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1.
小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科，已成为众多领域的研究热点。本文介绍了利用小波分析理论，分析噪声干扰有用信号的处理问题，并利用二进小波变换对含噪声的振动信号进行信噪分离。并将小波变换与短时Fourier变换消除噪音进行了比较，分析结果表明小波分析对非平稳信号消噪有着傅立叶分析不可比拟的优点。 相似文献
2.
郑明辉 《实验室研究与探索》2008,27(11)
首先论述了基于小波变换的谐波检测的原理,根据目前小波变换在三相不对称系统谐波检测中存在的无法分离基波信号之不足,介绍了一种用于三相不对称系统的基于周期交错的测量方法。针对MRA算法既不能直接可靠地估算三相交流信号的基波成分(50 Hz),也不能精确地提取信号的谐波分量的缺点,探讨了将快速傅立叶变换和小波变换相结合的方法,利用小波变换的奇异信号检测能力和较好的时域分辨率,结合傅立叶变换准确的频域分辨能力对电网谐波信号模型进行了分析。文中归纳出基于小波变换的谐波监测方法。该方法的技术优势是可以实时跟踪谐波信号的变化。仿真实验结果表明了该方案能够满足电力系统中谐波检测的实时性要求。 相似文献
3.
语音信号是非平稳的短时瞬态信号,有用信号与所含噪声处于同一频率段,采用滤波器形式的传统去噪方法,不能将噪声有效分离。小波变换具有时频局部分析的特点,通过将含噪信号进行分解,分离噪声信号,将有用信号进行重构,可有效地去除噪声。白噪声为平稳随机信号,在不同尺度上的小波变换是不相关的。本文根据白噪声和语音信号在不同尺度下的相关性表现,结合小波去噪的基本思想,提出一种基于相关函数的小波变换进行语音去噪的方法。经MATLAB仿真,相关函数确定的去噪方法,能有效去除语音信号的白噪声。 相似文献
4.
通过对小波变换和小波包分析研究,寻找最优小波包基,结合不同阈值去噪方法,对加噪信号以及齿轮箱振动信号进行去噪处理。实验表明最优小波包基的惩罚阈值去噪结果比小波变换常用的stein无偏风险阈值去噪结果和小波包默认阈值去噪结果要好很多。该方法不仅可以有效去除噪声,还可以很好地保留信号中的细节信息。 相似文献
5.
介绍了傅立叶变换和小波变换。通过在小波域内对声音信号的特征信息进行分析和处理,发现声音信号在小波域内分析和处理特征信息比在傅立叶变换域中更加方便。 相似文献
6.
《淮北师范大学学报》2016,(3)
利用信号和噪声在小波域内的小波系数的差异,实现小波去噪,将地震数据矩阵变换到小波域内,认为在低频部分集中信号小波系数,而高频部分集中噪声小波系数,且信号的小波系数幅值远大于噪声小波系数幅值,使用小波阈值算法对信噪进行分离. 相似文献
7.
《石家庄学院学报》2015,(6)
混沌学是目前非线性科学研究中的热点之一.传统的微弱信号混沌检测技术在信号存在噪声的情况下暴露出许多不足之处,如去噪能力较差、检测精度不高等,本文基于前人的研究基础,提出了一种改进小波变换算法的微弱信号混沌检测系统的方法,通过仿真实验可知能够将该方法运用到微弱信号检测.具体方法是对传统小波变换算法的变换域变量进行离散化,目的是消除变换中的冗余,之后采用阈值折衷策略对小波系数进行阈值优化,处理后的小波算法将应用于微弱信号混沌检测系统中,周期策动力为有限离散处理后的含噪信号并入混沌系统,从而实现含噪情况下的微弱信号检测.一系列仿真实验表明,提出和改进的小波变换算法的去噪效果要优于传统小波变换算法,同时在微弱信号混沌检测系统的应用中,改进算法的检测精度和鲁棒性更好. 相似文献
8.
根据小波变换和噪声信号的能量分布特性,提出了一种先用小波变换对含噪图像进行多尺度分解,求出各尺度小波变换高频系数的噪声方差和阈值,利用各尺度的阈值对高频系数进行处理,然后利用小波变换系数重构图像,实现图像降噪的方法;实验结果说明该方法可以有效地降低噪声,又可以较好地保持图像细节。 相似文献
9.
从最小二乘法出发提出了一种含噪音重迭峰信号的分离方法-利用非线性数据拟合处理含噪音的重叠峰数据,得到各子峰的函数表达式,将传统的峰分辨和峰分解两个步骤合二为一,简化了重叠峰信号分析过程。讨论了该方法对不同分离度重叠峰信号分离的效果,通过仿真分析发现该方法在对分离度仅为0.75的重叠峰信号的分离也有很好的效果。在分离度相同时,对高斯-洛仑兹峰重叠信号分离的相对误差小于对高斯-高斯峰重叠信号的分离;分离得到的各子峰参数相对误差随分离度的提高而减小。该方法可用于实际的含噪音重迭峰信号进行处理。 相似文献
10.
