K-SVD和OMP算法在超声信号去噪中的应用

针对在线采集时超声波检测信号中存在大量噪声,降低了材料内部缺陷诊断准确性的问题,提出了一种基于广义K+奇异值分解算法(K-SVD)和正交匹配追踪算法(OMP)相结合的超声回波信号去噪算法。该算法利用K-SVD算法将Gabor字典训练成能够最有效反映信号结构特征的超完备字典,然后基于训练完成的超完备字典,用OMP算法把一定数量的字典原子进行线性组合来构成原始信号,从而实现信号的去噪。通过仿真实验将本文方法与传统的小波阈值去噪方法进行了对比研究。实验结果表明,该方法对超声回波信号的去噪效果优于小波阈值去噪方法,且噪声越大对比越明显,不仅可更有效地滤除信号中的高斯白噪声,提高信噪比,且尽可能保留了原始信号有用信息。     

DNA测序信号去噪分析的一种新方法

在DNA荧光测序中,噪声会影响分析的准确度和检出限。相比其他滤波方法,小波分析具有良好的时频域分辨特性。在小波去噪处理中,正确选择合适的小波基函数、去噪阈值和分解层数直接关系到信号去噪处理的质量。为了真实构建噪声模型并准确评价去噪算法的有效性,实验中通过实际系统中采集到的噪声信号叠加理想荧光信号构建DNA测序仿真信号,去噪分析的结果表明：选择sym7小波基函数、分解层数(lev＝5)与使用固定格式软阈值,有效去除了DNA测序信号的噪声;处理后,信号的信噪比提高了5倍以上。将其用于处理实际的DNA电泳荧光信号,相比基于随机噪声模型的算法,去噪后的信号更加真实可靠。     

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。     

兰姆波检测信号的匹配追踪时频分析

为有效去除兰姆波检测信号中的冗余信息和识别多个模态,应用匹配追踪方法对兰姆波信号进行处理。在Chirplet原子基础上添加弯曲算子进行改进,以更好地匹配频散和多模式兰姆波信号的特征。由改进的Chirplet原子组成过完备字典,使用基于遗传算法的匹配追踪(GAMP)信号稀疏分解方法,从过完备字典中选出与待分析信号相匹配的最佳原子,利用最佳匹配原子和对应的分解系数进行信号重构和时频分析。研究结果表明,改进后的Chirplet原子更能反映出兰姆波信号的非线性时频变化特征,得到的时频分布与频散曲线的弯曲特性能很好的吻合。采用改进后的Chirplet原子匹配追踪方法可以获取更加精确的走时信息,为后续兰姆波损伤定位成像奠定基础。      

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。     

基于改进基追踪去噪的水声单载波频域均衡信道估计

针对低信噪比下单载波频域均衡信道估计精度低导致均衡效果差的问题,利用基追踪去噪方法估计稀疏信道有效抽头具有的稳定特性,提出了一种在平稳水声信道条件下单载波频域均衡系统中应用的改进基追踪去噪稀疏信道估计方法。方法利用延拓循环前缀作为导频进行多次信道估计,将估计结果累积平均,再采用门限判决提取有效抽头得到信道估计值,从而提高了稀疏信道的估计精度。通过合理选择循环前缀延拓次数,尽可能地降低导频长度对频带利用率的影响。仿真对比分析了改进基追踪去噪算法与匹配滤波、最小平方以及传统基追踪去噪信道估计算法的性能以及对单载波频域均衡系统误码率的影响。仿真实验结果表明,改进基追踪去噪信道估计算法具有更优的估计精度,在单载波频域均衡系统中可以提高约3 dB的接收信噪比增益。     

基于改进中值滤波和提升小波变换的阈值去噪方法研究

对于实际拍摄的一些图像信噪比低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只能去除单一噪声的问题。针对混合噪声中含有的脉冲噪声和高斯噪声,提出基于改进中值滤波和提升小波变换去噪相结合的方法。去噪过程中,使用中值滤波器提取脉冲噪声并采用中值滤波算法滤波后,构造提升小波,采用改进阈值函数提升小波阈值去噪方法去除高斯噪声。实验结果表明,当噪声值(,)=(0.4, 20)时,采用本文去噪方法,峰值信噪比（PSNR）为34.002 1,平均绝对误差（MAE）为2.365 3。     

