,基于粒子群优化算法和稀疏分解理论提出一种强噪声背景下微弱超声信号提取方法.该方法将降噪问题转换为在无穷大参数集上对函数进行优化的问题,首先以稀疏分解理论和超声信号的结构特点为依据构建了粒子群优化算法运行所需要的目标函数及去噪后信号的重构函数,从而将粒子群优化算法和超声信号降噪联系在一起;然后根据粒子群优化算法可以在连续参数空间寻优的特点建立了用于匹配超声信号的连续超完备字典,并采用改进的自适应粒子群优化算法在该字典中对目标函数进行优化;最后根据对目标函数在字典上的优化结果确定最优原子,并利用最优原子按照重构函数重构出降噪后的超声信号.通过对仿真超声信号和实测超声信号的处理,结果表明本文提出的方法可以有效提取信噪比低至-4 dB的强噪声背景下的微弱超声信号,且和基于自适应阈值的小波方法相比本文方法表现出更好的降噪性能.     

基于小波包分析二次阈值去噪图像复原方法

提出了基于小波包分析的二次去噪复原的图像复原新方法。利用小波包分析在信号去噪中对图像信号高频部分更加灵活、更加精确的局部分析能力,针对低信噪比模糊图像,通过选取较小的阈值,交替地进行了两次预去噪处理和复原。采用PML算法,实验比较了小波包阈值一次去噪法和二次去噪法。实验表明,二次去噪法由于阈值取值较小,对退化图像信息的能量分布改变较小,可以获得比一次去噪法更加良好的复原效果。     

基于小波变换的压缩感知理论对水质检测紫外-可见光谱数据的去噪研究

消除噪声影响对提高直接光谱法水质检测系统的测量稳定性和精度都具有重要意义。直接光谱法在线水质检测系统通常采用长寿命、无需预热的脉冲氙灯和适用于复杂检测环境的工业级光谱探测装置。针对整个光谱探测系统受到光源、光路和光电转换器件的严重影响,测定的光谱数据含有大量噪声这一实际问题,提出了基于小波变换的压缩感知去噪算法,并与传统小波阈值去噪方法进行了比较实验。针对化学需氧量为200 mg·L-1的邻苯二甲酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪处理,采用压缩感知去噪算法,将信号在小波域内分解,得到含噪高频系数;采用随机高斯矩阵作为压缩感知算法的观测矩阵,压缩比设置为2,对高频系数进行观测;选择正交匹配追踪算法恢复高频小波系数的稀疏性,从而达到去噪目的。同时针对传统的小波阈值去噪,采用daubechies4作为小波基的软阈值滤波方法对光谱数据进行去噪处理。为验证去噪算法的可行性,采集某溪水和城市生活污水的光谱信号分别采用以上两种方法进行去噪处理,实验结果表明：基于小波变换的压缩感知去噪算法适用于紫外-可见光谱法在线水质检测系统,该方法能在保留水样原始光谱信号的吸收特征的前提下有效地去噪,且去噪效果优于小波阈值去噪算法。与小波阈值去噪算法相比,信噪比提高了12.201 5 dB,均方根误差减小了0.009 3,峰值信噪比增加了5.299 dB。不仅避免了小波阈值去噪过程中阈值的选取依靠主观判断问题,而且在重构过程中有效地抑制了噪声,为直接光谱法检测水质参数提供了一种新的解决方案。