新型双向电磁流量计信号特征提取及去噪实验研究

为有效抑制一种电磁流量计测量过程中产生的干扰,提高测量的精确度和稳定性,采用小波阈值去噪方法,将信噪比SNR和均方根误差RMSE作为去噪效果的评价指标,并按照小波阈值去噪的一般步骤,分析了小波基、阈值规则和变换尺度对去噪效果的影响。分析结果表明:小波基采用sym8、阈值规则采用强制去噪以及变换尺度为8时,该电磁流量计的输出信号去噪效果最好。     

平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪

提出了一种基于平稳小波变换的红外图像模糊阈值去噪方法.对红外图像进行平稳小波变换后,对小波系数进行模糊阈值处理实现图像去噪.仿真结果表明,与正交小波模糊阈值、平稳小波统一硬阈值和维纳滤波去噪方法相比,该方法具有良好的去噪性能,并且在去除红外图像噪声的同时,能够获得很好的边缘保持效果.     

基于小波变换速变非平稳信号的消噪

本文针对遥测速变数据中噪声干扰有用信号分析的处理问题,提出了基于小波分析理论, 利用二进制小波变换对含噪信号进行小波分解,然后选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,最后再对高低频系数重构,实现信噪分离.并在导弹试验数据中得到了验证.分析结果表明小波变换是非平稳信号消噪一种有效方法.     

声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真

引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。     

基于自适应小波阈值的SAR图像去噪算法

针对传统阈值去噪方法处理合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像存在的失真,边缘模糊等问题,提出了一种自适应小波阈值算法。首先对经过对数变换后的SAR图像进行小波变换。然后利用自适应小波阈值对变换后的SAR图像高频部分进行去噪处理,去噪后再对其进行小波逆变换处理。最后再进行一次指数变换,达到去噪的目的。实验结果表明,该算法能够得到较好的去噪效果,并且还有效地解决了传统算法所带来的不足。     

对流层散射下MPLS重路由信号去噪研究

针对对流层散射信道MPLS重路由信号数据含有噪声的问题,分析了Facility重路由原理和MPLS标签转发过程,引入小波阈值去噪算法对含噪声标签信号数据进行处理。利用一种随分解层数变化的阈值和折中阈值函数规则,来解决传统算法中的阈值确定和阈值函数选取存在的问题,针对折中阈值函数规则中参数a的确定问题,利用模拟数据,以信噪比(SNR)为目标函数,采用定步长变a形式,从而得到去噪效果最好时对应的a值,并用实测数据加以验证。仿真结果表明,改进后的算法在信噪比上有1.5 d B~3.4 d B的提高,均方差(RMSE)下降约0.01~0.03,为路由修复信号的去噪提供一种可行的方案。     

强背景噪声下电晕放电辐射信号小波阈值去噪和分析

分析电晕放电信号小波阈值去噪中小波基函数的最优选取、分解层数及阈值的确定,并对实测电晕放电信号进行小波阈值去噪。结果表明,选取db8小波作为最优小波基函数,选取双变量阈值函数作为小波阈值函数对电晕放电信号进行小波阈值去噪,放电辐射信号与背景噪声可以得到有效分离,具有很好的去噪效果。     

一种新的小波域维纳滤波图像去噪算法

针对传统小波去噪和维纳滤波存在的不足,提出了一种新的小波域维纳滤波图像去噪算法。首先,对含噪图像进行小波分解,依靠对角细节子带小波系数对噪声方差进行估计;然后,引入噪声方差修正因子,并根据不同子带小波系数的统计特性,在低频子带和高频子带分别选择合适的维纳滤波模板尺寸,使维纳滤波在对小波系数进行滤波处理时具备了更加精确的噪声方差估计和更加合理的滤波模板尺寸;最后,对维纳滤波处理后的小波系数进行小波重构,获得了去噪后的图像。试验结果表明:该算法兼具小波去噪的多分辨率分析特性和维纳滤波的自适应特性,能有效提高去噪后图像峰值信噪比,去噪效果优于小波去噪和维纳滤波。     

基于ICEEMDAN和小波阈值的Φ-OTDR信号去噪算法

针对分布式光纤声波传感系统信号信噪比较低的问题,提出了一种改进的自适应噪声完全集成经验模态分解方法。改进方法利用样本熵和小波阈值去噪算法,从高噪声分量中提取有效成分。通过改进的自适应噪声完全集成经验模态分解(ICEEMDAN,Intrinsic Computing Expressive Empirical Mode Decomposition With Adaptive Noise)对实际采集的信号进行分解,计算样本熵,将其中的含噪分量进行小波阈值去噪,最后与未处理的信号分量进行重构。实验结果表明,对实采的信号进行降噪处理后,信噪比提高了5.34 dB,均方误差降低了0.014 8,波形互相关系数提高了5.7%。与其他常用的去噪方法相比,该方法不仅在信噪比方面表现更优秀,而且在均方误差和波形互相关系数方面也具有更好的性能,能够更好地保留有用信号。     

基于小波变换模极大值的自适应阈值图像去噪算法

依据白噪声小波变换性态与信号奇异性相比具有显著不同的特点,在大尺度下设置阈值,去掉噪声信号而保留图像细节信号引起的模极大值点。在阈值设置问题上,采用自适应阈值的方法,克服单一阈值不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离的缺点。实验表明,与单一阈值去噪方法相比,该方法不仅可以保留图像边缘信息,而且能提高去噪后图像的峰值信噪比2~5 dB。