小波去噪理论及MATLAB实现研究

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法,研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。然后利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号的去噪仿真分析,仿真结果表明小波变换去除噪声具有很强的实用性。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

基于小波变换的信号去噪研究

小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。     

瞬变电磁信号去噪方法及效果研究

采样后的瞬变电磁信号数据容易受到各种噪声的干扰，造成数据处理时分辨率较低，进而出现异常解释信息，影响后续工作进程．因此，必须选日蛤适的方法对其进行去噪处理。本文集中对三点指数逼近非线}生平滑去噪、基于小波闽值的信号去噪、基于小波变换模极大值的信号去噪、基于小波包的信号去噪等方法及效呆进行比较，对瞬变电磁法的去噪工作具有一定的现实意义。     

基于Context模型的局部阈值小波图像去噪

本文基于小波阈值去噪的基本理论，提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果，都大大优于传统算法。     

短波SC-FDE系统中改进的LS信道估计算法

针对短波单载波频域均衡(SC-FDE)系统中最小二乘(LS)信道估计算法受噪声影响大而导致的估计精度低的问题,提出了一种改进的基于小波去噪的LS信道估计算法。改进算法采用基于分块导频的帧结构,首先用LS算法对信道进行初步估计,然后根据小波多分辨率分析(Mallat)理论将LS估计的结果分解,并设置一个合理阈值对分解得到的小波系数处理,从而消除LS估计的残留噪声,提高估计精度。仿真结果表明,在短波信道下,改进算法不仅减小了系统开销,而且提高了LS估计的性能。     

用于非合作信号噪底估计的改进自回归算法

非合作接收中由于信道或接收机模拟器件的影响可能导致接收信号功率谱存在噪声基底不平坦现象，为便于划定检测门限需要先估计噪声基底再对原始功率谱进行修正。传统的非线性自回归滑动滤波算法采用固定阈值，仅适用于窄带单信号的噪底估计。改进算法通过增加调节系数实现对阈值的动态调节，并根据功率谱特征计算初始阈值和调节系数，提高了原算法的适应范围和工程实用性。仿真结果表明，改进算法对不同种类的信号具有普适性，能解决原算法无法适应的宽带多信号噪底估计。     

一种多径电力线信道下的主路径定时同步算法

分析了多径电力线信道特性,针对电力线通信信道中第一主路径非能量最强路径的定时同步问题,通过仿真分析信噪比与门限选择的关系,拟合了最优的第一主路径门限曲线,并提出了一种在多径电力线信道下寻找第一主路径的自适应定时同步门限选择方法,利用接发端前导信号互相关判决函数的峰均比关系自适应选择门限,用于解决电力线恶劣的信道环境下第一主路径非能量最强路径的情况下寻找第一主路径的问题。仿真表明,该方法同步性能明显优于固定阈值且接近于最优阈值的判决方法,相比固定门限有1 dB的提升。     

最小能量框架的跟踪干扰识别和去噪算法

讨论了基于离散信号空间上的最小能量（小波）框架的跟踪干扰信号识别和去噪算法。利用一组框架对采用相位调制的接收信号进行分解，如果受到跟踪干扰，则未干扰区信号和干扰区信号的3个分解子信号将呈现明显不同的能量分布特征，据此提出了一种跟踪干扰信号识别和自适应阈值去噪算法。理论分析和仿真结果表明，识别算法具备低虚警率和漏警率性能，而去噪算法有效抑制了干扰信号能量，10-2 误包率时，BPSK+1/2 Turbo信号中1/16尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后，去噪算法获得了约4 dB的增益；而QPSK+1/2 Turbo信号中1/8尾部信号受到干信比值10 dB的高斯噪声干扰后，去噪算法可以把误包率性能从1降低至约0.67的水平。     

改进小波阈值去噪法在地震资料处理中的应用

在地震勘探中,随机噪音是一种频带较宽,严重影响有效波信噪比的干扰波,一般的一维去噪方法效果都不理想。小波变换是一个时间和频率的局域变换,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,它结合相关阀值,能有效地在地震勘探剖面中消除随机干扰。本文基于小波变换的基本原理上,提出平移不变量与自适应改进阀值结合的方法,实现对地震资料去噪处理,分析该方法的小波基的选取,最后通过模型与实例进行对比与分析说明了该方法去噪优于其它去噪方法．且该方法计算速度较快,简便可行。