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Adaptive Dual-Threshold Edge Detection Based on Wavelet Transform 认领 引用 被引量：3
1
作者 侯舒娟 梅文博 张志明 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2003年第3期247-250,共4页
In order to solve the problems of local maximum modulus extraction and threshold selection in the edge detection of finite resolution digital images, a new wavelet transform based adaptive dual threshold edge detectio... In order to solve the problems of local maximum modulus extraction and threshold selection in the edge detection of finite resolution digital images, a new wavelet transform based adaptive dual threshold edge detection algorithm is proposed. The local maximum modulus is extracted by linear interpolation in wavelet domain. With the analysis on histogram, the image is filtered with an adaptive dual threshold method, which effectively detects the contours of small structures as well as the boundaries of large objects. A wavelet domain's propagation function is used to further select weak edges. Experimental results have shown the self adaptivity of the threshold to images having the same kind of histogram, and the efficiency even in noise tampered images. 展开更多
关键词 wavelet transform edge detection propagation function dual threshold
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Acoustic location echo signal extraction of buried non-metallic pipelines based on EMD and wavelet threshold joint denoising 认领 引用 被引量：1
2
作者 GE Liang YUAN Xuefeng +2 位作者 XIAO Xiaoting LUO Ping WANG Tian 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2024年第4期417-431,共15页
In the acoustic detection process of buried non-metallic pipelines,the echo signal is often interfered by a large amount of noise,which makes it extremely difficult to effectively extract useful signals.An denoising a... In the acoustic detection process of buried non-metallic pipelines,the echo signal is often interfered by a large amount of noise,which makes it extremely difficult to effectively extract useful signals.An denoising algorithm based on empirical mode decomposition(EMD)and wavelet thresholding was proposed.This method fully considered the nonlinear and non-stationary characteristics of the echo signal,making the denoising effect more significant.Its feasibility and effectiveness were verified through numerical simulation.When the input SNR(SNRin)is between-10 dB and 10 dB,the output SNR(SNRout)of the combined denoising algorithm increases by 12.0%-34.1%compared to the wavelet thresholding method and by 19.60%-56.8%compared to the EMD denoising method.Additionally,the RMSE of the combined denoising algorithm decreases by 18.1%-48.0%compared to the wavelet thresholding method and by 22.1%-48.8%compared to the EMD denoising method.These results indicated that this joint denoising algorithm could not only effectively reduce noise interference,but also significantly improve the positioning accuracy of acoustic detection.The research results could provide technical support for denoising the echo signals of buried non-metallic pipelines,which was conducive to improving the acoustic detection and positioning accuracy of underground non-metallic pipelines. 展开更多
关键词 buried non-metallic pipeline acoustic positioning signal processing optimal decomposition scale wavelet basis function EMD combined wavelet threshold algorithm
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Wavelet-Based Hybrid Thresholding Method for Ultrasonic Liver Image Denoising 认领 引用 被引量：1
3
作者 祝海江 《Journal of Shanghai Jiaotong university(Science)》 EI 2015年第2期135-142,共8页
This paper presents a wavelet-based hybrid threshold method according to the soft- and hard-threshold functions proposed by Donoho. The wavelet-based hybrid threshold method may help doctors to know more details on th... This paper presents a wavelet-based hybrid threshold method according to the soft- and hard-threshold functions proposed by Donoho. The wavelet-based hybrid threshold method may help doctors to know more details on the liver disease through denoising the ultrasound image of the liver. First of all, an analytical expression for the hybrid threshold function is discussed. The wavelet-based hybrid threshold method is then investigated for ultrasound image of the liver. Finally, we test the influence of this parameter on the proposed method with the real ultrasound image corrupted by speckle noise with different variances. Moreover, we compare the proposed method under the varying parameters with the soft-threshold function and the hard-threshold function. Three metrics, which are correlation coefficient, edge preservation index and structural similarity index, are measured to quantify the denoised results of ultrasound liver image. Experimental results demonstrate the potential of the proposed method for ultrasound liver image denosing. 展开更多
关键词 ultrasonic liver image hybrid threshold function denoising wavelet transform
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Implementation of Adaptive Wavelet Thresholding Denoising Algorithm Based on DSP 认领 引用
4
作者 张雪峰 康春霞 +1 位作者 裴峰 张志杰 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS 2011年第3期272-275,共4页
By utilizing the capability of high-speed computing,powerful real-time processing of TMS320F2812 DSP,wavelet thresholding denoising algorithm is realized based on Digital Signal Processors.Based on the multi-resolutio... By utilizing the capability of high-speed computing,powerful real-time processing of TMS320F2812 DSP,wavelet thresholding denoising algorithm is realized based on Digital Signal Processors.Based on the multi-resolution analysis of wavelet transformation,this paper proposes a new thresholding function,to some extent,to overcome the shortcomings of discontinuity in hard-thresholding function and bias in soft-thresholding function.The threshold value can be abtained adaptively according to the characteristics of wavelet coefficients of each layer by adopting adaptive threshold algorithm and then the noise is removed.The simulation results show that the improved thresholding function and the adaptive threshold algorithm have a good effect on denoising and meet the criteria of smoothness and similarity between the original signal and denoising signal. 展开更多
