简介：摘 要

简介：改进了基于最优小波包基的信号去噪算法，该算法以小波包分析为基础，根据最小代价原理搜索信号分解的最优基，然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化，用量化后的系数重构得到去噪后的信号．

简介：探地雷达回波信号受背景噪声、测量噪声、模型噪声的影响很容易被噪声所掩盖。为了提高雷达回波信号的信噪比。文中提出了一种小波变换阈值去噪和预先处理回波信号相结合的方法来对雷达回波信号进行去噪处理。试验结果证明，该方法能有效去除回波信号噪声，且能很好的保留原信号的特性，与单独阈值去噪方法相比，具有较明显的优越性。

简介：随着科学技术的发展，体育事业也得到全面的发展。运动员心跳信号信息对于教练员指导运动员训练是极为重要的，教练员可以根据此信息了解运动员的身体和心理状况，制定科学合理的训练计划。通过研究其中的数字信号处理模块，对心跳信号进行频谱分析，依据分析结果确定设计滤波器的各项参数，然后利用窗口函数设计法设计一个FIR滤波器对原始心跳信号进行滤波去噪，并用MatLab软件对其过程进行模拟仿真，试验结果显示滤波器的去噪有良好的效果。

简介：对频率编码信号直接进行小波去噪难以达到提高信噪比的目的，为了有效提高频率编码信号的信噪比，提出一种新的去噪方法。对接收到的频率编码信号，首先进行奇异点的检测，根据奇异点的位置将频率编码信号划分为不同的单载频信号，然后利用小波去噪方法对单载频信号进行逐个处理，最后将去噪后的多个单载频信号按编码规律进行组合，进而达到有效去噪的目的。仿真验证了新方法有效可行。

简介：摘要： 随着我国城市化率越来越高，基础设施越来越完善，通过采集和分析这些基础设施的信号，成为人们重新认知全寿命周期维护基础设施的关键技术。在变电站中，一些设备经常会出现故障，产生局部放电，利用相应的设备可以采集到这些信号，这些信号通常受到环境、操作等干扰，具有较大的噪音。如何区分是否能从含有噪声的信号中将有用信号提取出来需要确定信号的信噪比，对于同一类型的故障信号，当超过某一信噪比的限值时，是无法有效的将有用信号从招生中进行提取的。本文利用小波对模拟的信号进行在容许的信噪比范围内进行降噪分析，得到了较好的降噪效果。

简介：摘要:

简介：摘要针对收集到的桥梁响应信号的不确定性，应用小波分析理论对响应数据进行了去噪处理，使去噪后的数据更能反映桥梁结构的本质及变化规律。并对实测桥梁结构数据进行验证分析，结果表明，该方法具有很好的去噪效果，可用于桥梁结构的去噪处理。

简介：根据小波变换下信号和噪声在多尺度空间中的不同特性，对不同尺度下的小波系数用阈值处理，改进了多次小波变换应用于地震信号去噪的方法。数据仿真和实际应用表明，该方法可以有效压制随机噪声，对提高地震记录信噪比和分辨率都有较好的效果。

简介：摘 要：低信噪比（SNR）是信号处理和通信系统中一个非常重要的问题，因为在实际应用场景中，信号经常暴露在被噪声干扰的环境中。在这种情况下，信号的质量会受到噪声的影响，从而导致系统的性能下降。为了解决低SNR下的问题，研究人员一直致力于开发各种去噪技术。这些技术的目标是从受噪声干扰的信号中恢复出原始信号，以提高系统性能。

简介：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。

简介：摘要：小波变换工作原理为通过对频率以及时间参数的合理配置，并对其的后续处理实现对于传递信号质量方面的有序调整。具体则根据光电传感器的类型、运用方式和作用水平，实现对各类信号的积极获得，形成数据库形式的数据片段后，借助相应的数学计算方法，对各类数字片段进行合适的截取和后续调整，以提高电平信号的稳定性和精确程度。

