薯类农产品视觉图像的去噪方法

针对目前图像处理中的阈值去噪方法存在的问题,探讨了小波阈值法中小波分解层数和小波系数处理算法,在视觉图像阈值去噪中采用了小波分解层数的自适应算法,并针对小波系数处理中硬阈值和软阈值函数存在的问题,提出了一种新的阈值函数用于图像去噪.结果显示:去噪后图像的峰值信噪比PSNR、均方差MSE在最优分解层数下相对传统阈值函数能达到全局最优,同时视觉上的清晰度更好.     

基于卷积型小波包变换的信号降噪研究

提出了一种基于卷积型小波包变换的多尺度降噪方法。采用卷积型小波包变换,克服了传统小波包变换数据点数随分解尺度的增加而呈指数减小的问题;改进了噪声方差估计方法,较好地保留了信号的主要细节;采用了新的阈值函数,其表达式简单易于计算,同Donoho软阈值函数具有相同的连续性,且克服了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数之间存在着恒定偏差的问题。仿真结果表明,新的降噪方法有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo-Gibbs现象,在降噪精度上优于传统的小波包降噪方法。     

EMD自相关阈值去噪法在水电机组振动信号中的研究

经验模态分解(EMD)可将信号分解成若干不同频率的固有模态函数(IMF),传统EMD去噪法只对高频IMF分量进行处理,但缺乏有效的IMF选择依据。自相关能量准则可以定量筛选出含有噪声的IMF分量,利用改进的小波阈值去噪法对这些含噪IMF进行处理,然后重构所有IMF分量得到去噪后的信号。将这种EMD自相关阈值去噪法用于水电机组振动信号中,通过实例仿真,将去噪前后的信噪比和均方根误差进行比较,结果表明这种去噪方法能有效用于水电机组振动信号中。     

基于多小波的水电机组振动信号降噪方法研究

多小波可以同时满足对称性,短(紧)支撑性,二阶消失矩和正交性,在信号处理方面比小波更有优势。在多小波分解系数中,当一个系数包含某些信号成分时,其相邻系数也可能包含一定的该信号成分。与传统的小波去噪算法相比,相邻系数法能更好地解决变换系数之间的相关性,获得更好的降噪效果。在模拟振动信号降噪处理中,对信噪比和均方根误差进行定量分析,结果表明多小波相邻系数降噪法要优于小波阈值降噪法。在对水电机组实际采集的振动信号进行降噪研究时,通过对比降噪前后信号振动特征分量的保持完整程度,表明该方法滤波更彻底,保留振动特征分量更完整,是一种更加有效的降噪方法。     

基于Meyer窗函数剪切波变换的蝗虫切片图像去噪

蝗虫显微切片图像纹理边缘细节丰富,在图像获取、增强等预处理过程中经常会受到外部噪声的干扰,因此针对蝗虫切片图像去噪同时并保留纹理边缘细节的探索是研究不同蝗虫种类细胞构造的基础。基于张量的传统二维小波因其滤波器各向同性,只能表示水平和垂直两个方向,在去噪的同时会把图像中边缘纹理等细节模糊,而剪切波构造的滤波器各向异性,能够表示多个方向,这些优点使得剪切波可以有效地处理高维数据,在逼近奇异曲线时达到最优逼近。本文提出的基于Meyer窗函数的剪切波算法可以识别出图像边缘和纹理,并在去噪的同时保留纹理,以Meyer小波作为剪切波基函数,利用Meyer小波函数和尺度函数构造窗函数,然后采用Meyer窗函数来建立各向异性剪切波滤波器,再利用该剪切波滤波器对蝗虫切片图像进行多尺度分析,经过剪切波变换获得剪切波系数,最后应用硬阈值方法去除蝗虫切片图像噪声系数,经过逆变换得到蝗虫切片去噪图像。采用经典图像质量评价指标均方误差（MSE）、峰值性噪比（PSNR）、结构相似度（SSIM）对本文算法去噪性能进行评价,在噪声标准差等于30时,将本文算法与Meyer小波、偏微分方程等去噪方法进行比较,其中PSNR比Meyer小波提高2.5dB左右,比偏微分方程算法的PSNR提高2dB左右。仿真试验结果表明,本文算法去噪后的蝗虫切片图像去噪效果明显优于其他传统去噪算法,去噪结果在视觉效果上也优于其他传统去噪算法。     

