基于小波阈值的地震信号去噪处理

地震信号去噪处理是地震勘探所要解决的一项主要任务,提高地震信号信噪比也相应显得尤为重要。本文提出由heursure选取阈值和软阈值函数对测试信号、合成地震信号及实际地震数据进行二次小波分解分层量化处理,与常规小波阈值去噪相比,对含有高频分量的信号,该方法具有很好的去噪效果。     

小波变换的信号去噪应用

通过对信号与噪声在经过小波变换后的不同特点的分析，讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法。该方法与传统的低通滤波器相比，在改善信噪比的同时，还保持了很好的时间分辨率。最后通过仿真实验．证明了该方法的有效性。     

基于小波包变换的信号去噪应用研究

小波包变换可以将不同频段的信号分离,信号和噪声经小波包分解后,其小波包系数将表现出不同的特性,通过对小波包系数进行阈值处理,可以有效地抑制噪声,很好的重构信号。在平均浮动阈值的基础上,通过计算机仿真,显示了平均浮动阈值下小波包变换信号去噪的效果,结果表明:此方法具有良好的效果。     

小波变换与信号去噪

本文通过对信号与噪声在经过小波变换后不同特点的分析,讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法,该方法与传统的低通滤波器相比在改善信噪比的同时还保持了很好的时间分辨率,最后通过仿真实验,证明了该方法的有效性。     

基于小波变换的心音信号去噪方法

心音信号在采集的时候常常会受到噪声的干扰,因此对心音信号的去噪声处理成为众多研究者关心的一个问题。本文分析了基于小波变换的心音信号去噪方法的性能,以及小波基函数和分层系数的选择问题。实验表明采用Daubechies小波并进行6层分解,心音信号的去噪效果最优,在保持原始心音信号的成分后还能有效的滤除噪声。     

小波变换在信号去噪中的应用

本文基于目前常用的小波去噪方法,通过对第三种阈值方法的分析,以及结合小波多分辨率分解的特性,提出了一种基于梯度自适应学习算法计算阈值的去噪方法。仿真分析了对含噪信号在不同尺度下分解的小波变换系数进行阈值处理,得到了很好的还原效果。     

基于小波变换的人体脉搏信号去噪处理

人体脉象信号是一种信噪比较低的非平稳随机信号,在分析之前去噪是一项十分重要的工作.该文研究了小波变换的3种去噪方法,并对临床记录的脉象信号进行了去噪处理.实验结果表明,平移不变量法对脉象信号的去噪效果最好.     

利用小波变换多尺度传播特性实现地震信号去噪

小波变换可以把时域信号变换到时间尺度域中,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征．由于信号和噪声具有不同的奇异性,它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不同．文中根据信号和噪声在小波变换域模极大值的多尺度传播特性的不同,以及地震信号相邻道的相关性,提出了一种去除地震信号中随机噪声的方法,实验表明该方法具有较好的去噪效果．     

基于小波变换的舰船雷达信号去噪方法

由于舰船雷达信号目标环境的复杂性,从强杂波中检测目标异常困难,基于小波变换下奇异信号和随机噪声在多尺度空间中不同的模极大值传播特性,设计了一种实用的小波消噪方法。对舰船雷达回波信号实验检测结果表明,该方法能较好地改善信噪比增益,同时又能保持对突变信号的良好分辨率。     

基于小波变换的信号去噪研究

基于小波变换对信号去噪进行了深入地分析和研究，结合去噪原理讨论和比较了实际应用中对小波基及阈值规则的合理选取问题。实验结果表明，利用该去噪方法能实现对各种信号的去噪，且效果比较明显。     

基于小波变换的图像阈值去噪及其效果评估

研究了小波变换理论在图像去噪方面的具体应用,并利用传统客观的效果评估指标对多种小波变换的去噪效果进行评估,同时将结构相似理论引入到效果评估体系中,仿真实验表明,该方法符合主观判断.     

