木材近红外光谱小波阈值去噪方法

采用小波分析对木材近红外光谱进行阈值去噪研究,分别采用硬阈值、固定阈值、最大最小阈值和rigsure阈值对光谱信号进行去噪.结果表明,小波变换可以有效去除光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,在近红外光谱分析中具有很好的应用前景.     

音乐信号小波阈值去噪模型及其应用

利用小波阈值滤波的原理,建立了阈值滤波去噪模型,解决了小波基和小波分解层数的选择以及阈值和阈值函数的选取这2个关键问题。小波基的选取应该均衡考虑光滑性与紧支性。采用数值仿真方法,通过一段音乐信号,分析了小波基的不同选取方式、不同阈值选取方法、不同分解层数对去噪效果的影响:选择不同的小波,分别利用全局阈值和分层阈值去噪法来观察不同的小波选择对去噪结果的影响;选择一个固定的小波,利用全局阈值和分层阈值来比较这2种去噪方法的优劣。研究结果表明,选择db4小波基、分层阈值、分解层数为4~5层时,去噪效果最好。     

基于小波去噪的暂态电压扰动检测方法研究

采用小波软阈值去噪方法对信号噪声进行预处理,很大程度地减小了噪声对扰动检测的干扰.利用小波多分辨率分析方法对去噪后的扰动信号进行检测,更精确地提取出了暂态电压扰动信号的特征值.在仿真环境中对去噪前后的电压骤降信号进行检测和比较.结果表明:去噪后的检测结果更接近于原始信号,小波软阈值去噪方法能够提高暂态电压扰动检测的准确性.     

基于小波去噪的加窗FFT电网谐波检测

提出一种基于小波去噪的软硬阈值改良折衷法与加布莱克曼窗的傅里叶变换算法相结合的谐波检测方法。该方法采用小波软硬阈值改良折衷法对含噪的电力谐波信号进行降噪处理,利用加布莱克曼窗的傅里叶变换算法对去噪后的信号进行分析,提取各次谐波的幅值和频率。仿真检测结果表明小波去噪后的谐波波形接近于原始信号谐波波形,信噪比提高了8.3226dB,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。     

基于小波变换的木材纹理去噪研究

通过对木材图像进行3尺度的小波变换,在高频内判断并提取噪声点,最后对确定的噪声点进行平滑处理,用峰值信噪比、均方误差值和灰度曲线对去噪效果进行评价.研究结果表明,该方法不仅对木材图像具有明显的降噪效果,也能最大限度的保留有用的木材纹理信息,同时本文采用的灰度曲线(profile)可以直观地分析图像的去噪效果.     

木材无损检测技术中的应力波传播时延估计算法

为了准确测量应力波在木材内部的传播时间,提高木材内部缺陷识别的精度,提出了一种基于小波变换和高阶统计量的广义相关时延估计算法。该方法利用滤波算法,将采集到的应力波信号进行滤波去噪,然后输入到广义互相关时延模型,求出传播时延估计值。仿真和实际的木材检测实验结果表明:提出的算法比传统的定时器计时法时延估计精度提高81.5%,并具有较强的抗干扰能力。     

基于小波变换的语音去噪阈值函数的研究

目的小波去噪可以提高语音的信噪比,其中通过放宽阈值限制、加强小波系数的连续性,以及对小波系数较高的语音信号实现噪声与语音的分离可以增强语音去噪效果。方法基于一段信噪比为10dB的语音信号,采用不同的阈值函数,对该段语音进行小波去噪处理,比较各种阈值函数得到不同的去噪语音和各个阈值函数的特点。结果传统的硬阈值和软阈值得到的信噪比分别为11.57dB和10.91dB,软硬阈值折衷法得到的去噪语音信噪比12.70dB,模平方法得到的去噪语音信噪比为12.20dB,改进以后的软硬阈值折衷法和改进后的模平方法得到的去噪语音的信噪比分别为11.38dB和13.40dB,用降低阈值的方法得到的去噪语音信号的信噪比为11.68dB,新的阈值函数得到的去噪语音的信噪比为13.49dB。结论相比较软硬阈值折衷法,改进的模平方法和其它传统的方法,新阈值函数语音去噪可以取得更好的效果。     

基于层内和层间相关性的小波图像去噪

小波图像去噪已经成为图像去噪的主要方法之一.利用小波变换在去除噪声时,可提取并保存对视觉起主要作用的边缘信息,传统的小波去噪方法大致有小波阈值收缩去噪算法、小波模极大值去噪算法.由于小波系数间存在很大的相关性,本文提出了一种基于层内和层间相关性的小波去噪方法,利用图像细节信息在不同尺度及同一尺度上的相关性进行滤波,达到对低信噪比的图像去噪的目的.在实验中,将本文去噪的结果与Donoho的硬阈值作了比较,结果显示本文方法能获得较好的去噪效果.     

