阈值函数

摘要： 抑制白噪声是局部放电(Partial Discharge,PD)检测中的重要环节。因此,本文提出一种基于提升小波能量熵的降噪方法。该方法利用提升小波能量熵阈值法,设置相应的改进阈值函数,将信号中的白噪声滤除。通过仿真实验表明,与传统的小波软阈值法相比,该方法能更有效地滤除白噪声,且在不同噪声环境下性能稳定,可满足后续的工程需求。

摘要： 针对传统阈值函数在阈值处不连续和阈值变换存在恒定偏差等不足,以及现有阈值方法忽略小波包分解后各频段能量分布的问题,根据现有双阈值函数的不足,在其基础上进行改进,得到一种新的小波包阈值函数。该阈值函数连续且没有恒定偏差。另外,改进后的函数通过引入双阈值和调节参数,能够根据实际信号在小波包分解后有用信息与噪声的能量分布,更灵活地调整函数的降噪幅度。为了验证改进后阈值函数的优越性,利用仿真和实验信号,对比不同阈值方法降噪后信号的信噪比和均方误差。结果表明,改进后的阈值函数降噪效果更好。

摘要： 针对多噪声环境下非平稳声信号的去噪问题,为提高信号识别精度,利用小波变换具有多分辨分析的特点,提出一种改进的小波阈值去噪方法,并对阈值的选取和阈值函数的选择做出改进。利用对数函数的特性拟合分解层变量对噪声的影响,提出一种动态阈值计算方法,保证了阈值在随分解层数增加时会随之变化,优化了采用固定阈值带来的信号过度滤波问题;利用指数函数的特性设计了一个阈值函数,解决了采用传统阈值函数带来的信号重构偏差大的问题;最后,以信噪比和均方根误差为性能指标进行实验,对比了不同阈值和阈值函数下的去噪精度。结果表明,文中设置的动态阈值计算方法在去噪时误差最小,更加逼近目标信号,所设计的方法提高了信号识别精度,提升了小波变换的实用价值。

摘要： 电能质量扰动信号在检测时极易受到外界噪声干扰,进而影响后续分析与处理,而传统阈值去噪在处理信号时会出现阈值处不连续,边缘模糊、固定偏差等情况,故提出一种改进的小波阈值去噪方法.首先通过寻优算法筛选出最优小波基与分解层数,而后利用改进的阈值和阈值函数对含噪的扰动信号降噪,获得去噪信号.实验结果表明,改进方法具有较好的调节性和连续性,提高了降噪信号的信噪比、减少了均方根误差,有效解决了传统软硬阈值函数的不足.

摘要： 针对超声图像降噪算法在降噪的同时无法很好地保留图像的细节信息问题,提出了一种改进的基于非下采样剪切波变换(NSST)的超声图像降噪算法。首先通过对数变换将乘性噪声转换成加性噪声,然后使用NSST变换对噪声图像进行多尺度分解得到高频子带和低频子带,低频子带使用同态滤波增强细节信息,高频子带采用改进的阈值处理函数降低噪声,对处理之后的高频部分使用梯度域引导滤波(GDGIF)增强图像的细节信息和边缘信息,最后将逆NSST变换后的图像进行指数变换得到降噪后的图像。实验结果表明,该算法峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)有一定提高,能在去除噪声的同时尽可能保留图像的细节信息。

摘要： 随着科技水平的提高,多媒体技术得到了广泛使用,人们在利用各种多媒体手段传输图片的过程中,图片的质量会受到一定影响,为了得到所需的高分辨率图像,需要对有噪声的图像进行去噪处理.该文将改进小波阈值作为目标来提升去噪方法的实际效果.与现阶段常用的一些方法比较,这种阈值函数具有很好的可调性,并且是处处连续且几乎处处充分光滑的.仿真实验表明:新的阈值函数处理后的图像峰值信噪比高、均方根误差小,能够更加接近于原图像,使获得的图像边缘具有更好的清晰度和连续性,轮廓更加完整.

摘要： 文章主要通过对小波变换的深入分析和研究,分析硬阈值函数和软阈值函数的优缺点,在相关文献的基础上对阈值函数进行改进,最后通过MATLAB仿真实现改进阈值函数的去噪,在信噪比和均方根误差上都有一定的改善,获得更好的去噪效果。

摘要： 基于小波去噪理论实现了阈值法语音增强算法,传统的软阈值法与硬阈值法在去噪处理上均有不足,经过软阈值法处理的语音信号与原始信号相比存在恒定误差,经过硬阈值法处理的语音信号不够光滑,且附加震荡的存在。在软硬阈值法的基础上提出了一种改进的软硬阈值折衷算法,提出的改进软硬阈值折衷算法和传统的阈值算法相比其适应性更优,克服了硬阈值函数不连续的缺点,减小了软阈值函数中估计小波系数与分解小波系数的恒定偏差,仿真结果说明,根据噪声信号的不同,通过修改式中系数,可得到比传统阈值法去噪更优的结果。

