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在超声检测技术的应用中,往往需要对各种各样的信号进行辨别和分离,以迅速找出目标信号。在这些超声检测信号的处理技术中,小波分析技术是相对具有较好降噪处理效果的分析方法。现本文就主要分析了小波分析技术在超声检测信号处理中的应用问题。文章首先分析了小波分析在超声降噪处理中的应用理论,继而从不同的层面讨论了其具体的应用方法,以供参考。 相似文献
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针对语音信号降噪和提取算法存在降噪效果不佳等问题,已经无法满足现在社会的需求。本文提出一种基于改进EMD算法和Hilbert算法混合的语音信号降噪和提取方法,首先针对EMD算法在语音信号降噪可能破坏噪声特性的问题,利用全局阈值选择去噪的方法对其进行改进,然后引入Hil-bert算法将其与EMD算法融合,对语音信号进行降噪和提取。利用仿真实验可以发现:将EMD算法和Hilbert算法进行混合优化,和传统的小波变换语音信号降噪算法,不容易出现差错并且具有更好的降噪性能。 相似文献
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基于信号和噪声的不同特征,提出一种阈值自适应选取的小波包降噪方法。该方法首先对信号进行小波包变换,利用噪声剩余率确定分解层数,采用对数能量熵选择最优基,然后采用阈值自适应选取的方法对高频系数进行分析。利用该方法进行降噪,不仅能够提高系统的信噪比,而且能够降低系统的重构误差。 相似文献
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介绍了小波分析的基本原理,探讨了测井信号小波分析在高精度层序地层划分中的适用性及其地质意义.对测井信号进行一维小波和一维连续小波变换后可识别出不同级次的沉积旋回,结合研究区已有的地震、测井、岩芯资料综合分析确定合适的小波尺度进行高精度层序地层界面的识别.研究表明,自然伽马测井曲线小波分析对深水碎屑岩高精度层序地层学的划分与传统方法吻合较好. 相似文献
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本文提出了对非平稳的EEG信号的降噪和提取方法。小波变换是一个多尺度的时频分析方法,利用小波变换对预处理后的EEG信号进行多尺度分解,并与自适应滤波相结合进行消噪。用AR模型对复原的EEG信号进行谱估计。根据从人体的大脑皮层采集得到的数据,利用MATLAB进行了仿真实验,得到了比较满意的结果。 相似文献
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对路面动态响应信号进行有效的处理是得到沥青路面结构动力响应的可靠保证。为有效提高路面动态响应信号的分析精度,本文首先对路面动态响应信号进行时频分析,并就常用的低通滤波处理路面动态响应信号方法进行原理介绍和数据处理,结合低通滤波方法对路面动态响应信号进行降噪处理。同时将低通滤波与小波分解重构方法处理后的结果进行分析对比。结果表明：2种处理方法降噪效果均保留了有效信号特征。在频率阈值范围内,低通滤波后的路面动态响应信号幅值损失较少,低通滤波降噪方法更适合已知频率范围的路面动态响应信号处理。 相似文献