基于小波变换的低场核磁共振信号去噪方法的研究进展

低场核磁共振（low-field Nuclear Magnetic Resonance,low-field NMR）技术因其自身具有的独特优越性常被应用于极端条件下的测量,而且由于其采用的是永磁体,因而采集到的信号信噪比常常较低,在很大程度上影响了测量值的准确性.因此,如何去除混杂在信号中的加性高斯白噪声增加测量值的可靠性显得尤为重要.针对这一问题,国内外学者相继提出了众多优秀的去噪方法,其核心都是在不损失含噪信号中有效信息的基础上滤除掉夹杂在其中的噪声信号.本文在基于对小波变换理论分析的基础上,介绍了3种目前较为流行的用于低场核磁共振信号去噪的方法,分别是小波阈值去噪、模极大值去噪和小波系数相关性去噪,并给出了用于评价去噪效果的四个参数及其计算方法.     

高光谱遥感图像的小波去噪方法

高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8～10.6 db,节省运算时间一半以上。     

基于最大熵原理的小波去噪方法

小波变换去噪中最关键的问题是如何确定小波系数的阈值,使其能够将与噪声和信号相对应的小波系数合理地区分开来。根据概率论的基本原理可以推断,随机序列的细节小波变换系数符合正态分布。基于此结论,可以利用最大熵原理确定一个阈值,使得绝对值小于此阈值的小波系数组成的序列符合正态分布。该阈值在统计意义下能够最佳地区分信号与噪声的小波系数。采用光谱数据的仿真分析以及与其他方法的对比实验证明,这种最大熵小波去噪方法不仅在提高信噪比方面显示出了其优势,而且去噪效果不易受信噪比变化的影响。     

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。     

基于小波变换的木材近红外光谱去噪研究

木材近红外光谱常常被一系列噪声所污染,影响光谱分析结果。为了提高近红外光谱分析精度,需要对光谱数据进行预处理。光谱导数可以消除光谱背景干扰和基线漂移等因素影响,提高光谱分辨率,但导数光谱在增强信号的同时,也使信号噪声得到增强。应用小波变换对杉木木材近红外一阶导数光谱进行去噪研究,分别采用9点平滑法、25点平滑法、非线性小波硬阈值和软阈值法、9点平滑+小波变换法和25点平滑+小波变换法对光谱数据进行去噪研究。结果显示, 小波变换能够有效去除导数光谱中的噪声信号,保留光谱中的有效信息,提高光谱信噪比,提高光谱的分析能力,在木材近红外光谱分析中具有很好的应用前景。     

非下采样小波变换红外光谱数据去噪

为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。     

非下采样小波变换红外光谱数据去噪

为了降低噪声对实测红外光谱信号的影响,引入了一种非下采样小波变换的红外光谱数据去噪方法。采用非下采样小波变换对原始光谱信号进行多尺度分解,提取信号的多尺度细节特征;根据光谱信号和噪声在不同尺度上的差异,通过应用变分偏微分方程方法调整分解后的各子带系数;重构各子带就可以将原始光谱信号中真实信号和噪声分离,从而达到剔除噪声的目的。通过两组实验对比传统小波和该方法针对红外光谱数据的消噪效果,实验结果表明:非下采样小波变换在红外光谱数据去噪方面具有明显的优势,不仅能够有效地去除噪声,很好地保持信号的形状,并且均方误差较小;在实际的红外光谱数据处理中能够获得较好的去噪效果。     

用于近红外宽带腔增强吸收光谱的小波去噪

为了有效抑制检测系统的噪声,提高气体浓度的反演精度,研究了近红外宽带腔增强气体传感系统的小波去噪方法。小波去噪方法的优化分析结果表明,选择db2小波函数作为小波基对含噪信号进行6级分层处理,并选择heursure阈值估计方法,采用局部阈值方式对噪声部分小波系数进行置零处理,可达到最优去噪效果。将近红外宽带腔增强吸收光谱技术与高分辨率傅里叶变换红外光谱仪相结合,建立了用于甲烷检测的气体传感系统,使用最小二乘拟合算法对去噪前后的甲烷吸收系数进行反演。结果表明,采用小波去噪后,反演浓度更接近真实值,反演精度提高7%,信噪比提高90%,系统检测下限降低45%,证明小波去噪算法可以有效提高系统的检测精度。     

红外光谱预处理中去噪的研究

红外(IR)光谱由于包含了噪声等各种外界干扰因素.应该先进行光谱预处理,以便降噪,提高分析准确度.本文采用了一种基于最优小波包基的信号去噪算法,该算法根据最小代价原理,采用不同的阈值算法对光谱的高频和低频信号进行量化处理,用量化后的系数重构得到去噪信号,从而达到较好的去噪效果.实验表明,本方法处理后光谱曲线非常光滑、噪声消除效果明显.     