摘要： 针对信号去噪问题,小波以其独特的局部时频分析特性而取得了良好的去噪效果。需要指出的是阈值函数在小波去噪算法中发挥着决定性作用。基于此,本文重点讨论了常规软、硬阈值函数、已有改进阈值函数的优缺点,引入平滑因子构建了一类新阈值函数。新阈值函数不仅可以避免伪吉布斯现象的出现,同时还可以有效提高噪声去除率。通过仿真实验误差分析发现新阈值函数相对于其他阈值函数具有更加理想的去噪效果。

摘要： 针对可穿戴系统信号处理算法抗干扰性能不足问题,首先提出一种低功耗的可穿戴血氧饱和度和心率检测系统原理方案,以F407VET6微处理器为核心框架,集成优化MAX30102血氧饱和度与心率检测电路布局,优化采集信号处理。其次提出了一种新的小波阈值函数改进小波分解重构算法,整合了软、硬阈值函数的优点,算法设置可行的分解层数,对采集的脉搏波数据进行降噪去基线漂移。可穿戴检测系统实现了样机的数据采集,算法的实验对比结果表明,系统的抗干扰检测精度达到较好的实用性能。

摘要： SAR成像过程产生的相干斑噪声恶化了其成像质量。如何有效抑制相干斑噪声并保留SAR图像的细节信息是一个热点问题.基于SAR相干斑乘性噪声模型，根据小波阈值处理的原理，分析了小波阈值处理中硬、软阈值处理中存在的不足，提出了一种新的阈值函数处理算法。并利用等效视数、最小均方误差、信噪比等指标对相干斑抑制效果进行了评估。结果表明新的阈值函数有效抑制相干斑噪声的同时还保留了大量SAR图像的细节信息。

摘要： 本文介绍了小波变换去噪的基本原理及方法，其中阈值及阈值函数的选取将直接影响信号去噪的质量。由于传统的阈值处理方法中阈值的选取较为粗糙，鉴于传统阈值降噪的不足，本文基于信号中高频部分的特点及信噪比，在传统的小波阈值去噪方法的基础上，对小波阈值的选取进行改进。本文还提出新的阈值函数选取方法，克服了传统软、硬阈值函数的不足。仿真结果表明，新方法在去除高斯噪声方面表现出了较好的特性，信噪比和均方根误差等性能指标较传统方法有明显提高.

摘要： 小波阈值去噪是信号处理中的一种重要去噪方法,本文针对信号在获取和传输的过程中容易受到噪声干扰的问题,结合软、硬阈值函数的特点,构造了连续的阈值函数.新的阈值函数对估计小波系数与分解后的小波系数做了曲线处理,有效地抑制了去噪算法在信号奇异点附近的伪吉布斯现象,缓解了软阈值函数存在恒定偏差以及硬阈值函数不连续的问题.仿真结果表明,采用了新阈值函数进行去噪后的信号与原始信号的曲线更为逼近,而且在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的软硬阈值方法.

摘要： 拉曼光谱分析中,噪声的存在严重影响分析的准确性,而常用的小波阈值法在拉曼光谱去噪过程中存在缺陷。为此在小波阈值去噪方法的基础上进行了改进,得到新的阈值函数。该两数克服了软阈值函数中小波系数估计值与分解小波系数间存在恒定偏差的缺陷,并消除了因硬阈值函数不连续给信号去噪时带来振荡的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理。试验表明,改进阈值函数在信噪比增益和均方误差意义上要优于传统的软、硬阈值函数。

摘要： 在红外传感检测系统中,红外传感信息往往属于微弱信号,针对此,设计了一个检测系统方案和具有温度补偿功能的检测放大电路,该电路能够有效地抑制噪声;在此基础上,研究了一种传感信息的小波多尺度多阈值处理算法,该算法为了减少通用阈值去噪引起的信号失真问题,使用改进的阈值函数,在去噪过程中,算法通过设置一个正常数实现在软、硬阈值函数之间的灵活选择.试验研究表明,研究的硬件和软件信号处理与去噪方法对红外微弱传感信号的检测具有良好的效果.

