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1.
《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
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.
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
4.
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
5.
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
6.
为准确检测电力系统的谐波分量,提出一种基于小波阈值去噪和自适应变分模态分解（VMD）的谐波检测方法。在传统VMD算法基础上,通过构建输入信号Hankel矩阵并进行奇异值分解（SVD）的方法,自适应确定模态分解个数;利用改进的小波阈值去噪方法减少噪声的干扰,进一步提高检测精度。仿真实验表明,所提方法能有效地估计谐波的频率和幅值参数,具有较高的检测精度和良好的噪声鲁棒性。 相似文献
7.
在小波分析的基础上,运用支持向量机(SVM)方法来对噪声和非噪声数据进行分类。首先,把一带有噪声的信号进行多尺度小波分解;然后通过试验检测出小波分解系数中部分噪声信号和非噪声信号,得到样本数据来训练SVM;最后对所有的小波系数用训练后的SVM来进行分类得到非噪声信号,并且对这部分非噪声信号进行小波重构即达到了去噪的目的。 相似文献
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经验模态分解(EMD)是以信号极值特征尺度为度量的时空滤波器,它充分保留了信号本身的非线性和非平稳特征,在信号去噪中具有较大的优势.本文以电力绝缘气体SF6为研究对象,在介绍EMD分解方法的基础上,首先对含噪的SF6光谱信号做EMD分解,得到各阶本征模态函数(IMF),然后对高频的IMF分量用阈值法进行处理,把经过阈值处理后的高频IMF分量与低频IMF分量叠加重构得到去噪后的信号.分析了在不同噪声水平上与小波阈值去噪方法的处理效果.实验结果表明EMD阈值去噪法有效地去除了噪声,较好地保留了光谱的细节信息,与小波阈值去噪方法相比较具有自适应的优势. 相似文献
9.
面波勘探在矿井探测方面已经成为了一种有力的手段。采集到的面波信号由于受到噪声的干扰,在进行信号解析之前,去除噪声干扰是很有必要的。提出了一种新的基于自适应阈值的小波模极大值算法对面波信号去噪,关键是在每个分解尺度上选取合适的阈值,对小波变换系数的模极大值点进行筛选,相对传统的阈值选取,该方法达到了满意的去噪效果。 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.
提出一种新的基于小波变换与LBP算子相结合的遥感图像融合算法．该算法在源图像小波变换的高频子带内，利用局部LBP算子极大的方法得到小波重构高频系数，而低频系数则利用源图像小波分解后低频子带系数的非线性加权得到．然后由此高频和低频系数进行小波重构得到融合图像．实验采用可见光图像与SAR图像融合，结果表明这种方法可以很好地在保留源图像各自信息的同时融合源图像的细节信息，并且能够有效抑制源图像中孤立噪声点． 相似文献
12.
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
13.
对源图像进行小波分解,得到图像分解后的高频系数和低频系数,并且计算源图像的结构相似性。对于低频系数采用系数绝对值取大法进行融合;对于高频系数依据相似性大小对其进行融合,如果相似性大于设定阈值,则高频系数采用系数绝对值取大法,否则采用计算像素点边缘强度法进行融合,对融合后的系数进行小波逆变换得到融合图像。实验结果表明,该方法有效地综合了源图像中的重要信息,融合图像边界清晰,得到更好视觉效果和更优的评价指标,融合效果优于对比实验中的小波方法。 相似文献
14.
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
15.
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
16.
为进一步提高维吾尔语方言识别准确率,从特征域出发提出基于小波包变换的方言语音声学参数提取算法,利用小波包变换对语音信号进行精细分解,使用Bark滤波器提取低频子带和高频子带系数与人耳基底膜的不同部分对应,用局部线性嵌入的流形学习算法进行降维,提升信号的分类性能。分别以i-vector和x-vector两个主流系统进行方言识别实验,结果表明,小波特征声学参数的方言识别准确率比MFCC特征和FBank特征识别准确率均有提高。 相似文献
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基于Donoho经典小波阈值去除图像噪声基本思路,分析常用硬阈值法和软阈值法在图像去噪中的缺陷。针对这些缺陷,提出一种改进的阈值去噪法,该方法不仅可克服硬阈值不连续的缺点,还能够有效解决小波分解预估计系数与真实小波系数间存有的恒定误差。通过Matlab仿真实验,使用改进的小波阈值法对图像去噪处理后,除噪效果比较理想,在去噪性能指标上,PSNR(峰值信噪比)和EPI(边缘保护指数)均好于传统阈值方法。 相似文献
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《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