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。     

基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪

提出了一种基于小波变换与阀值收缩法的图像增强去噪方法。图像经过小波分解后可以得到一系列不同尺度上的子带图像,在不同尺度的子带图像上进行基于阈值收缩滤波的细节系数增强,再进行小波重构,即可得到增强后的图像。该方法可以有效地去除噪声,增强图像的平均梯度,改善图像的视觉效果。     

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.     

基于小波变换的随钻数据去噪算法研究

随钻测量技术是现在钻井过程中最重要的环节之一。基于小波变换的随钻测量的信号处理是非常有前景的课题。通过分析随钻测量系统的基本原理及随钻测量信号的特性,结合随钻测量与小波变换,应用相关性理论以平均去噪效果为参照,对各种小波基的尺度参数和消失矩进行评价,得到最佳参数组合小波基。在合理选择最佳小波基的基础上,对随钻测量信号进行了仿真分析。仿真结果表明小波变换可以从强噪声背景的随钻测量信号中有效提取有用信号。     

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.     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

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。     

一种基于小波变换的图像去噪方法

利用小波系数在相邻尺度上的相关性关系，针对小波系数估计中硬阈值方法和软阈值方法的缺点，通过对双重量收缩函数得到的阈值乘以一个合适系数进行修定的折衷方法，提出了一种新的小波域局部自适应去噪算法。实验结果表明，该方法既可以去除噪声，又可以较好地保留图像的高频细节特征。     

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。     

基于小波收缩的神经网络图像“去噪”算法研究

提出一种基于小波收缩的神经网络图像“去噪”的新方法。此算法引入了一种新的小波收缩函数（3次样条曲线）对小波系数进行处理。由于此算法中的小波收缩函数具有较好的光滑特性,它克服了小波收缩中硬阈值和软阈值方法所带来的缺点,并且神经网络模型实现此算法。实验表明：此算法比用传统的硬阈值和软阈值方法图像“去噪”有更好的峰值信噪比且具有比传统算法更好的学习特性。     

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。     

基于坐标变换的球面坐标Navier-Stokes方程的建立

利用笛卡尔坐标系内的Navier-Stokes方程的数学形式,采用坐标变换的方法通过对方程各物理量的数学推导,分别对拉普拉斯算子、质,最散度以及质,最加速度等进行坐标转换及其简化,建立了完整的球面坐标系内的Navier-Stokes方程。证明了笛卡尔坐标和球面坐标系下Navier—Stokes方程的一致性,并为其他坐标形式的Navier-Stokes方程之间的转换提供了研究参考。     

基于层间特性的多级小波收缩去噪算法

该文提出了一种新的基于层间特性的多级小波收缩去噪算法．该算法根据图像小波系数的层间相关特性来确定各层的收缩阈值,并将这些收缩阈值用于图像去噪．实验表明：该算法比传统的算法能更有效地减少噪声,获得更高的PSNR．同时,新的算法还能减少高质量图像中的噪声．     

一种基于小波变换的去噪新算法

提出一种去除观测信号中白噪声的新方法．分析了白噪声和一般信号的小波变换系数的不同特点，对Hampel滤波器进行了改进．利用白噪声和一般信号小波变换系数的不同特点，用改进后的滤波器对信号小波变换系数序列进行滤波处理，从而达到降噪的目的．仿真结果表明，滤波算法对不同种类、不同信噪比的信号有很好的降噪效果，尤其适用于强噪声背景下弱信号的检测。     

非线性小波变换及其应用

对线性小波变换和非线性小波变换进行了介绍,在此基础上重点分析了非线性小波变换的优点,最后对非线性小波变换的若干典型应用及应用中的问题进行了讨论.     

基于小波新阈值函数的标记荧光蛋白信号去噪

针对微流控电泳仪采集的微弱标记荧光蛋白信号易受到干扰,影响对样品生物蛋白定性定量分析.提出可调新阈值函数小波去噪,解决了软、硬阈值函数去噪出现的常见问题.通过matlab仿真对比,寻找出去噪质量最佳db7小波基,结合可调新阈值函数处理重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,去噪后波形最光滑、信噪比最高、获得最小均方根误差、更能突出真实信号.结果表明,新的阈值函数更适用于重叠峰严重的标记荧光蛋白信号,为后续定性定量分析样品中的生物蛋白含量提供保障.     

基于小波变换的非线性阻尼辨识方法研究

根据阻尼、应变、时间三者之间的关系,提出了辨识非线性阻尼的分段线性化小波变换方法。通过对不同特性的阻尼进行仿真和分析,得出了满意的结果,证明了该算法的有效性和准确性。由于在非均匀应力场下得到的阻尼只是一个体积平均值,为了克服这一点,在传统阻尼试验装置的基础上,开发了具有准均匀应力场的梯形等强度梁试件。试验结果表明,所研究的阻尼合金的阻尼能力随着应变的增加而增加,呈现出明显的非线性关系。     

基于HAAR小波和BP神经网络的非线性电路故障诊断

提出了一种基于HAAR小波和BP神经的非线性电路故障诊断方法，该方法采用小波分解作为非线性电路故障信号的预处理器能大大减少神经网络的输入及训练和处理时间.介绍了一种改进的采用动量因子防止局部收敛的BPNN方法后，阐述基于HAAR小波分解提取故障信号中的故障特征的原理.