基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

基于小波包去噪的能量检测方法研究

根据能量检测和小波包变换的特点,提出基于小波包去噪的能量检测方法。该方法利用小波包的去噪功能,可实现噪声和信号的有效分离,提高信噪比,从而有效改善能量检测的性能,且复杂度低。仿真结果表明,经过小波包去噪之后的能量检测性能要远远好于传统的能量检测性能。     

基于小波变换的K-L变换去噪应用研究

在通信对抗电台指纹特征识别研究中,需要多个不同的传感器来采集数据.经多路传感器系统所采集到的原始信号数据,各传感器通道的有效信号之间具有较强的相关性,而随机噪声之间不具有相关性,K-L变换对不同通道间不相关随机噪声的去除具有比较大的优势.原始信号中可能含有多个频率,实现对各个频率成分分别去噪具有重要意义.用基于小波变换的K-L变换去噪方法进行电台指纹特征识别的应用.仿真结果显示对各频率分量基于小波变换的K-L变换去噪能够较好的实现信噪分离.     

基于小波变换域上的KL变换的地震信号去噪方法

基于相邻地震道的有效波在波形及能量上有较强的相关性及改变各个频率成分的信噪比．有益于提高分辨率的观点，本文提出了基于小波变换域上的KL变换去噪方法．该方法的主要思想是：将地震记录进行小波分解，形成地震记录的分时、分频小波包剖面，然后利用相邻道相关的性质，用KL变换进行去噪，再将各个小波包剖面重构为去噪后的地震剖面．理论记录计算及实际地震剖面的处理结果表明：基于小波变换的分时、分频KL变换去噪方法能有效地提高地震剖面的信噪比和分辨率．     

基于小波变换的语音除噪虚拟仪器系统

基于小波变换,借助虚拟仪器平台构造了一种语音除噪的仪器系统,通过调用不同的小波基MATLAB算法和变换阈值系数控制实现了一般语音除噪的功能,仿真结果表明该系统具有良好的除噪效果。     

基于小波变换的磁定向信号去噪

磁定向信号中畸变噪声的存在严重地影响了磁定向系统的性能。在介绍了磁定向系统工作原理,分析磁定向系统中噪声的产生和特性的基础上,将小波变换的方法应用于磁定向系统去噪,提出用小波软阈值函数对磁定向信号进行去噪处理。首先分析了信号和噪声在小波变换下统计特性的不同点,基于统计特性上的差异,对小波变换后的小波系数进行软阈值函数处理,提取那些模极大值随尺度增大而减小的系数,并保留这些系数,同时滤除模极大值与尺度无关的系数,达到滤除信号中噪声的目的。仿真结果表明：该算法能很好滤除磁定向信号中存在的畸变噪声,使得磁定向信号稳定性得到增强,最终提高了磁定向系统的性能。     

基于小波变换的密封件边缘检测

针对密封件内、外径的检测要求，提出了基于B样条小波变换的多尺度阈值图像边缘检测新方法。该方法采用小波的多分辨率分析，先计算小波变换模的极大值，然后，基于多尺度阈值消噪处理，进而检测出信号的奇异点位置，达到密封件的边缘检测目的。实验结果证明，该方法不仅能够较为准确地检测出有用的边缘信息，且具有一定的抗噪能力，是一种有效的边缘检测算法。     

基于小波变换的光电传感器信号去噪技术

针对工业码垛机器人安防系统的光电传感器在工作现场所采集的信号存在噪音和奇异性干扰的问题,提出了一种有效的去噪,奇异点检测和消除的方法.该方法以小波变换为基础,利用小波变换能有效地对信号去噪,且能表达出信号的局部奇异性,同时各奇异点的位置也可以得到检测进行相关处理.MATLAB仿真实验表明:该方法是有效可行的.     

基于平移不变的小波变换去噪快速算法

在介绍小波变换去噪理论的基础上,针对传统的小波变换去噪算法的缺陷,提出了一种基于平移不变的小波去噪快速算法.着重探讨平移不变小波去噪方法中平移量的选取对去噪效果以及计算复杂度的影响.仿真实验证明该算法能够在不影响去噪效果的前提下,较大程度降低计算复杂度.     

基于小波变换的激光雷达回波信号去噪方法研究

提出小波变换法去除激光雷达回波信号中的噪声,通过建立模型,选择合适的小波基、分解层数和阈值,利用Matlab仿真发现选择sym4、db6小波的五层分解法去噪效果较好,对提高激光雷达的有效探测距离和探测性能有较大的参考价值。     

基于小波变换的一种去噪方法

介绍信号奇异性以及它的小波描述，基于B样条理论推出一种多尺度小波变换，采有软阀值判决方式，提出一种简单，实用的小波去噪方法。     

小波变换域数字图像增强算法及实现

图像增强是数字图像预处理中的重要方法,其主要目的是改善视觉效果.小波变换在图像压缩和图像分割两个方面应用较为广泛,图像增强方面应用较少.现概括了图像增强的原理,阐述了图像增强的方法,分析了一种小波变换域的图像增强算法并在Matlab环境下仿真实现.该算法首先使用haar小波对图像进行2层分解,然后对低频部分进行增强,对高频部分进行衰减,实验结果证明这是对图像去噪和增强的一种有效方法.     

基于小波变换的信号去噪技术及实现

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。本文介绍了小波原理以及信号消噪原理和方法,并将小波变换与傅立叶变换进行比较,仿真结果表明,小波变换是一种有效的消噪方法。     

基于小波变换的混合阈值去噪的方法研究

基于小渡变换单一阈值去噪方法由于其采用固定模型进行阈值估计,在某种情况下去噪效果较好,但是在特定工程中去噪效果常常不能令人满意.文章提出一种基于小波变换的混合阈值去噪方法,对不同阈值加入权重,通过目标函数优化权重,计算出较理想的阈值.仿真结果表明,与传统方法相比,该方法有较好的去噪效果并能够保留细节特征.     

基于小波变换的分层阈值去噪算法研究

在研究各种软硬阈值噪声滤除方法的基础上,考虑到噪声能量在不同尺度、不同方向上的高频系数分布不同,提出了一种基于非线性小波变换的分层阈值去噪方法。该方法与全局阈值去噪相比较,具有更好的视觉效果和更高的峰值信噪比。文章方法与全局软硬阈值去噪处理的峰值信噪比和均方误差进行对比,可以看出,文章方法具有更好的去噪效果。     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

信号去噪在信息学科领域一直是研究的重点之一。传统的信号去噪方法局限在频域范围内,无法表述信号的时域局部性质。而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面。介绍了小波包降噪原理及方法,并通过仿真研究与目前的小波去噪方法进行对比,仿真结果证明了该方法去噪的有效性。     

基于小波变换的超声波含噪信号处理

超声波流量计测量气体或液体流量时,传感探头接收的超声波信号中夹杂了大量噪声,它将会影响信号的分析和流量的测量.而传统方法无法刻画超声波信号的非平稳特性并准确去噪,为克服传统方法的不足,采用小波变换理论,结合阈值去噪法,通过Matlab仿真实验,可得去噪后的超声波信号,从而验证小波变换可用于超声波信号去噪的处理.     

一种基于小波变换的图像消噪算法

该文在自适应树小波萎缩法的基础上,结合小波系数的零树编码思想和小波变换的信噪分离特性给出了一种新的小波消噪算法。该算法不仅减少了运算量,而且在消噪和保留奇异点信息方面也取得了较好的效果。