基于核各向异性扩散的低信噪比裂纹降噪算法研究

用各向异性扩散和核方法,提出了一种新的核各向异性扩散去噪算法,应用于跨座式单轨轨道梁面线性裂纹的去噪取得了较好效果.在各向异性扩散的基础上,增加一个边缘增强算子,用于增强微弱的裂纹边缘信息,并且根据噪声均匀分布在多维空间的特点,把低维数据推广到高维空间,结合核方法的优点,在核空间中实现去噪,同时采用平均绝对差值的自动扩散终止规则也提高了核各向异性扩散的效率.选用不同的边缘增强权值,讨论了合适的权值范围.该方法应用于低信噪比的轨道梁面线性裂纹宽度为0.4 mm噪声的去除时,与中值滤波、传统P-M各向异性扩散去噪相比,该方法去噪效果以及信噪比明显优于其它去噪算法.     

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.     

基于匹配追踪的拉曼光谱信号重构算法

拉曼光谱技术是一种高灵敏度、无损伤、振动分子光谱技术,在医药、生物、分析化学等诸多领域有着重要的作用。然而,由于拉曼散射强度低,实际测得的拉曼信号容易被噪声所污染。特别是在较短的曝光时间,收集到的拉曼光谱的信噪比很低。因此,提出了一种基于匹配追踪算法的信号重构方法,用于提取低信噪比的拉曼信号。该方法首先通过阈值循环迭代的方法在平均谱上找出特征峰的位置、估计峰的区间。根据峰的位置区间等信息,用高斯密度函数生成字典。在噪声谱上,根据特征峰位置和区间,将其区分为有信号区间和无信号区间,在有信号区间上利用匹配追踪算法重构被噪声所掩盖的拉曼信号。该算法不仅能够很好的逼近掩盖在噪声中的拉曼信号,且在重构信号的过程中也会对基线进行扣除,无须作基线校正处理。在仿真和实验中对该算法与常规算法进行了比较,结果证明,该算法在低信噪比条件下能够较好的恢复拉曼信号。该算法不同于传统光谱去噪算法,能同时对拉曼光谱进行了基线扣除以及噪声的处理,且能取得较为理想的结果,不需要使用不同的算法对基线和噪声分别处理。其次,在算法上我们创造性地将匹配追踪算法用于拉曼光谱信号的稀疏逼近求解。     

提升小波变换与中值滤波结合的红外光谱消噪

在光谱数据的定量分析中,噪声的存在常常会影响结果的准确性。为提高红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行去噪处理。将一种光滑阈值函数和一种分层阈值选取方法应用到提升小波域光谱信号的去噪处理中,并对提升小波重构信号进行中值滤波。对某小麦品种的实测光谱信号,添加信噪比为21.17 dB的噪声后采用该方法进行去噪处理,并利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、峰值平均相对误差(AREPV)以及峰位平均误差(AEPP)四项指标对去噪效果进行评价。结果表明,与软阈值法与硬阈值法相比,该方法能更有效地去除光谱信号中的噪声,保留光谱中的有用信息,提高光谱信噪比,降低均方根误差、峰值平均相对误差以及峰位平均误差,提高光谱的分析能力。     

CEEMDAN联合小波阈值算法在水下激光雷达中抑制散射杂波的应用

水下激光雷达回波信号中往往含有大量散射噪声.为了能够有效抑制散射噪声,提高水下激光雷达测距精度,提出了基于自适应完备噪声经验模态分解(CEEMDAN)与小波阈值相结合的去噪新方法.首先通过相关系数法对自适应完备噪声经验模态分解得到的本征模态函数(IMF)进行筛选;然后对筛选后的本征模态函数进行小波阈值去噪,进一步去除本征模态函数中的噪声成分;最后将去噪后的本征模态函数进行信号重构得到去噪后信号.将该方法应用到不同衰减系数水体的强度调制连续光水下测距实验,使用白色聚氯乙烯(PVC)反射板为探测目标,在3.75个衰减长度时,直接采用相关极值确定延时,测距误差达到19.2 cm;应用该方法处理后,测距误差减小到6.2 cm,有效提高测距精度.     