基于小波阈值去噪方法的一种改进方案

利用Donoho D．L．和Johnstone I．M．提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数。与传统的硬、软阈值函数相比,其具有不可比拟的灵活性。该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阅值函数中小波系数估计值与分解小波系数间存在恒定偏差的缺陷。仿真结果表明,新阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo．Gibbs现象,无论在视觉效果,还是在信噪比增益方面均优于传统的硬、软阈值方法。     

基于Cross-Validation的小波自适应去噪方法

小波去噪算法中,阈值的选择非常关键.提出一种自适应阈值选择算法.该算法先通过Cross-Validation方法将噪声干扰信号分成两个子信号,一个用于阈值处理,一个用作参考信号;再采用最深梯度法来寻求一个最优去噪阈值.仿真和实验结果表明:在均方误差意义上,所提算法去噪效果优于Donoho等提出的VisuShrink和SureShrink两种去噪算法,且不需要带噪信号的任何"先验信息",适应于实际信号去噪处理.     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果,提高去噪质量,在分析目前被广泛应用的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种改进的阈值去噪方法.该方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了它们在图像去噪中的缺陷.有效克服了硬阈值法去噪信号失真的和软阈值法细节模糊现象.仿真结果表明:该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比定量指标上均明显优于传统的软、硬阈值算法,达到良好的去噪效果.     

基于新阈值的小波硬阈值去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了新的阈值选取规则,在VC＋＋6．0环境下,给出了基于正交小波变换的硬阈值去噪的具体算法,并进行了数值试验。试验结果表明,该方法提高了信噪比,减小了最小均方误差,使去噪效果得到了改善。     

基于小波变换的语音信号去噪

利用小波的时频域局部化特性,解决语音信号的去噪问题。文中给出了语音信号的小波去噪算法,并基于不同的阈值选取,提出了采用适合于语音信号的浮动阈值,实验表明去噪效果好,提高了语音信号的识别率。     

小波变换用于抑制干扰信号几种方法的比较研究

对小波变换抑制干扰信号提取真实信号的3种方法，即小波滤波器消噪法；软、硬阈值消噪法；基于模极大值的小波去噪方法，进行了比较研究。给出了每种方法的适用范围及具体的算法、仿真结果，对于选用小波变换工具进行信号处理具有一定的理论意义和实用价值。     

小波域中的自适应模糊阈值图像去噪

对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析,提出一种自适应的模糊阈值去噪算法,该算法在BayesShrink阈值基础上,通过增加一个修正因子,并结合模糊理论,自适应地对图像进行模糊阈值函数处理.实验表明该算法与BayesShrink软阈值函数去噪算法相比,去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高,并且图像也更清晰,具有较好的去噪效果.     

基于正交小波系数的阈值降噪法

依据信号与噪声小波变换系数的差异,提出的用阈值法去噪可以很好的使噪声得到抑制,且几乎保留了原始信号所有的特征点.本文详细阐述了小波分析信噪分离的基本原理和方法,通过仿真分析得到良好的效果,为信号去噪提供一条有效的途径.     

基于二维经验模态分解与小波变换的农作物图像去噪

将小波自适应阈值去噪引入二维经验模态分解（bidimensional empirical mode decomposition,BEMD）中,提出一种自适应图像去噪算法,该算法首先对农作物噪声图像进行二维经验模态分解,获得具有不同尺度特征的固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）子图像序列;然后将该序列中前3个子图像分别进行3层小波变换,引入一种新型自适应小波阈值去噪函数模型分别进行噪声抑制,实现小波系数重构;最后,对去噪后的固有模态函数子图像与剩余固有模态函数进行重构,获得去噪后的农作物图像。对实地拍摄的农作物图像进行去噪试验,结果表明,自适应图像去噪算法与均值滤波算法、小波阈值去噪算法相比,性能有较大幅度的提升。     

近红外光谱在砂糖橘果形指数分析中的应用

基于小波变换的原理,分别利用阈值滤波、小波包、小波收缩3种常用的去噪方法,对砂糖橘样品的可见/近红外光谱信号进行去噪处理,探讨每种去噪方法的最优参数组合(小波函数、分解尺度、阈值)的同时选择最适去噪方法,并通过偏最小二乘法(PLS)对去噪后的重构光谱和砂糖橘果形指数建模。结果表明,小波包去噪有利于消除导数光谱中的噪声,提高建模精度,其最优参数组合为默认阈值条件下,小波函数Bior1.3、2尺度分解,去噪后的砂糖橘果形指数光谱建立的PLS模型的预测集R为0.9632,RMSEP为0.0779。     

基于小波变换的语音信号去噪

利用小波的时频域局部化特性，解决语音信号的去噪问题。文中给出了语音信号的小波去噪算法，并基于不同的阈值选取，提出了采用适合于语音信号的浮动阈值，实验表明去噪效果好，提高了语音信号的识别率。     

噪声图像分析及小波阈值去噪

不同的噪声图像经小波变换后系数分布是不一样的,针对图像特征和噪声特征,采取灵活的去噪策略会取得更好的去噪效果。本文通过实验对噪声图像及噪声的小波分解系数进行系统分析,提出小波阈值去噪中阈值的选择策略,并用实验验证了方法的有效性。