基于EMD的拉曼光谱去噪方法研究

经验模态分解(EMD)方法是一个以信号极值特征尺度为度量的时空滤波过程,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势。文章在介绍EMD分解方法的基础上,结合EMD的多尺度滤波特性,提出了一种新的拉曼光谱去噪方法——EMD阈值去噪法。该方法首先对含噪的拉曼光谱信号做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IMF分量与低频IMF分量叠加得到重构的信号,即去噪信号。通过处理对二甲苯的拉曼光谱信号,分析了在不同噪声水平上不同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,在拉曼光谱去噪中有很好的应用前景。     

时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法

由于光谱谱线存在自然展宽、多普勒展宽、碰撞展宽等,使混合气体中多种成分的吸收光谱信号出现相邻谱峰重叠现象,给混合气体组成成分的定性或定量检测带来较大的困难。现有的方法在获取先验知识、处理精度、运算效率等方面存在不足。提出基于时频域分形维数分析的光谱信号重叠峰解析算法,结合小波的多尺度观测能力和分形的自相似度的度量能力,识别、定位和解析光谱信号中的重叠峰。首先利用小波对具有重叠谱峰的光谱信号进行光谱频率域和尺度域的分析,然后对该时频域的光谱信号在同一光谱频率下的多尺度数据进行自相似性度量和分形计算。逐频率计算后得到光谱信号在频率域的分形维数曲线。该曲线体现了光谱信号在不同尺度的自相似性,其极值位置与光谱信号的各独立峰的位置具有相关性。依据此特性,结合分形曲线的特征参数,最后利用神经网络解析出对应混合气体成分的混叠在一起的各个独立谱峰。该方法利用小波的多分辨率特性,对信号进行不同尺度的精细度量。分形模型则提高了系统解析复杂信号的能力,对重叠程度高的多谱峰重叠信号也有很强的处理能力。借助人工神经网络,实现了整个算法的自动测量。通过实验结果分析,验证了算法的有效性,并讨论影响算法效果的主要因素。     

天体光谱信号去噪的小波域复合阈值新算法

利用谱线和噪声在小波域内的不同相关特性,提出了一种小波域复合阈值去噪算法。首先将小波系数作NeighShrink阈值处理,然后对得到的小波系数进行二值化,在此基础上定义了每一小波系数所对应的横向相关性指数和纵向相关性指数,最后确定出决定小波系数取舍的决策系数。由于该决策系数是通过多重判据得到的,因此该方法克服了简单阈值方法过保留或过扼杀的缺点,同时可以去除大脉冲噪声,实验结果表明了该方法的有效性。     

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。     

近红外光谱预处理中几种小波消噪方法的分析

以菜籽油的一阶导数近红外光谱为研究对象,探讨小波变换在近红外光谱信号消噪方面的应用,分别采用九点平滑法、小波分解与重构法、非线性小波软阈值法和小波变换模极大值法对导数光谱进行消噪处理并对消噪效果进行比较分析。结果表明,小波变换模极大值光谱消噪法得到了较高的信噪比,小波软阈值法次之,其余两种方法消噪效果较差。小波变换模极大值法有效的保留了光谱的有用信息,为近红外光谱的分析精度和模型的稳健性奠定了良好的基础。     

小波变换去噪用于食用油脂酸价近红外光谱分析

以三级大豆油脂酸价检测为研究对象,采用db4小波对36个油脂样品的近红外光谱进行预处理,选择出最佳的小波分解层数及阈值选取方式,并对原始光谱和经小波去噪后的光谱利用偏最小二乘回归建模,以决定系数、交互验证误差均方根和相对误差均值3个统计量来评价回归模型性能.结果表明原始光谱决定系数0.8668、交互验证误差均方根0.0...     

小波变换对OCT图像的降噪处理

通过分析光学相干层析成像系统中的噪音源以及不同噪音对成像质量的影响,利用小波变换的方法,结合软阈值滤波对图像去噪,消除噪音对图像的干扰,处理后图像变得清晰了,图像质量得以改善,表明该方法能达到减小图像噪音的目的.     

小波变换的EDXRF光谱金属组分特征峰位置识别

主要研究X射线荧光光谱金属组分特征谱位置的确定。依据不同金属组分的特征谱特性,分析了特征谱的选取规律,在奇异值分析理论和模极大值理论的基础上,分析了基于特征谱小波分解系数的模极大值提取方法,在不同分解尺度下的特点及其传播特性,提出了基于模极大值传播的区间特征峰筛选方法,并对实际测量光谱进行了实验分析。结果表明：利用bior4.4小波作为基函数对实验测量的全能谱数据进行4层小波变换,利用模极大值传播特性,可以消除全能谱上叠加的部分噪声对光谱分析造成的阶跃影响;为提高特征峰的位置识别概率,对小波变换中小于给定阈值的分解系数进行压缩,将实验获取的X射线荧光全能谱第4层小波分解系数直接进行特征峰识别,得到的677个峰值位置,压缩到186个;在此基础上,再采用模极大值传播的区间特征峰筛选方法,筛选区间初始值设置为600 eV,经识别得到的特征峰峰值位置仅为27个,识别准确率得到有效提高。     

高温拉曼光谱提高信噪比的途径分析

结合累积时间分辨和空间分辨建成了上海大学高温拉曼谱仪SU-HTRS(T/S).由于高温噪声的不可避免,采用了移动平均方法,傅里叶变换滤波和小波分析的方法对其进行了数据降噪处理.在不同噪声水平上分析了不同处理方式对谱峰中心位置、强度、面积的影响及处理后数据的光滑度的影响.三种方法比较起来,移动平均法快而简单,小波分析的去噪效果最好.