基于小波变换的汽车轮速信号去噪

传统的汽车轮速信号处理方法难以消除干扰信号的影响。根据信号与噪声通过小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,选用Daubechies四阶正交小波（db4）对噪声信号进行多层小波分解,对小波分解的各层细节信号,分别采用软阈值处理方法进行量化处理,然后进行小波逆变换重构信号以达到对信号去噪和恢复的目的。研究结果表明,采用此方法能够有效地去除轮速信号中的各种干扰。     

一种基于小波阈值的图像去噪方法研究

在印刷品质量检测系统中，采集来的图像不可避免会出现噪声。针对这种情况，本文提出了基于小波阈值的图像去噪方法。该方法首先对噪声图像进行小波变换得到小波系数矩阵，硬阈值化后，对阈值化后的小波系数矩阵逆变换。得到去噪图像。实验结果表明，该方法比中值滤波具有更好的去噪效果。     

基于EMD+FFT联合滤波方法在机床主轴非平稳信号分析中的应用

针对数控磨床主轴振动信号中噪声影响特征值提取的问题,提出了一种基于经验模态分解方法(EMD)与快速傅里叶变换(FFT)联合的滤波方案。首先利用经验模态法(EMD)将主轴振动信号分解成若干个满足内稟模态函数的IMF分量,再利用快速傅里叶变换对每个IMF分量做时频转换,可以得出IMF分量的频域图谱。对包含噪声的IMF分量进行阈值滤波,得到降噪后的IMF分量,将IMF分量重新合成为原信号。利用仿真信号对该方法实验,同时对数控机床主轴信号进行实际测试表明,该方法不仅仅能够很好地分解出主要频率成分,同时弥补了FFT变换无法分析非平稳信号的缺点,提高了EMD算法的精度,有效地滤除主轴信号中的噪声成分。     

基于改进的小波域阈值算法的电能质量扰动检测方法

为提高电能质量分析的准确性,提出一种改进的小波域阈值算法。通过在不同尺度上选取一合适的阈值,并将小于该阈值的小波系数置零,而保留大于阈值的小波系数,从而使信号中的噪声得到有效的抑制,最后进行小波逆变换,得到滤波后的重构信号。基于改进的小波域阈值算法实现了电力系统故障录波的检测,仿真证明这种方法具有较好的精度。     

基于小波包分析的水泵机组振动信号去噪

阐述了小波包的基本原理,介绍了利用小波包给信号去噪的一般工作原理,结合南水北调东线工程某泵站水泵机组的现场振动测试数据,利用小波包理论对被噪声污染的水泵机组的振动测试信号进行去噪分析,从中提取出无污染的振动信号,进一步对机组的故障做出诊断分析．选用db4小波对原始信号进行3层小波包分解,选用启发式SURE阈值,跟据最低层的小波包分解系数和经过量化处理系数,进行小波包重构．结果表明,利用小波包去噪的相关理论,对信号进行去噪处理有效地消除了噪声污染,使消噪后的信号与原始信号保持相似性．     

