基于CEEMDAN小波包的MEMS水听器信号去噪

针对MEMS水听器接收水下信号时混入的噪声,提出一种CEEMDAN和小波包的联合去噪算法.方法是利用CEEMDAN将含噪信号分解成一系列的IMF分量,IMF由高频到低频排列.由于高频噪声和低频干扰,所以要分别对高频和低频IMF进行处理.根据每层IMF的频谱分析,去掉前几层和后几层IMF分量形成一个带通滤波器,然后将剩余分量进行重构信号.最后,利用小波包对重构信号去噪得去噪信号.通过仿真实验和中北大学汾机实测实验验证了算法的有效性,并在去噪效果和性能指标上较单一CEEMDAN和小波包去噪有明显提升.     

基于不同经验模态分解的小波软阈值ECG去噪研究

针对ECG信号的非线性和非平稳性,利用不同经验模态分解的小波软阈值方法对其进行降噪处理.根据希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)变换提出的一系列的EMD算法,有EMD、EEMD、CEEMD等.首先,将含高斯白噪声的ECG信号分别进行EMD、EEMD、CEEMD分解,所得到的固有模态函数(IMF)分量是从高频到低频排列的,分别舍去前几层含噪IMF'进行重构去噪.由于舍去的IMF分量中含有少部分信号的细节信息,然后利用小波软阈值对前几层含噪IMF提取细节信息得到新的分量,再将剩余分量和新的分量重构去噪后的ECG信号.利用去噪信号图和不同性能指标验证了不同方法的有效性,得出了基于CEEMD的小波软阈值ECG降噪效果最佳.最后,用上述方法对MIT-BIH心电噪声库信号进行去噪处理,其结果与仿真实验相吻合.     

基于四种改进阈值的小波去噪方法

本文提出了四种改进的阈值函数,并且在理论上证明了这四种改进的阈值函数对脉冲噪声都是有效的.仿真实验显示:无论是信噪比还是最小平方误差,改进的软阈值函数比其它三种改进的阈值函数的效果都要好一些.     

MEMS矢量水听器的一种新的联合去噪算法

针对传感器水声信号存在随机噪声的问题,提出了一种正余弦算法(SCA)和粒子群算法(PSO)相结合优化变分模态分解(VMD)参数κ和α,将含噪信号通过VMD分解为k个固有模态函数,选取相关系数高的模态分量进行小波阈值(WT)去噪后重构信号分量,得到目标信号的算法,记为SCA-PSO-VMD-WT算法.通过将本算法与VMD...     

基于改进小波阈值去噪算法的心电信号处理及仿真

为更好地滤除心电信号处理过程中基线漂移、肌电以及工频干扰等噪声,提出了一种新阈值函数去噪算法.通过仿真确定了最佳的小波函数类型和分解层数;改进算法克服了传统的阈值函数在信号处理中存在不连续性或恒定偏差的问题;利用双曲线函数实现向原函数的快速逼近,避免了去噪后的波形失真和振荡现象的发生;具有更少的参数,调节方便,计算量小;注重对较小系数的处理,提高重构信号的精度.利用MIT-BIH心律失常数据库中的105号数据进行验证.算法能有效地滤除噪声干扰,相比于其他方法,其重构信号的信噪比和均方误差均有极大的改善,去噪效果更好.     

利用非线性提升的信号去噪

本文提出了一种基于非线性滤波和提升格式进行信号去噪的算法。利用提升格式设计的灵活性取非线性滤波为预测算子 ,数值算例表明该方法的去噪效果优于仅使用非线性滤波去噪。     

一种利用多通道小波变换去噪的算法

通过对多通道小波和小波变换以及奇异信号的小波变换特性的讨论和分析,提出了一种利用M道小波变换去噪的算法,并利用此算法对加噪信号进行了模拟实验,实验结果表明,该算法简便,易于编程实现且去噪效果理想。     

小波分析在信号去噪声中的应用

小波分析是近年来发展起来的一种数学方法,在信号与图象处理中有重要的应用.中值滤波是信号处理中常用的一种非线性滤波器,它能够有效地消除瞬时脉冲干扰,并且能够很好地保持信号的边缘信息,在信号和图象处理中得到广泛应用.对中值滤波器与小波变换的结合进行了比较系统的研究.通过实例说明中值滤波器与小波变换相结合具有比单一滤波器更好的效果.     