摘要： 用串联曲波变换法对曲波系数进行处理，增强了曲波系数的稀疏性，与仅用一次曲波变换相比，该方法得到的去噪效果有显著提高。通过对模拟含噪地震记录资料的处理，证明了串联曲波变换法的正确性和可行性以及新阈值函数的有效性，同时印证了曲波变换在地震资料处理中的优越性。

摘要： 文章对S变换的时频分析方法及相关阈值函数进行了介绍。以HIA台站记录的Ms6.0地震为例，经过S变换去噪，最终获得高清晰频散曲线。研究表明，S变换在面波去噪中能有效的提高高频分量的分辨率，而对低频部分没有任何帮助。

摘要： 介绍了相关去噪、模极大值去噪和小波阈值去噪三种传统的去噪方法的原理，分析了小波阈值去噪方法的缺点。提出了新的阀值确定方法，并应用一种新的小波阈值函数处理小波系数实现去噪。最后，论文用Matlab仿真软件对新的小波阀值去噪方法进行了验证，仿真结果进一步表明了新阈值去噪算法的优越性和有效性。

摘要： 在采集心音信号过程中,难免要引入噪声,这些噪声影响到心音的分析结果。基于小波变换的阈值降噪是一种简洁有效的降噪方法。传统阈值函数包括软、硬阅值函数,它们在实际应用中取得了很大的成功,但同时也存在一些有待改进的地方。本文中提出了一种新的阈值函数,该阈值函数克服了软硬阙值函数的不足。MATLAB的仿真比较结果表明,新的阈值函数优于软硬阈值函数,且能更有效的消除噪声干扰。

摘要： 传统的小波阈值去噪法会在信号的奇异点附近产生人为地振荡现象，影响了去噪效果.使用基于平移不变的小波去噪，可以很好地消除这种振荡现象，同时针对传统的软硬阈值函数的不足，研究了一种新的阈值函数，此阈值函数具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性.将这种新的阈值函数与平移不变小波去噪法结合起来，提出了一种基于平移不变小波去噪的改进算法.最后通过理论仿真证明所提出的新方法在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于平移不变小波去噪法以及传统的软、硬阈值去噪法.

摘要： 本发明涉及一种基于新型阈值公式和自适应双势阱函数的CT图像分割方法，属于图像处理领域。本发明分为粗分割和细分割两部分，以区域生长模型作为粗分割，并提出了基于平均绝对离差的阈值公式，该公式可以根据图像特征自动生成合理的阈值，并能处理灰度不均匀或对比度低的图像；以LRCV模型作为细分割，并提出了自适应双势阱函数，动态地调整系数使得分割初期扩散速率增大，后期扩散速率减小，并且降低零势阱附近的扩散速率，使得零水平集侵入被分割目标内部的可能性降低，从而提高分割精度。有效地解决了LRCV模型初始轮廓敏感的问题。对于灰度不均或低对比度的CT图像，相较于传统的主动轮廓模型具有更加精确的分割结果。

摘要： 本发明公开一种基于分层自适应阈值函数的小波阈值降噪方法，在采集旋转机械的轴承信号过程中，由于现场设备和环境的干扰，采集的信号含有噪声，为了保证测量数据的真实有效，有必要对采集的原始轴承信号进行降噪处理。本发明构造了一个在阈值处连续并在小波域内可导且存在趋势参数的阈值函数，通过计算各小波分解层的噪声信号能量与总信号能量的熵值获得各层趋势参数，得到对应小波分解层的阈值函数数学模型。本发明方法使小波阈值函数在各分解层自适应的选取趋势参数，能够更有效的去除轴承外圈故障、内圈故障和滚珠故障信号中的噪声成分，达到更好的去噪效果。

摘要： 本发明揭示了一种基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音降噪方法，步骤1、带噪语音输入；步骤2、小波包分解；步骤3：对带噪语音进行小波包降噪；步骤4：小波包重构，得出去噪语音信号；步骤5、去噪语音输出；所述步骤4是通过对带噪语音的语音分量和噪音分量设定不同的阈值，并根据阈值限定抑制噪音分量，增强语音分量，完成小波包降噪，缓解了传统降噪阈值不变和软硬阈值函数带来的语音失真，通过阈值调整系数，对语音分量和噪音分量设定不同的阈值，结合本发明提出的新阈值函数，对语音分量和噪音分量实现区分和平滑处理，能更好的抑制噪音，增强语音，减少失真，从而获得更佳的听觉效果。

摘要： 本发明涉及电力系统运行技术领域，具体地说，涉及基于改进阈值估计和改进阈值函数的放电信号降噪方法。包括，放电信号的小波尺度分解；改进的阈值估计：建立综合熵模型，以综合熵曲率拐点下的阈值为优化目标，采用二分变步长非线性搜索方法实现最优阈值的快速估计；改进的阈值函数：分析传统小波阈值函数存在的缺陷，提出融合软、硬阈值特征的阈值函数，使用平滑过渡数模型优化品质因子参数；系数处理；信号重构。本发明设计能够抑制重构振荡和重构偏差，在保留原始信号有效信息的前提下实现对噪声的有效抑制，其表现出了较好的工程应用价值；该方法能够有效降低采集到的放电信号噪声，并且具有良好的经济性。