基于Bandelet变换的参数化阈值函数降噪算法

为去噪的同时最大程度地保留蝗虫切片图像细小的边缘与纹理特征,利用Bandelet变换的多尺度特性和图像的几何特性,提出了基于Bandelet变换的参数化阈值函数的去噪算法。首先采用具有平移不变性的平稳小波对图像进行分解,然后利用Birge-Massart策略估计阈值、最小化Lagrange函数取得最佳几何流方向,并利用最小均方误差(MSE)原则优化四叉树,最后采用自适应Bayesshrink参数化阈值函数对图像进行去噪。实验结果表明,本文算法对图像边缘的稀疏表示效果比较理想,降噪后边缘更加清晰,纹理特征更多。对比其他方法,通过本文算法获得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)结果表明,其降噪性能显著提高。说明将基于Bandelet变换的参数化阈值函数算法应用于蝗虫切片图像去噪有效、可行,可为后续研究提供技术支持。     

形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应

针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,采用形态小波降噪方法来提取故障特征.形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取.首先采用形态小波对信号进行分解,然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理,最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征.仿真与实例证明,该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征.形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算,运算简单且执行高效,适合于齿轮故障的在线监测与诊断.     

基于小波神经网络的收割机测产系统振动信号分析

通过分析收割机传感器输出信号,发现输出信号中掺杂着大量无用噪声信号,使测产的精度产生了很大误差。一般的噪声信号处理使用一些简单的数字滤波方式可以起到滤波的作用,但收割机在田间行驶过程中车辆振动及田间沟壑等对传感器产生的不规则和随机的振动会造成称量结果的误差大和不稳定。为此,提出了一种小波分析结合神经网络的算法对传感器输出信号进行降噪处理的方法。通过实验仿真得出,采用小波神经网络算法处理后的测量信号比传统滤波去噪方法更接近实际测量结果,测量相对平均误差可减小到2.14%。     

基于优化VMD组合降噪和LMD的水轮机空化声发射信号特征提取

针对水轮机空化声发射信号存在噪声,进而影响信号特征有效提取的问题,提出基于优化变分模态分解(VMD)与Birge-Massart策略组合降噪和局部均值分解( LMD)的水轮机空化声发射信号特征提取方法.针对VMD算法中惩罚因子和分解模态数对分解结果有着显著影响,提出以散布熵差异相关系数最小值为目标函数,利用哈里斯鹰优化算法(HHO)对VMD进行参数寻优.以最优参数的VMD分解信号,得到一系列本征模态函数(IMF).计算各IMF的相关系数,对相关系数小于0.1的IMF进行剔除,大于0.5的IMF进行保留,0.1到0.5的IMF采用小波BM准则进行降噪,并与保留的分量重构.对重构信号进行LMD处理,将分解得到的乘积函数(PF)分量的能量提取为信号特征.试验分析结果表明,经过优化VMD组合降噪处理和LMD处理得到PF分量的能量与空化系数之间呈负相关,验证了所提方法用于水轮机空化状态识别的可行性.     

小波域非局部均值无芒隐子草叶切片盲去噪

在获取无芒隐子草叶切片图像时不可避免受到噪声的污染,易导致后续提取和测量特征参数的不准确。对于自然图像,事先并不知道其所含噪声的类型和方差,因而首先利用小波变换和曲线拟合确定切片图像噪声类型和强度;在此基础上,分别应用小波阈值去噪、非局部均值去噪和提出的非局部均值滤波(NLM)与小波阈值去噪相结合的方法对无芒隐子草叶切片图像进行去噪。实验结果表明:获取的切片图像噪声类型为高斯加性噪声,标准差为σ∈[1. 5,3. 5],用高斯函数对随机选取的10幅切片图像的高频HH子带能量分布进行拟合,拟合优度为R2=0. 990 7;用3种方法对含不同噪声大小的切片图像进行去噪,当噪声标准差为σ∈[1. 5,8]时,应用Beyes Shrink法去噪后,图像的峰值信噪比提高了3 d B,而NLM和本文提出的算法不适用;当噪声标准差为σ∈[8,15]时,NLM算法和提出的算法去噪效果相当,去噪后图像峰值信噪比提高了7. 5d B,应用Beyes Shrink算法提高了6. 5 d B;而当σ∈[15,30]时,使用提出的算法表现出较大的优越性,去噪后图像峰值信噪比提高了10. 53d B,是NLM算法的1. 4倍、Beyes Shrink法的1. 3倍。本文的算法和实验结论可为无芒隐子草切片图像准确降噪提供理论基础。     

