共查询到20条相似文献，搜索用时 531 毫秒
1.
结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。 相似文献
2.
基于最优小波包基的信号去噪方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
冯宏亮 《西安文理学院学报》2009,12(2):60-63
改进了基于最优小波包基的信号去噪算法,该算法以小波包分析为基础,根据最小代价原理搜索信号分解的最优基,然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化,用量化后的系数重构得到去噪后的信号． 相似文献
3.
小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构,通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法.分析小波消噪的算法和实现步骤,并基于MATLAB软件平台编写仿真程序.进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验,消噪效果良好. 相似文献
4.
基于最优小波包基的信号去噪算法 总被引：7，自引：0，他引：7
提出了一种基于最优小波包基的信号去噪算法,该算法以小波包分析为基础,根据最小代价原理搜索信号分解的最优基,然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化,用量化后的系数重构得到去噪后的信号.实验结果表明该算法对于信号去噪是十分有效的. 相似文献
5.
为进一步提高QRS波检测算法性能,提出一种基于小波变换的自学习QRS特征提取方法。使用小波变换进行信号去噪,在选取阈值时依据各层数细节系数添加阈值系数,充分保留心电信号有用特征成分,降低小波重构失真度。在QRS波检测过程中使用自学习差分阈值法实时对R点阈值进行更新,能提高算法抗干扰能力。通过对MIT-BIH数据库心律失常信号处理的实验表明,该算法得到了较高的SNR值与较低的MSE值,QRS波识别精度达到了99.554%,具有更高的有效性。 相似文献
6.
邱炳林 《福建工程学院学报》2023,(4):370-377
针对因互联系统稳定性的下降引起的低频振荡事故,提出了基于无偏似然估计(stein unbiased risk estimate, SURE)的自适应小波阈值与固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition, ITD)的联合辨识算法,以解决在低频振荡的关键模态辨识中提取出的参数精度不够准确的问题。对含有噪声干扰的信号进行小波变换得到其小波系数,根据信号特点按照最小均方误差算法估计其最优阈值,从而进行小波系数的筛选和信号的重构,得到去除噪声后的信号。对处理后的信号进行固有时间尺度分解,构建相应的信号测点矩阵并求解矩阵的特征值,获取系统的关键振荡参数。采用数学测试信号、PSASP软件中的8机36节点仿真系统信号以及实测信号,验证了所提方法对实际电网是有效可行的。 相似文献
7.
基于小波分析的红外弱小目标检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对红外弱小目标检测需求,根据红外弱小目标图像特性及其小波分析特性,提出了一种基于小波分析的红外弱小目标检测算法。算法首先对红外弱小目标图像进行小波分解;然后置低频小波系数为零去除背景,阈值化高频小波系数滤除噪声,自适应子带增强加强目标能量;最后进行小波逆变换并进行自适应阈值分割。实验结果表明,提出的算法速度快、抑制噪声的能力强。 相似文献
8.
传统信号去噪方法常采用门限法对噪声信号的小波或小波包变换做阈值处理以达到去噪的目的。本文介绍了一种利用小波包滑动阈值去噪的新方法,通过对信号的小波包分解系数的滑动阈值量化,得到重构的去噪信号。计算机仿真结果表明,滑动阈值法具有很好的实用价值。 相似文献
9.
根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
10.
本文作者通过对多尺度下小波变换系数及模极大值的分析发现,在实际工程中,有用信号通常表现为低频部分或者是一些比较平稳的信号,所以可以对已经被噪声污染的信号进行小波分解,对分解后的小波系数使用门限阈值处理,以达到消噪目的,仿真结果表明,这一方法有其有效性与可行性。 相似文献
11.
为了对非平稳、非连续的语音信号进行降噪,提出一种基于VMD分解和小波阈值的语音降噪方法。通过仿真信号对比分析了VMD、EMD和EEMD算法对信号分解中存在的伪分量、模态混叠问题。先用VMD对语音信号进行分解,再利用小波阈值降噪。实验结果表明,该降噪方法明显优于小波阈值的语音信号降噪、基于EMD和小波阈值的语音信号降噪以及基于EEMD和小波阈值的语音信号降噪。 相似文献
12.