基于变分模态分解的相位敏感光时域反射计信噪比提升方法

在页岩气开采过程中,基于相位敏感光时域反射计（Φ-OTDR）的分布式光纤声波传感（DAS）系统是对水力压裂作业中产生的微震波进行监测的常用方案。为了提高Φ-OTDR系统测量振动信号的信噪比,提出了一种基于变分模态分解（VMD）和互信息（MI）的振动信号去噪方法,对数字正交（I/Q）解调得到的相位信号进行进一步处理,VMD层数K通过去趋势波动分析（DFA）计算的标度指数确定,相位信号的失真和噪声通过剔除MI法确定的非相关模态进行抑制。并搭建了相干探测Φ-OTDR系统验证VMD-MI方法的去噪效果,分别对500 Hz单频振动信号和500、1000、1500 Hz多频振动信号使用VMD、小波降噪（Wavelet）、经验模态分解（EMD）、自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）进行处理。实验结果表明,所提方法对振动信号信噪比提升最为明显,在Φ-OTDR系统中具有良好的实用性。     

基于FFT奇异值分解的光谱信号去噪算法

微型光谱仪在采集光谱信号过程中,光谱数据经常受到来自仪器光学系统和电子电路中的干扰出现噪声和光源特征峰,严重干扰了真实光谱信号的图谱特征,因此需要使用合理的预处理方法保留光谱信号中有用信号并尽可能过滤噪声信号同时将光源特征峰滤除,从而提高光谱信息定量分析的稳健性和准确性。并且在线检测系统要求尽可能减少人为参数选择对去噪效果的影响,奇异值分解经常应用于由系统电路引起的噪声去噪,奇异值降噪阶次的选取对提高信号信噪比十分关键,但是往往参数选取主要依赖经验调试和实验验证。因此,提出了一种基于奇异值重构信号分量频率的光谱信号去噪算法。该算法首先重构原始光谱信号单个奇异值分量信号,然后对每个奇异值分量信号作快速傅里叶变换,得到每个奇异值分量信号快速傅里叶变换结果中振幅最大所对应的频率值,最后按照奇异值递减方式对相应分量信号频率值进行一阶滞后差分,得到频率差分谱,研究表明,差分谱第一个谱峰值在大于设定阈值处所对应的奇异值即为奇异值分解降噪的有效阶次。结果表明：对包含多种重金属离子的溶液在线测量的紫外可见光谱信号,添加不同强度的随机噪声,并进行去噪处理,使用信噪比和均方根误差两个性能指标进行对比。所提算法相较于SG滤波算法和小波变换去噪算法信噪比分别提高了22.05%,10.88%,均方根误差分别降低了74.28%,41.29%。所提算法完全基于数据驱动,在处理真实紫外可见光谱信号中不仅抑制了噪声影响,而且将微型光谱仪的光源特征峰有效滤除,在紫外可见光谱信号的定量分析中具有较好的应用前景。     

基于Contourlet变换的遥感图像去噪新算法

提出了一个新的有效的基于Contourlet变换的遥感图像去噪方法。对有噪图像进行Contourlet分解;对Contourlet变换系数引入一个几何先验模型,结合噪声和有用信号的条件分布进行贝叶斯估计,得到每一系数作为有用信号的后验概率,以之作为修正因子修正小波萎缩因子;对重构图像进行递归循环运算处理。仿真实验结果表明,去噪后图像去除了常见的伪吉布斯现象,峰值信噪比提高了1~2 dB。     

基于K-SVD和残差比的低信噪比图像稀疏表示去噪算法

针对低信噪比图像去噪问题,提出了一种基于K-SVD(Singular Value Decomposition)和残差比(Residual Ratio Iteration Termination)的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)图像稀疏分解去噪算法。该算法利用K-SVD算法将离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)框架产生的冗余字典训练成能够有效反映图像结构特征的超完备字典,以实现图像的有效表示。然后以残差比作为OMP算法迭代的终止条件来实现图像的去噪。实验表明,该算法相对于传统基于Symlets小波图像去噪、基于Contourlet变换的图像去噪,以及基于DCT冗余字典的稀疏表示图像去噪,能够更加有效地滤除低信噪比图像中的高斯白噪声,保留原图像的有用信息。     

