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。     

基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究

信号在采集、转换和传输过程中,由于受到设备、环境及人为因素的影响,使信号不可避免地受到噪声干扰。因此,如何去除信号中的噪声,得到感兴趣的信息是信号处理过程中的一项关键技术。对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究,根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

一种曲波域蒙特卡罗阈值去噪算法

为促进油气勘探发展,有效识别地震有用信号,提出了一种曲波域蒙特卡罗阈值去噪算法。该算法利用曲波变换的多尺度与多方向性的特点,结合蒙特卡罗阈值滤波来去除随机噪声,再利用循环平移法抑制吉布斯现象,消除人为干扰,增强去噪效果。用该算法对合成地震数据与实际地震剖面分别进行去噪试验,并与小波变换和曲波循环平移算法的试验结果进行对比,证明了该算法能有效地保持有效波信息,增加了弱反射信号能量,很好识别有效信号,优于小波变换去噪算法与原始曲波变换去噪算法。     

基于小波变换的拉曼光谱去噪处理

拉曼光谱分析中,噪声的存在严重影响光谱的准确性。利用小波变换在信号处理方面的优良特性,采用基于小波变换的信号去噪方法,对含噪的邻二甲苯拉曼光谱进行处理。选用平稳小波 bior2.2处理了含噪的邻二甲苯拉曼光谱信号。结果表明,采用平稳小波 bior2.2可以将信噪比由10dB 提升到21.3588dB,而均方误差仅为0.0014,去噪效果明显。     

基于小波变换的拉曼光谱去噪处理

拉曼光谱分析中,噪声的存在严重影响光谱的准确性。利用小波变换在信号处理方面的优良特性,采用基于小波变换的信号去噪方法,对含噪的邻二甲苯拉曼光谱进行处理。选用平稳小波bior2·2处理了含噪的邻二甲苯拉曼光谱信号。结果表明,采用平稳小波bior2·2可以将信噪比由10dB提升到21·3588dB,而均方误差仅为0·0014,去噪效果明显。     

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。     

小波数字滤波器的设计及在tanδ测量中的应用

由于现场电磁干扰的影响,采用基于快速傅里叶变换(FFT)的谐波分析方法进行介损tanδ测量时,测量精度难以达到工程要求。本系统以Mallat快速算法为基础,利用小波分析的多分辩率特性设计了小波数字滤波器的算法。根据对小波基的数学特性的分析,选择了一种适用于信号去噪的最优小波基,并讨论了小波分析分解层数的确定。最后利用MATLAB工具进行软件仿真。     

基于小波变换的颗粒肥流量信号处理研究

针对在精准变量施肥中对排肥信号精度要求较高,受外界因素干扰较多导致排肥信号不精确的问题,本试验提出了对颗粒肥流量信号进行去噪处理的小波阈值去噪和小波包阈值去噪2种方法。为了验证2种方法的正确性,本研究以不易变形且摩擦力度小的大颗粒尿素为研究对象,利用排肥试验台对颗粒肥展开排肥试验;然后,利用微波多普勒传感器采集颗粒肥的流量信号;最后,通过2种去噪方法对多普勒信号进行仿真,结果表明:对信号进行多尺度小波变换后,低频小波分解重构可以更有效地去除噪声。     

一种基于轮廓波变换的高效率去噪算法研究

为提高地震属性剖面的信噪比和空间分辨率,提出了一种基于轮廓波变换的高效率去噪算法。该方法利用地震剖面能量分布的空间特征,结合9-7正交滤波器组和方向滤波器组对原始采集的地震剖面进行多尺度分解,根据有效地震信号和噪声信号分解后的差异性设计了一种自适应的阈值滤波器,通过拉普拉斯金字塔重构地震数据实现轮廓波变换去噪。试验结果与小波变换算法的去噪结果对比论证表明,基于轮廓波变换的高效率去噪算法能够有效压制噪声,提高地震信号的信噪比,处理后效果较小波变换有明显提高。     

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.     

基于无下采样的正交小波变换的阈值去噪方法

现行的小波阚值去噪算法中,都包含采样的操作,但下采样导致信号所含信息出现丢失,上采样则引入新的畸变。为克服这些不足之处,提出了基于无下采样的正交小波变换的阚值去噪方法,并在Matlab6．5环境下给出了具体的算法。并进行了数值试验。试验结果表明,取消下采样的操作,可以提高信噪比,减小最小均方误差,使去噪效果得到了明显改善。     

小波去噪用于电磁感应式角加速度传感器测量

白行设计了一种电磁感应式角加速度传感器,阐述了传感器的基本机械结构和工作原理,然后采用该传感器对空载时的单相异步电机进行了实际的角加速度测试,验证了测量原理的正确性,并由实验波形观测到传感器的输出信号存在大量噪声,因此构建了一种基于小波变换的去噪方案。首先对传感器的实际输出信号采用sym8小波进行分解,然后利用半软闭值对含噪信号进行处理,最后对信号进行重构。结果表明该方法可以去除大部分高频噪声,能够恢复数据的真实性,进而提高数据的置信度和泛化性能,且去噪效果远好于传统的傅里叶变换。     

小波变换与傅里叶变换相结合的暂态谐波分析方法

结合小波变换良好的时频局部化特性和傅里叶变换良好的频域分析特性,提出小波变换与傅里叶变换相结合的暂态谐波分析方法。利用傅里叶变换和静态小波变换得到被测信号频域特性和时域特性,再结合连续小波变换得到暂态谐波的时频特性。理论分析和仿真试验结果表明,利用本方法得到的暂态谐波幅值与理论值一致。本方法能够准确分析电网中的暂态谐波,可为电力系统暂态谐波的分析和治理提供依据。     

提升小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了提升方法(1ifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法,并将目前常用的小波转换成提升小波。同时还将提升小波应用到信号去噪中,并进行了数值仿真试验,结果表明,在去噪后信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单、编程容易、速度快。     

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.     

小波理论与振动分析

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科。已成为多领域的研究热点。本文介绍了连续小波变换和离散小波变换的构造及部分性能；分析了波变换与Ｆｏｕｒｉｅｒ变换的关系；小波分析的特点与适用领域。给出了振动工程上的三个典型应胜。并就小波理论这一前沿领域的发展现状做了相应的评述。     

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。     

一种Contourlet域高斯混合模型降噪方法

利用图像子带内部Contourlet系数的空间相关性,在平移不变Contourlet去噪方法的基础上提出了一种随像素自适应调整的混合高斯模型去噪方法.每个系数建模为两个均值为零、方差不同的正态分布之和,利用局部贝叶斯阈值对Contourlet系数进行分类,通过当前系数邻域窗中两类系数的信息,得到大、小方差以及有关概率的模型参数估计.该方法较平移不变小波去噪和平移不变Contourlet去噪的Contourlet域降噪方法具有更好的降噪效果,进一步提高了PSNR值,降低了MSE值,获得了更好的图像恢复质量.