简介：主要针对图像的高斯噪声和椒盐噪声的去噪算法进行研究，分别使用到中值滤波、均值滤波和维纳滤波三种滤波算法。实验结果表明中值滤波对于椒盐噪声有更好的去噪效果；维纳滤波对高斯噪声有明显的作用，相比中值滤波和均值滤波，维纳滤波对高斯噪声有很好的抑制效果，与此同时，维纳滤波却容易丢失边缘信息且对椒盐噪声几乎没有去噪作用。

简介：摘要小波变换是去噪领域最常用的一种去噪方法，但是由于使用过程中小波基选取困难的问题，使小波变换缺乏自适应性。本文介绍一种基于经验模态分解的去噪新方法，用于对高压断路器在线监测信号的降噪处理，并与小波变换的去噪结果进行对比分析。仿真结果及数据表明与小波变换相比，经验模态分解去噪的信噪比平均提高率为35%，平滑度的平均提高率为85%，噪声抑制比的平均提高率97%，这一结果验证了经验模态分解去噪的有效性与可靠性。

简介：为了去除荧光免疫层析检测中荧光信号的噪声,保留信号的细节信息,提出一种改进阈值的小波空域相关去噪算法。该算法将基于小波变换的空域相关去噪法和软阈值去噪法相结合,根据小波系数相关性的不同和平滑消去阈值法的思想,改进了软阈值去噪法的阈值变量和阈值函数。结果表明,该方法突出了信号边缘,能够有效地去除荧光信号的噪声,去噪后的信号光滑连续,且保留了信号峰的相关细节信息。

简介：摘要：变电站的电气设备随着社会技术的不断发展，在硬件方面也取得了很大进步，尤其是在智能化方面的进步。由于智能化的要求对于在线监测信号要给予第一时间的分析和处理，并且快速传递。对于这样的问题，本文笔者通过提高小波算法对于电气设备状态监测的信号起到去噪作用进行探究。小波算法对于信号的分解效率非常高，在信号稳定的过程中能够加强小波算法对于噪声进行过滤，提升信号的速度和质量，改善电气设备信号状态。

简介：摘要：切实研究局部放电发生的原理，及时可靠地对设备的局部放电进行检测，是电力系统检测中相当重要的一环。目前，对于局部放电的研究主要包括局部放电信号的去噪、局部放电的模式识别以及局部放电源的定位。其中，局部放电信号的去噪有利于提取出更纯净的局部放电信号，提高模式识别和定位的准确性，是前两者研究的基础，而后两者是现场检修时选择检修策略的重要依据。本文将在全面了解局部放电发生原理的基础上，在局部放电信号的去噪及局部放电源的定位两个方面进行深入研究。

简介：去除在心电信号采集过程中混入的基线漂移等噪声信号，避免噪声对心电信号特征点的识别和提取造成误判和漏判。利用样条小波小波对心电信号按Mallat算法进行分解，然后小波重构的算法进行去噪。采用MIT-BIH数据库中的心电信号进行仿真、验证，有效去除了噪声信号。此方法实时性好，为临床分析与诊断奠定了基础。

简介：在气体绝缘组合电器（GIS）实体模型内部分别放置针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种缺陷模型，用超声波传感器在相同电压下采集到良好的局部放电波形，将从现场运行设备上测得的背景噪声叠加到原放电波形上。对叠加噪声后的放电波形采用小波去噪，针对波形特点选取了7个特征参数，分别用去噪前后波形的特征参数对BP_Adaboost分类器进行训练和测试，结果表明用去噪后波形提取的特征量作为分类器输入的识别率更高。

简介：摘要暂态电能质量扰动信号通常包含大量噪声，噪声会对扰动定位分析产生严重影响，从而导致定位误差过大，甚至定位失败。针对该问题，采用平稳小波变换分解信号，并通过改进阈值函数对信号进行去噪与定位。逐层计算高频分量中噪声的均方差，并利用通用阈值估计方法计算各层去噪阈值，根据信号、噪声的小波系数分布规律，对各层阈值进行修正，结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行去噪处理。仿真实验表明，改进的阈值函数去噪方法在去除噪声的同时能够较好保留扰动起止点特征，实现扰动定位。