改进阈值提升小波和自适应滤波器的开放光路红外光谱去噪

大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物(VOCs),傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱(OP-FTIR)易受各种噪声污染,如何有效、快速的去除红外光谱中的噪声是大气在线实时监测系统研究的热点。综合利用提升小波变换结构简单、运算量低的优点以及最小均方误差自适应滤波器的自动调节参数以达最优化滤波的性能,提出了一种改进阈值提升小波结合自适应滤波的红外光谱去噪算法。该算法先通过改进阈值小波系数的提升小波去噪,在去噪的同时保留更多光谱特征信息,然后使用提升小波变换分解出的高频系数重构出噪声相关信号,将其作为最小均方误差自适应滤波器的参考输入进行二次滤波处理,最终获得的去噪信号很好的去除了与特征光谱频谱重叠的噪声信号。分别对人工添加噪声的标准红外光谱和合肥市市区上空实测开放光路红外光谱进行去噪处理,结果显示使用该算法处理后的光谱信噪比(SNR)较离散小波传统阈值去噪方法高出3db,均方根误差(RSME)平均减少30%左右,运行时间减少46%。表明该算法计算简单、运行速度快,对于大气环境监测实时消噪系统具有重要的实际应用意义。     

EEMD自适应去噪在拉曼光谱中的应用

二代小波是公认较好的降噪手段,但是降噪效果依赖于基函数、分解层数和阈值等参数设置。经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)无需参数设定,按照频率特性将信号分解成本征模函数(intrinsic mode function, IMF),对IMF滤波,实现了信号自适应去噪。拉曼光谱中信号和噪声交叠集中在极高频段,EMD产生模态混叠问题,影响去噪效果。应用总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)拉曼光谱克服了模态混叠,有效区分出高频信号和噪声,获得了与小波函数相似去噪效果。文中首先对一段非线性非平稳豆油脂拉曼光谱EMD分解,可见模态混叠,EEMD分解出清晰模态的特征分量。然后分别用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)、小波变换(Wavelet)、EMD和EEMD处理含噪光谱,信噪比、均方根误差、相关系数三个方面指标表明FFT高频去噪效果最差,其次是EMD,恰当的Wavelet同EEMD效果相当,EEMD的优势是降噪过程的自适应。最后提出光谱时频分析方法和IMF噪声属性判别准则研究趋势。     

基于小波变换的Stark展宽算法的优化研究

为了提升Stark展宽计算等离子体电子密度的准确性,基于小波阈值去噪处理方法,对EAST氘原子光谱信号进行了处理,以信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)作为滤波效果的评价依据,通过对比确定了最优小波基db4,最优小波分解4层。根据噪声估计值计算适合的阈值参数进行信号重构,并将经过去噪处理后的数据应用到后期Stark展宽算法计算等离子体密度的分析过程中。结果表明,小波硬阈值去噪能够有效提高光谱信号信噪比、降低均方根误差,在消除光谱信号中噪声的同时,最大程度保留了有用的光谱细节特征信息,进而有利于光谱数据的建模效果,获得更为准确的等离子体电子密度。     

激光雷达信号的可变间隔阈值经验模式分解去噪法

针对采用经验模式分解直接阈值(EMD-DT)和经验模式分解间隔阈值(EMD-IT)在激光雷达回波信号的去噪应用中会产生的模态混叠现象,采用一种可变间隔阈值的经验模式分解(EMD-SIT)的去噪方法。首先,对信号进行经验模式分解。然后,采用过零率方法将分解出的含有噪声的固有模态函数分离。最后,应用过零点阈值,设立一个新的可变阈值,将EMD-IT和EMD-DT有效融合对信号进行去噪。通过与多种阈值的仿真对比以及激光雷达的回波信号去噪实验,结果表明该方法可以有效地去除噪声,抑制模态混叠,较EMD-IT和EMD-DT更具有优越性,因此有着很好的应用前景。