摘要： 本发明公开一种基于分层自适应阈值函数的小波阈值降噪方法，在采集旋转机械的轴承信号过程中，由于现场设备和环境的干扰，采集的信号含有噪声，为了保证测量数据的真实有效，有必要对采集的原始轴承信号进行降噪处理。本发明构造了一个在阈值处连续并在小波域内可导且存在趋势参数的阈值函数，通过计算各小波分解层的噪声信号能量与总信号能量的熵值获得各层趋势参数，得到对应小波分解层的阈值函数数学模型。本发明方法使小波阈值函数在各分解层自适应的选取趋势参数，能够更有效的去除轴承外圈故障、内圈故障和滚珠故障信号中的噪声成分，达到更好的去噪效果。

摘要： 本发明揭示了一种基于新阈值函数和自适应阈值的小波包语音降噪方法，步骤1、带噪语音输入；步骤2、小波包分解；步骤3：对带噪语音进行小波包降噪；步骤4：小波包重构，得出去噪语音信号；步骤5、去噪语音输出；所述步骤4是通过对带噪语音的语音分量和噪音分量设定不同的阈值，并根据阈值限定抑制噪音分量，增强语音分量，完成小波包降噪，缓解了传统降噪阈值不变和软硬阈值函数带来的语音失真，通过阈值调整系数，对语音分量和噪音分量设定不同的阈值。结合本发明提出的新阈值函数，对语音分量和噪音分量实现区分和平滑处理，能更好的抑制噪音，增强语音，减少失真，从而获得更佳的听觉效果。

摘要： 本发明公开了一种基于改进小波阈值函数的信号降噪算法，其信号降噪算法包括如下步骤：A、获取原始信号s(t)，初步处理，得到待降噪信号；B、将信号进行小波分解；B1、选择具有正交性的dbN系小波基函数作为离散小波变换的小波基；C、计算有用信号中的最小频率fmin与对应的小波基的中心频率f0的最大分解层数j。本发明通过对采集的信号进行小波降噪时，首先将含噪的信号进行小波分解得到的细节系数，再基于改进的阈值函数对高频系数进行处理，得到改进的小波系数，最后将小波分解的最底层的近似系数和各层改进的细节系数进行小波重构，从而可得到降噪后的信号，解决了常用的小波阈值降噪算法在信号重构后，容易出现失真的问题。

摘要： 本发明实施例提供一种基于双变量阈值函数的呼吸信号去噪方法及装置，所述方法包括：采集用户的呼吸信号，选取对应的小波基函数；结合软硬阈值函数，综合确定对应的新阈值函数，设定新阈值函数中的双变量参数；确定小波分解的层数，对呼吸信号进行小波分解，得到低频小波信号以及每一层的高频小波系数；计算对应的阈值，将阈值及高频小波系数代入到新阈值函数、软硬阈值函数中进行对比，将小于本层的阈值的高频小波系数进行置零，大于本层的阈值的高频小波系数保留，得到新高频小波系数；进行信号重构，得到去噪后的呼吸信号。采用本方法能够避免信号重构时可能产生的误差，并且双变量也提高了去噪的灵活性，综合提高了信号的去噪效果。

摘要： 本发明公开了一种基于改进阈值函数的小波去噪方法通过小波基对含噪信号进行分解，得到小波分解系数；选取VisuShrink阈值作为判定门限，保留比阈值大的小波系数，舍弃比阈值小的小波系数，实现信号的去噪，具有较强的适用性，改进阈值函数，得到可调阈值函数；根据改进的可调阈值函数对小波系数进行过滤处理，得到估计的小波系数；利用小波逆变换对信号进行重构，得到去噪后的信号。可调阈值函数在应用中设定可调参数，对不同的数据系统进行去噪；具有连续性并且高阶可导，弥补了硬阈值函数产生间断的不足；可调阈值函数很好地保留信号的局部特征，减少不可控噪声的影响，减少低频信号信息的丢失。

摘要： 本发明提出了一种基于改进小波阈值函数的硅微谐振式加速度计降噪方法。首先采集原始加速度计输出信号，并选择coif4小波基函数对其进行3层小波分解，得到一组小波系数；然后利用改进的小波阈值函数与使用通用阈值准则计算出的阈值对小波系数进行阈值量化处理，得到估计小波系数；最后由阈值量化处理后的第1层到第3层的高频小波系数和第3层的低频小波系数实行小波逆变换，进行信号重构得到重构后的降噪信号。本发明中采用的改进小波阈值函数解决了传统阈值函数使用中存在的固定偏差问题和伪吉布斯现象，使得本发明相对于现有去噪方法去噪效果更好，可较好的抑制硅微谐振式加速度计中的随机误差。