基于改进型小波阈值的磁记忆信号去噪研究

磁记忆检测信号易被外界噪声污染,使缺陷信号的可检测性受到极大影响。为消除噪声信号的不利影响,通过优化传统算法进行了磁记忆信号的消噪。硬阈值去噪得到的估计小波系数值连续性差,并会引起重构信号的振荡;而软阈值去噪会与原来的小波系数存在恒定偏差。在软、硬阈值函数的基础上,提出了一种改进型阈值函数,该阈值函数在一定程度上克服了传统方法的不足之处。仿真试验结果表明了改进型阈值函数对去除磁记忆信号噪声的适用性。     

基于改进的软阈值小波包网络的电力信号消噪

为了克服传统软、硬阈值在信号消噪中存在的不足,首先构造了一种新的软阈值函数,并将小波包变换和神经网络相结合;然后,基于改进的软阈值小波包网络对实际采集电力信号进行消噪。MATLAB仿真结果表明:改进的软阈值小波包网络比传统硬、软阈值小波包消噪的信噪比高,且均方根误差小,是一种非常有效的电力信号消噪方法。     

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。     

一种新的小波收缩统一阈值函数

提出一种新的小波收缩统一阈值函数,并证明了新阈值函数具有收敛性,通过调节可变参数的取值可以改变新阈值函数的趋向,为图像阈值去噪的自适应处理提供了可能.此外,给出了新阈值函数的期望、方差与风险的关系式.仿真结果表明新阈值函数不仅能有效去除噪声,而且比两种经典的阈值函数有更高的灵活性,可以获得更高的信噪比和更好的视觉效果.     

改进小波阈值函数的HRG振动信号去噪研究

为了有效解决振动对半球谐振陀螺仪(HRG)导航精度的影响,采用小波阈值去噪算法对HRG振动信号进行了去噪研究,并针对经典的硬阈值函数和软阈值函数的不足进行了改进,改进得到了一种参数可调的阈值函数,弥补了硬阈值函数和软阈值函数在去噪中的不足。通过仿真数据以及HRG实测振动数据验证,证明了改进阈值函数的有效性和优越性。     

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。     

一种基于SSNF的新型阈值滤波去噪算法

介绍了一种空间选择性的噪声滤波(SSNF)方法,并在此工作之上提出了一种新的自适应于小波变换尺度的阈值函数,从而对经SSNF滤波之后的小波系数进行了进一步的阈值处理,以去除残留在系数中的噪声部分。仿真试验和理论分析表明,相比其它传统的去噪方法,该方法的优点在于:所得到的小波系数不仅连续性好,而且更加接近于未加噪信号的小波系数,阈值函数具有很大的灵活性和自适应性,并适用于一些掺杂非白噪声的场合。     

模糊小波包在漏磁信号处理中的应用

采用小波包去噪方法解决漏磁信号的噪声抑制问题。针对软、硬阈值处理中存在的缺陷,提出了模糊阈值处理方法,应用该方法对采集的漏磁信号进行消噪处理。实验结果表明,与传统小波包的去噪效果相比较,模糊小波包降噪方法不仅较好地剔除信号中的噪声,而且保留了原始信号中的有效成分,是一种可行的方法。     

基于自适应阈值的提升小波包漏磁信号去噪研究

为了更好地实现对原始漏磁信号噪声的抑制,针对硬阈值函数和软阈值函数中存在的问题,提出一种自适应阈值选择方法,研究了基于该方法的提升小波包降噪算法。采用小波包和提升小波包,分别在硬阈值、软阈值和自适应阈值处理函数下,对含噪信号进行降噪效果的分析和比较,并给出了漏磁信号在自适应提升小波包算法下的降噪效果。仿真结果表明：该方法具有更高的分辨率和近似优化能力,在保留原始漏磁信号有效成分的同时,能更好地去除噪声。     

平稳小波去噪算法中的参数选择

为研究平稳小波变换去噪算法在工程应用时如何选择小波基、小波系数处理方法和阈值计算方法的参数以取得最优去噪效果，通过仿真实验，对比不同小波基、不同小波系数处理方法及不同阈值计算方法对平稳小波变换去噪算法去噪效果的影响，对算法的参数选择问题进行研究。实验结果表明：相比其他滤波器组，大部分情况下Daubechies 小波基对应的滤波器组去噪效果更好；信号信噪比较低时选用软阈值法，信噪比较高时选用硬阈值法；使用阈值法处理小波系数，信号信噪比不高的情况下应采取固定阈值法来确定阈值，信号信噪比较高时应采取无偏风险估计法。     

基于改进小波阈值的MEMS陀螺去噪方法

MEMS陀螺由于结构不完善而存在较大的随机误差,为了推进MEMS陀螺的实用化水平、提高测量精度,首先对MEMS陀螺进行了Allan方差分析,得到了MEMS陀螺随机误差的主要成分;然后通过分析软阈值函数和硬阈值函数在直线上的降噪结果,得到了两种阈值函数的缺陷,为了解决软阈值和硬阈值函数的问题,推导了改进的小波阈值函数。通过对比各种阈值函数和阈值量化准则的降噪效果,确定了最终的降噪方案,将此方案应用在陀螺的动静态输出中,使陀螺输出数据的稳定性提高了一个数量级,数据的平均值也更加接近真实值。     

基于改进EMD的信号降噪方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。     

平稳小波的侧抑制网络边缘提取方法

侧抑制网络具有“突出边框,增强反差”的功能,但其增强反差的同时也增强了噪声,其抗噪性较差。正交小波阈值去噪法对图像噪声有一定抑制作用,然而对于图像中噪声幅度较大的情况下,正交小波变换会使图像边缘失真,甚至模糊。基于平稳小波变换的图像去噪法,可以有效降低噪声的同时较好地保持图像的质量,与基于正交小波变换的阈值降噪方法相比,有明显的优越性。因此利用新Bubb le函数将平稳小波和侧抑制网络结合起来,用平稳小波变换去除噪声、侧抑制网络突出边框,从而准确、有效地提取出图像的边缘。     

一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法

为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的影响,将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合,提出一种新的自适应阈值估计算法.基于概率密度函数和贝叶斯估计理论,可以得到子带阈值.通过对数变换,将算法应用于含相干斑噪声的SAR图像去噪.理论分析和实验结果表明该算...     

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。     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。