汤震 《实验室研究与探索》2015,(4):99-102,106
针对卫星通信信号均衡中常数模算法在α稳定分布噪声中性能退化,及均衡多模信号时收敛速度较慢、稳态误差大等问题,提出了一种改进的频域多模盲均衡算法。该算法将模值变换、快速傅里叶变换及重叠保留法融入到分数低阶统计量的盲均衡算法中,利用分数低阶统计量对α稳定分布噪声进行抑制,根据多模信号星座图的分布特点,模值变换将多模信号的多个幅度模值变换成单一幅度模值,快速傅里叶变换及重叠保留法减少了传统盲均衡算法的计算量,同时对均衡器输入信号进行正交小波变换,减小输入信号之间的自相关性。仿真结果表明,该算法的稳态误差较小且收敛速度快,有效地提高了信号质量。 相似文献
11.
Ridgelet变换是信号的一种新的多尺度表示方法,它特别适合于具有线奇异性的二维信号的描述.将小波的自适应阈值去噪方法扩展到Ridgelet域中,应用Ridgelet变换,采用自适应阈值对地震信号进行去噪处理.教值实验结果表明,Ridgelet变换在地震信号去噪方面优于小波变换. 相似文献
12.
13.
小波变换与付立叶变换 总被引：1，自引：0，他引：1
何斌 《蒙自师范高等专科学校学报》1997,(4)
本文介绍了小波变换与付立叶变换的基本思想及其在信号处理中的作用,并将它们进行了对比分析。 相似文献
14.
吴仁安 《温州大学学报(社会科学版)》1999,(3)
利用快速离散小波变换(DWT)和小波逆变换(IDWT)对色谱信号进行小波分解、滤波和信号重构,同时,也与其他数字滤波方法进行了比较,结果表明,小波变换可以成功去除色谱信号中的噪声,使色谱信号平滑和提高信噪比. 相似文献
15.
曹世超 《邢台职业技术学院学报》2011,28(1):48-51
为了改善信号的去噪效果,在分析离散小波变换和双密度小波变换的基础上,提出一种基于双密度小波变换的去噪算法。双密度小波有两个小波函数,同一个尺度内相邻的小波间的频带间隔更小,有效的克服了离散小波变换时移性的缺点,有近似的平移不变性,更能描述信号的真实特征。将该算法用于不同噪声强度下的信号去噪,实验结果表明：基于双密度小波变换的去噪算法优于基于离散小波变换的去噪算法,是一种有效的信号去噪新算法。 相似文献
16.
指出了傅立叶变换在信号处理中的局限性,详细讨论了小波变换的定义、性质及其在信号处理中的优点,充分利用了光学信息处理的高度并行、大容量的特点,用4f空间滤波系统实现了二维小波变换. 相似文献
17.
李伟 《洛阳工业高等专科学校学报》2009,19(1)
主要研究基于小波变换的数字调制信号的特征提取.和傅里叶变换不一样,小波变换是一个很好的时频分析工具.在实际中数字调制信号常常带有噪声(如白噪声等).首先对ASK、PSK、FSK信号进行小波分析,并对其特征进行提取(幅度、频率和相位等),其次对染噪的数字调制信号进行去噪处理,然后再进行小波分析比较. 相似文献
18.
小波理论在心电信号去噪处理中已经得到了广泛的应用,针对不同的噪声可以采用不同的小波方法进行去噪处理。根据小波在各个尺度上的不同的带通滤波特性,利用小波变换多分辨的特点对心电信号进行滤波,并应用Matlab仿真进行实验。通过实验证明,利用不同的阈值函数及自适应阈值能较好地抑制信号中的基线漂移、工频干扰和肌电干扰,具有一定的实用价值。 相似文献
19.
为了减小数字通信中存在的码间干扰,设计了一种基于小波变换的盲均衡滤波器.在该系统中,首先对输入信号过采样,然后对采样信号进行正交小波变换,最后将处理好的信号输入到基于分数间隔的均衡器中.仿真表明,该系统收敛速度快、稳定误差小. 相似文献
20.
舒强 《中国现代教育装备》2008,(8):43-45
分析了小波语音增强的原理,介绍了一种在虚拟仪器开发平台LabVIEW中实现Mallat正交小波变换的方法,在LabVIEW环境下实现了语音信号的小波阈值去噪算法。通过引入小波变换,增强了LabVIEW的信号分析与处理能力。 相似文献