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。     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法

本文提出一种基于离散平稳小波变换的心电信号去噪方法,通过对心电信号进行多层离散平稳小波变换,根据噪声的不同来源及其频带分布特点,对变换后的细节信号采用不同的去噪方案。该方法能有效克服传统离散正交小波变换去噪时容易产生Gibbs现象,从而达到保持心电波形特征且抑制噪声的双重目的。     

基于平稳小波变换的陀螺仪信号去噪方法

针对传统小波去噪效果的局限性，分析了平稳小波与经典小波之间的关系，首次将平稳小波用于陀螺仪信号去噪，并与经典小波的去噪结果进行比较。实验结果表明，陀螺仪信号经平稳小波去噪后的寻北精度明显优于经典小波，进一步验证了平稳小波变换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。     

基于信号去噪的小波算法研究

小波作为一种数学函数,被应用在很多领域,从信号去噪的角度对小波进行分析研究。首先给出小波的理论介绍,接着在matlab中通过实验对前面的理论进行进一步的阐释,最后鉴于FPGA的查找表的特点和DA算法的思想,硬件实现小波算法。     

基于最优FRWT的非平稳信号去噪新方法

研究非平稳信号的去噪,提出一种基于最优分数阶小波变换(FRWT)的信号去噪方法.该方法根据输出信号信噪比采用遗传算法寻找FRWT的最优分数阶值,实现非平稳信号的去噪.以带噪语音信号为例的去噪实验结果表明,采用新方法的去噪效果明显提高.     

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.     

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。     

基于小波变换的语音增强去噪方法

将小波变换应用到语音识别系统中,提出了在语音信号预处理阶段基于小波变换估计的维纳滤波算法,结合小波变换的阈值处理方法对语音信号进行去噪处理,模拟实验表明该方法去噪效果较好.     

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。     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。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相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

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。     

基于平移不变的小波去噪方法及应用

基于传统的小波变换去噪算法可能使信号的急剧变化部分产生人为的振荡现象，产生这种现象的一个直接原因是小波缺乏平移不变性。提出了基于平移不变的小波去噪方法，对所分析的信号进行循环平移，再利用软或硬门限对该信号的小波系数进行压缩，重构信号，再进行相反的循环平移，通过多次的平移-消噪-平移，平均所获得的结果，从而消除小波基的平移依赖性。该方法有效地消除人为的振荡现象，使消噪后的信号更加光滑，更好地逼近真实信号。     

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。     

基于小波变换的心电信号去噪

针对心电信号采集过程中常会混入工频干扰的情况,利用小波分析良好的时频局部化特性,提出了一种改进的基于小波变换的阈值去噪方法.该方法对传统的阈值选取方法进行了改进,提出了尺度相关的阈值选取方法.仿真结果表明,改进后的算法可以有效地去除ECG信号中的噪声信号.     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

一种基于能量分布特性的小波去噪算法

目前对于保持图像细节、滤除噪声,普遍采用空间域、频率域滤波．在空间域滤波,尽管能够有效地限制噪声,但是同时模糊了图像细节．因此,在频率域滤波的方法越来越引起关注．在小波频率域中,我们常常采用Donoho阈值方法处理小波系数来以此去除噪声,保留图像细节,然而该方法同时也一定程度上模糊了图像细节．小波变换具有良好的时、频局部化性能,图像经过多级小波变换得到不同分辨率的子图个数,各高频子图上的小波系数具有相似的能量统计分布特性．也就是说随着分解层数的增加,分辨率最低子图的小波系数范围最大,而高分辨率子图上大部分数值接近于0．因此,该文提出了一种新的基于能量分布特性的小波去噪算法(WCED)．