《淮北师范大学学报》2016,(3)
利用信号和噪声在小波域内的小波系数的差异,实现小波去噪,将地震数据矩阵变换到小波域内,认为在低频部分集中信号小波系数,而高频部分集中噪声小波系数,且信号的小波系数幅值远大于噪声小波系数幅值,使用小波阈值算法对信噪进行分离. 相似文献
13.
《石家庄学院学报》2015,(6)
混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好. 相似文献
14.
李银萍 《通化师范学院学报》2023,(10):81-87
信道多径效应、传输带宽有限性等因素，可导致无线局域网通信信号中存在大量的噪声，降低了通信信号质量.为此，提出基于小波变换的无线局域网通信信号增强方法 .利用小波变换算法提取网络通信信号特征，分类处理无线局域网通信信号，得到信号类别；利用噪声模型与信号类别进行对比，确定带噪信号的小波系数，将小于阈值的信号视为噪声去除；重构无线局域网通信信号，实现无线局域网通信信号的增强.实验结果表明：应用提出的算法信号信噪比得到了明显提升，信号均方误差低于最低限值，充分证实提出的算法具备可行性. 相似文献
15.
为更好地消除心电信号（ECG）处理过程中存在的基线漂移、工频干扰和肌电干扰等噪声,提出一种基于改进小波阈值的去噪算法。该算法选定 coi5 作为小波基进行分解,选取分解尺度为 8 层,使用改进的阈值选取方法对每一层信号系数进行去噪。该阈值函数不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值函数存在的恒定偏差,同时具有良好的自适应性。实验结果表明,该方法与传统阈值法相比,信噪比提高了24.26%,均方误差降低了 21.42%;与当前国际上先进的去噪算法相比,信噪比提高了 2.01%,均方误差降低了6.9%,去噪效果显著提升,验证了该算法的有效性。 相似文献
16.
17.
小波阈值和RLS自适应算法语音消噪应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
对小波闽值算法和RLS自适应算法进行系统分析,比较两者的优势及不足,提出两者语音消噪的实现,并将实际信号与原始语音取样信号进行仿真消噪比较.研究表明,采用小波阈值算法进行消噪处理,消噪效果明显;RLS自适应算法具有更强的自适应性,消噪效果较好. 相似文献
18.
语音信号在应用场合中容易被噪声信号干扰,导致应用效果不佳。为了降低语音信号噪声的影响,根据CEEMDAN自适应分解的优点、自相关函数能得到不同时刻取值相关程度的特性,以及小波软阈值去噪的优势,提出了一种基于CEEMDAN与小波软阈值联合去噪的语音信号处理算法。通过仿真实验验证了该算法的有效性,相较于小波软阈值直接去噪与传统CEEMDAN去噪,该算法能有效地提高受噪声污染的语音信号的信噪比,降低噪声对语音信号造成的影响。 相似文献
19.
通过对小波变换和小波包分析研究,寻找最优小波包基,结合不同阈值去噪方法,对加噪信号以及齿轮箱振动信号进行去噪处理。实验表明最优小波包基的惩罚阈值去噪结果比小波变换常用的stein无偏风险阈值去噪结果和小波包默认阈值去噪结果要好很多。该方法不仅可以有效去除噪声,还可以很好地保留信号中的细节信息。 相似文献
20.
《实验室研究与探索》2017,(6):9-12
在电力系统电能质量信号的检测中,不可避免会遇到因为测量设备故障以及环境因素的影响,使得信号夹杂噪声,使得采集到的信号受到一定程度的噪声污染,干扰了检测电力系统的电能质量准确性,而小波降噪在信号降噪中具有很大优势,所以利用小波降噪降低电力系统信号中的噪声具有重要的意义。在比较分析小波变换的优势,多次进行小波变换反馈信号特征,通过观察信号的时频特性,应用小波变换局部化特性可调整不同叠加信号的系数,可最大限度的得到电能质量的有用的分析信号,然后再分析和运用多种阈值处理方式改进小波降噪,并应用差值的方法分析哪种阈值处理方式更加有效。 相似文献