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。     

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。     

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。     

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。     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

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。     

基于EMD自适应阈值的铡草机振动信号去噪

针对铡草机振动信号噪声污染的问题,采用EMD(Empirical mode decomposition)与基于SURE(Stein's unbiased risk estimate)的自适应阈值算法,并利用自相关函数性质与二阶可导阈值函数,对铡草机振动信号进行研究.结果表明:1)模拟信号经EMD自适应阈值去噪后,信噪比...     

基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法

【目的】解决在农业环境中识别脐橙的目标区域存在的噪声干扰、检测效果不理想等问题。【方法】提出一种基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法。首先选择较好的对比度,建立有利于图像分割的YCbCr颜色模型;然后设计一种基于Otsu阈值去噪的脐橙检测算法,进而减少脐橙分割区域的噪声干扰;最后提出质心补圆法确定脐橙在图像中的位置,并在原始图像中显示检测结果。【结果】泛青色和橙色脐橙识别率分别为87.10%和94.18%,顺光和逆光情况下脐橙识别率分别为92.96%和90.15%,遮挡和未遮挡情况下脐橙识别率分别为90.82%和93.18%,总识别率为92.07%。【结论】该方法环境适应性强,适用于农业环境下不同遮挡、光照和表皮颜色情况的脐橙图像识别处理。     

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.     

5种小波阈值去噪法处理木材缺陷图像的仿真比较

针对当前木材缺陷图像小波阈值去噪法存在的不足,通过引入3种典型的平滑和非平滑小波阈值去噪法,将其与软、硬阈值法一同在Matlab环境下进行仿真对比分析,从而优选出消去平滑小波阈值去噪法这一总体最为理想的木材缺陷图像处理法,改善了木材缺陷无损检测的效果,为小波阈值去噪法在木材缺陷检测上的应用提供一个新选择.     

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。     

基于CL多小波的语音信号去噪

本文重点分析并设计了多小波预处理及多小波的分解重构办法，并提出一种基于CL多小波的带噪语音信号去噪方法，实验证明该方法可以有效的去除语音中的噪声，同时，能较好的保留视听效果。     

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.     

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。     

小波多分辨率分析在信号去噪中的应用

对于非平稳信号,小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法。在多分辨率分析小波阈值去噪的基础上,提出了一种改进的阈值函数,克服了硬阈值函数不连续的缺点,解决了软阈值函数中存在的恒定偏差．同时具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性。仿真试验结果表明,它在对信号消噪时能得到较理想的结果。     

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。