基于小波去噪的灰色和支持向量机组合预测模型

金融时序数据具有非平稳、含噪声等特点,采用单一的预测模型时预测精度并不理想.据此,构建了基于小波去噪的灰色和支持向量机组合预测模型,并对预测难度较高的我国热钱流动规模进行了预测.实验结果表明:与经典GM(1,1)幂模型相比,组合预测模型的平均相对误差由46.14%降到2.95%,预测精度有显著性提高.     

基于Canny算子边缘检测的小波阈值去噪方法

本文研究了信号处理中图像去噪的问题.利用小波变换理论提出了一种基于Canny算子边缘检测的小波阈值去噪方法,实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时能够更好地保留图像的边缘.     

基于改进遗传算法的自动阈值图像分割方法

图像分割技术在图像分析和图像识别上具有重要意义.传统自适应遗传算法有可能使问题求解陷入局部最优解,而求得错误的图像分割阈值.为了得到最优的图像分割阈值,对交叉率和变异率公式进行了重构,使得交叉率和变异率在任何情况下都不为零.同时,以最大二维熵函数作为适应度函数,采用选择、交叉变异等遗传操作作搜索最优分割阈值.仿真实验表明,该方法可以有效地提高图像分割精度和计算速度.     

基于S变换的地震信号降噪方法研究

S变换在分析非平稳信号时能有效地反映出频率随时间的变化,但由于其窗函数是固定不变的,在实际中应用受到了限制.从基本理论出发,推导出一种改进的S变换形式,并对合成信号分别进行傅立叶变换、s变换和改进的S变换,通过对比发现:改进的s变换方法能够更好地分辨非平稳信号的频率特性,比S变换具有更高的分辨率.最后应用改进的s变换方法对地震背景噪声数据进行了去噪处理,取得了较好的结果.     

基于改进的SAPSO优化支持向量机的太原市空气质量评价

由于气象环境复杂多变且具有动态的不确定特性,选取太原市2014年至2015年的空气污染物监测数据,将模拟退火算法(SA)与粒子群算法(PSO)相结合并对其进行改进,优化支持向量机(SVM)完成参数寻优,并运用偏最小二乘法(PLS)分析各污染物因子间的相互作用,构造出一种新的空气质量评价模型.实验结果表明,改进的SAPSO-SVM与PSO-SVM和SVM相比,模型运行时间短、等级分类精度高,具有良好的评价性能,为空气质量评价提供了新思路.     

一种改进遗传算法在最大独立子集问题中的应用

最大独立子集问题是组合优化问题中的一个重要问题,该问题是一个NP难题,其目标是在一个环图中找到一个最大的独立子集.提出了一种改进的遗传算法来解决这个问题,用一种基于条件的遗传算子来代替通常的基于概率的遗传算子.实验结果表明提出的算法是有效的.     

基于遗传算法的交易中心停车场优化设计

根据某交易中心大型停车场的实际情况 ,并利用大型客车和轿车的长度、宽度、最小转弯半径等数据 ,建立了停车场优化停车设计模型 ,采用遗传算法进行求解 ,得到了停车场的最优停放布局和车位排列角度的优化结果 .本文优化设计的思想、方法和结果对其他大型停车场优化设计也有一定的参考价值 .     

一种基于Eno-Haar小波变换二维遗传算法

A two-dimensional genetic algorithm of wavelet coefficient is presented by using the ENO wavelet transform and the decomposed characterization of the two-dimensional Haar wavelet.And simulated by the ENO interpolation the article shows the affectivity and the superiority of this algorithm.