基于小波去噪的FFT农网谐波检测

谐波检测的准确性直接影响对电网谐波污染状况的评估以及抑制措施的实施,采用小波软阈值去噪对含噪的电力谐波信号进行降噪处理,再利用快速傅立叶变换对去噪后的信号进行分析,提取各次谐波含量和总谐波失真率。在Matlab环境下进行仿真检测,结果表明:小波去噪后检测的各次谐波含有率更加接近于原始信号谐波含有率水平,去噪方法提高了谐波信号检测的准确性,这种小波去噪与FFT结合的方法适合在谐波检测系统或装置中应用。     

蛋鸡声音信号去噪方法对比分析

声音分析技术已成为研究动物行为、动物福利的一种重要工具,蛋鸡声音可用来评价其健康或福利状况,然而规模化蛋鸡舍中存在较多风机噪声等声源干扰,这对准确识别蛋鸡发声有很大影响。本文以海兰褐蛋鸡为例,预处理获取的声音信号,以减少风机噪声的干扰。利用数字化声音采集平台采集不同类型的蛋鸡发声和风机噪声音频,采用Lab VIEW软件进行声音信号处理并分析蛋鸡声音和风机噪声的时频特征。同时,对比分析不同去噪方法(IIR滤波器去噪、小波阈值去噪和改进谱减法去噪)在去除风机噪声方面的效果。结果表明,在信噪比为-8~20 d B声音环境下,改进谱减法均方根误差最小(0.03~0.38),算法运行耗时最短(6~7 ms),在实际应用中去噪效果较好,可为规模化蛋鸡舍中风机噪声环境下的蛋鸡声音信号处理和分析提供参考。     

一种改进蛋鸡声音信号去噪方法

声音分析技术已成为研究动物行为、动物福利的一种重要工具,蛋鸡声音可用来评价其健康或福利状况,然而规模化蛋鸡舍中存在较多风机噪声等声源干扰,这对准确地识别蛋鸡发声有很大影响。本文以海兰褐蛋鸡为例,预处理获取的声音信号,减少风机噪声的干扰。利用数字化声音采集平台采集不同类型的蛋鸡发声和风机噪声音频,采用LabVIEW软件进行声音信号处理并分析蛋鸡声音和风机噪声的时频特征。同时,对比分析不同去噪方法(IIR滤波器去噪、小波阈值去噪和改进谱减法去噪)在去除风机噪声方面的效果。结果表明,在信噪比为-8~20 dB声音环境情况下,改进谱减法均方根误差最小(0.03~0.38),算法运行耗时最短(6~7 ms),在实际应用中去噪效果较好。该研究可为规模化蛋鸡舍中风机噪声环境下的蛋鸡声音信号处理和分析提供参考。     

基于小波包分析的水电机组振动信号去噪研究

水电机组有80%故障都可以在振动信号中有体现,研究振动信号很有必要。文章将小波包分析技术应用于水电站机组振动信号去噪,概述了小波包去噪的原理和步骤,通过实际电站运行数据的采用,应用matlab软件编写程序,实现水电机组振动信号的信噪分离。实验表明,小波包分析消噪消去的能量较多,费时较短,去噪后信号光滑,取得了较好的去噪效果。     

平移不变量小波去噪法在齿轮故障诊断中的应用

平移不变量小波去噪方法是对Donoho阈值法的改进，该方法不仅能有效地抑制伪吉布斯现象。而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差，提高信噪比，将这种方法用于变速箱齿轮故障信号的去噪处理，同时与阈值法去噪的结果进行比较。结果表明，该方法可以有效地去除强噪声的干扰，提取齿轮故障特征信息，具有很好的工程实用性。