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《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
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结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。 相似文献
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面波勘探在矿井探测方面已经成为了一种有力的手段。采集到的面波信号由于受到噪声的干扰,在进行信号解析之前,去除噪声干扰是很有必要的。提出了一种新的基于自适应阈值的小波模极大值算法对面波信号去噪,关键是在每个分解尺度上选取合适的阈值,对小波变换系数的模极大值点进行筛选,相对传统的阈值选取,该方法达到了满意的去噪效果。 相似文献
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《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
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《赣南师范学院学报》2017,(3):50-53
心电信号是一种微弱的且易受噪声干扰的非平稳信号,其波形以R波最为明显,而R波的准确定位是QRS复合波识别和心血管诊断病变的前提和基础.基于数学形态法与和A Trous变换研究心电R波定位,首先利用A Trous算法对心电信号进行小波变换,然后选择在尺度3进行阈值定位,最后把在负荷运动环境下采集的ST段变异数据库作为样本测试,结果为灵敏度99.67%、特异性99.96%. 相似文献
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该文研究了基于小波变换的暂态电能质量扰动的检测算法,利用快速小波变换算法即Mallat算法检测和提取扰动信号,并在MATLAB环境下进行了仿真,采用db4小波、3尺度进行小波分解与重构并对信号进行检测,验证了小波变换能够实现电能质量扰动信号的准确定位。 相似文献
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本文以MIT-BIH心电数据库作为研究对象,使用Matlab软件,首先对心电信号的噪声进行了巴特沃斯滤波,然后基于小波变换检测ECG信号各个参数奇异点的原理,对ECG信号进行了分析,较准确的检测了QRS波群的相关信息,效果良好。 相似文献
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根据信号和噪声的特性不同,提出了一种基于神经网络的双小波混沌信号降噪方法。该方法结合奇异谱和梯度下降算法,分别对小波变换后的近似部分和细节部分进行了分析。一方面,奇异谱分析更大程度地去除了代表噪声的较小奇异值;另一方面,神经网络对非线性阈值的自学习,实现了小波系数的自适应选取,提高了信号的定位精度。通过对Lorenz模型和月太阳黑子时序进行仿真,证实了本文所提方法能够对实际观测的混沌信号进行有效的降噪。 相似文献
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基于小波分析的红外弱小目标检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
针对红外弱小目标检测需求,根据红外弱小目标图像特性及其小波分析特性,提出了一种基于小波分析的红外弱小目标检测算法。算法首先对红外弱小目标图像进行小波分解;然后置低频小波系数为零去除背景,阈值化高频小波系数滤除噪声,自适应子带增强加强目标能量;最后进行小波逆变换并进行自适应阈值分割。实验结果表明,提出的算法速度快、抑制噪声的能力强。 相似文献
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针对静止的自然图像,提出了一种基于有限脊波变换-Finite Ridgelet Transform(FRIT)域的水印算法．该算法利用二进小波提取原图像的模值图像之后,再对它进行分块,并分别对各个子块进行FRIT,最后把经过扩展谱技术处理得到的水印嵌入到每个子块能量最高的脊波系数中。水印的检测利用了相关函数法,且实现了水印的盲检测。实验证明该算法具有较强的鲁棒性。 相似文献
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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
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小波阈值消噪方法是利用小波变换技术对含噪信号进行分解和重构,通过对小波分解后的小波系数限定阈值来消除噪声的方法.分析小波消噪的算法和实现步骤,并基于MATLAB软件平台编写仿真程序.进行光纤光栅反射信号的小波消噪仿真实验,消噪效果良好. 相似文献
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提出一种基于图像边缘检测的小波闽值去噪新方法.该方法利用Canny算子检测出图像的边缘,进而定义了一种新的阈值函数,然后对含噪图像、边缘图像的小波变换系数采用新阈值函数分别进行阈值处理,将处理后的边缘图像与图像的小波系数进行融合,得到去噪后的图像.实验结果表明,采用该方法处理的去噪图像,能够在去噪的同时有效地保持图像的边缘信息. 相似文献
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传统的小波变换基频检测通过比较相邻尺度上的小波系数极值点来进行检测．该方法往往存在着伪极值点的误判,降低了检测的精确度,而且增加了运算量．针对小波系数的伪极值点误判情况做了分析,进行了最佳尺度的判定,以及极值点搜索方法的改进,提出了一种基于最佳尺度的小波变换基频检测算法,提高了算法的实时性和准确性,并通过实验证明了该算法的有效性． 相似文献
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项芳莉 《淮南师范学院学报》2014,(3):12-15
图像去噪是图像处理领域中的重要研究方向之一。小波变换具有选基灵活和多分辨率特性等,能清晰图像,因此在图像去噪中获得了广泛的应用。当含噪图像经过小波变换后,图像和噪声在不同的分辨率下呈现出不同规律,设定阈值门限,接着调整小波系数,最终达到去噪的目的。在硬软阈值去噪法的基础上提出新算法,并且利用Matlab进行仿真,实验结果表明新算法的峰值信噪比较高,具有较好的去噪效果。 相似文献
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针对含噪声图像边缘提取问题提出一种改进 Normalshrink 自适应阈值去噪算法,通过 3 次 B 样条小波变换和局部模极大值法提取出可能包含图像边缘特征的小波系数。考虑边缘像素之间特殊的空间关系以及噪声在各级小波分解尺度下的不同效应,构建适合各个尺度级的改进 Normalshrink 自适应阈值,并依此对提取出的小波系数进行筛选。实验结果表明,与改进的 Candy 算子和传统的 Normalshrink 自适应阈值相比,该方法提取出的图像边缘较为完整清晰,峰值信噪比提升约 5db。 相似文献
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介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值去噪算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果. 相似文献