一维离散小波变换在心电信号降噪中的应用

为准确提取反映心电信号的特征信息,提出应用一维离散小波变换实现对心电信号的降噪处理方法。首先介绍了一维离散小波变换的基本思想;其次,应用小波分解与重构的方法(Mallat算法)在MATALB环境中编程实现对心电信号的降噪处理;最后,引入降噪信号与原信号的能量比(ENR)、均方根误差(RMSE)和自相关系数(AC)作为小波变换的降噪评价指标。可见,该方法能够有效地去除心电信号中的噪声干扰,对于实现心电信号特征信息的提取具有一定的参考价值。     

小波分析及其去噪性能研究

小波变换是一种具有一定时间和频率分辨率的分析方法．为了寻找更有效的去噪方法，对连续小波变换(CWT)、离散序列小波变换(DTWT)和正交小波变换(QWT)作了理论分析。结果表明：CWT对噪声具有良好的抑制作用；DTWT在通过域值处理的同时，也考虑了因噪声造成的某些信号细节的丢失；而QWT则能有效地提取淹没在噪声中的微弱信号。与传统的傅里叶变换(FT)相比较，具有显著的优点，值得关注。     

基于小波多尺度乘积的信号去噪算法

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于小波多尺度乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度二进制小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值的小波系数和去除噪声小波系数：再利用模极大值小波系数进行小波逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明：该算法在有效去除噪声的同时,也能保留信号的重要特征。     

一种分层阈值优化的语音感知小波去噪方法

通过分析含噪语音信号的特点,引入能够兼顾人耳听觉特性的听觉感知小波变换,构造了新的小波阈值函数,并对小波变换分解后的阈值进行基于微粒群算法的分层优化.仿真实验表明,该方法在不同信噪比条件下均具有较好的去噪性能,语音的可懂度和听觉效果得到有效提高.     

李氏指数在爆破振动信号奇异性分析中的应用

为更深入地研究爆破振动信号中携带的地质特征等奇异性信息,进行了完整场地、减震沟和预裂缝条件下的爆破振动试验,并在此基础上,运用小波变换模极大值方法对试验数据进行分析处理。分析表明:该爆破试验场地上的爆破振动信号在lb a为4.5~6.0的范围内具有稳定的李氏指数,并且该指数能够很好地刻画爆破地震波携带的场地特征等奇异性信息。L ipsch itz指数曲线图较为直观地反映了爆破场地的差异,同时得到了3种条件下的李氏指数分别为-3.69~-1.88-、3.54~-1.71-、4.14~-1.58,验证了减震沟比预裂缝有更好的减震效果。     

基于多小波变换的电场变化仪信号去噪

为更好地分析研究人工引雷的先导--回击过程中电场的变化情况,提出了一种基于多小波变换的雷电信号去噪方法.利用预滤波的方法对信号进行预处理,采用GHM多小波对快、慢天线雷电电场变化测量仪接收的雷电信号进行分析,利用自适应阈值实现噪声的去除.实验结果表明,基于GHM多小波软阈值法处理结果信噪比提高4%,硬阈值法信噪比提高12%,获取了较好的去噪效果,明显优于基于单小波的去噪方法.     

基于小波变换模极大值的脉冲噪声去除方法

根据小波系数模极大值的特性,提出了去除脉冲噪声的一种新方法.由于脉冲噪声往往造成信号的突变,所以经小波变换后其小波系数易成为模局部极大值.由突变点的模极大值随着小波分解尺度的增大而减小的性质,可采取去除具有此种性质的模极大值的方法去除脉冲噪声.此方法也能很好的去除白噪声,因为白噪声与脉冲噪声的模极大值具有相同的特点.     

利用小波变换分析心音信号

心音信号可以用于诊断一些心脏瓣膜和心肌的疾病，心音信号是一种非平稳信号，而小波变换中数字信号处理技术适合于分析非平稳信号。文章阐述了一种利用小波变换分析心音信号的方法。通过对计算机模拟的心音信号的分析实验，分析利用小波变换可以有效地分析心音信号，从而为利用心音信号诊断心脏疾病提供了一种新的方法。