关键词 Mallat algorithm wavelet denoising thresholding function adaptive threshold Digital Signal Processors
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Denoising Method for Partial Discharge Signal of Switchgear Based on Continuous Adaptive Wavelet Threshold 认领 引用 被引量：1
5
作者 Zhuo Wang Xiang Zheng Tiantian Liang 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 CAS 2022年第4期7-18,共12页
Partial discharge(PD)is an important reason for the insulation failure of the switchgear.In the process of PD detection,PD signal is often annihilated in strong noise.In order to improve the accuracy of PD detection i... Partial discharge(PD)is an important reason for the insulation failure of the switchgear.In the process of PD detection,PD signal is often annihilated in strong noise.In order to improve the accuracy of PD detection in power plant switchgear,a method based on continuous adaptive wavelet threshold switchgear PD signals denoising is proposed in this paper.By constructing a continuous adaptive threshold function and introducing adjustment parameters,the problems of over⁃processing of traditional hard threshold functions and incomplete denoising of soft threshold functions can be improved.The analysis results of simulated signals and measured signals show that the continuous adaptive wavelet threshold denoising method is significantly better than the traditional denoising method for the PD signal.The proposed method in this paper retains the characteristics of the original signal.Compared with the traditional denoising methods,after denoising the simulated signals,the signal⁃to⁃noise ratio(SNR)is increased by more than 30%,and the root⁃mean⁃square error(RMSE)is reduced by more than 30%.After denoising the real signal,the noise suppression ratio(NRR)is increased by more than 40%.The recognition accuracy rate of PD signal has also been improved to a certain extent,which proves that the method has a certain practicability. 展开更多
关键词 switchgear partial discharge wavelet threshold function denoising
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Modelling Animal Activity as Curves: An Approach Using Wavelet-Based Functional Data Analysis 认领 引用
6
作者 Barbara Henning Airton Kist +4 位作者 Alusio Pinheiro Rafael L. Camargo Thiago M. Batista Everardo M. Carneiro Sérgio F. dos Reis 《Open Journal of Statistics》 2017年第2期203-215,共13页
Temporal activity patterns in animals emerge from complex interactions between choices made by organisms as responses to biotic interactions and challenges posed by external factors. Temporal activity pattern is an in... Temporal activity patterns in animals emerge from complex interactions between choices made by organisms as responses to biotic interactions and challenges posed by external factors. Temporal activity pattern is an inherently continuous process, even being recorded as a time series. The discreteness of the data set is clearly due to data-acquisition limitations rather than a true underlying discrete nature of the phenomenon itself. Therefore, curves are a natural representation for high-frequency data. Here, we fully model temporal activity data as curves integrating wavelets and functional data analysis, allowing for testing hypotheses based on curves rather than on scalar and vector-valued data. Temporal activity data were obtained experimentally for males and females of a small-bodied marsupial and modelled as wavelets with independent and identically distributed errors and dependent errors. The null hypothesis of no difference in temporal activity pattern between male and female curves was tested with functional analysis of variance (FANOVA). The null hypothesis was rejected by FANOVA and we discussed the differences in temporal activity pattern curves between males and females in terms of ecological and life-history attributes of the reference species. We also performed numerical analysis that shed light on the regularity properties of the wavelet bases used and the thresholding parameters. 展开更多
关键词 Functional Analysis of Variance High-Frequency Data Temporal Activity Pattern Shrinkage Wavelet Thresholding
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EEMD与改进小波阈值联合的齿轮声发射信号降噪 认领 引用
7
作者 魏娜莎 丁泽鹏 +2 位作者 张瑞亮 刘江锋 田志毅 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2026年第4期142-148,169,共7页
针对齿轮运行的声发射信号,提出一种将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Modal Decomposition,EEMD)与改进小波阈值相结合的降噪方法。首先,基于Sigmoid函数平滑、易于求导的特点,改进传统的小波阈值函数。其次,构建仿真加噪信号进... 针对齿轮运行的声发射信号,提出一种将集合经验模态分解(Ensemble Empirical Modal Decomposition,EEMD)与改进小波阈值相结合的降噪方法。首先,基于Sigmoid函数平滑、易于求导的特点,改进传统的小波阈值函数。其次,构建仿真加噪信号进行EEMD分解,得到一系列本征模函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,计算各IMF分量的相关性系数并重构信号。最后,采用河马优化(Hippopotamus Optimizatio,HO)算法在改进小波阈值函数中寻找最佳调整参数α,使用改进小波阈值降噪得到最终的去噪信号,以信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)、均方误差(Mean Squared Error,MSE)和余弦相似度(Cosine Similarity,Cos)为评价标准,仿真结果显示,所提方法与传统降噪方法相比,信噪比显著提高。在此基础上,用齿轮试验所采集的声发射信号进行验证,试验结果表明:该方法相比于传统的降噪方法有更好的降噪效果,实用价值更高。 展开更多
关键词 声学 声发射 集合经验模态分解 小波阈值函数 Sigmoid函数 河马优化算法
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一种新型小波自适应阈值函数及其降噪应用 认领 引用
8
作者 刘明轩 汤赫男 +1 位作者 徐方素 罗园庆 《机械设计》 CSCD 北大核心 2026年第1期100-107,共8页
为了使经典的小波阈值降噪算法更好地兼顾噪声抑制和细节信息保留,提出了一种新型小波阈值函数。以避免函数不连续和减小小波系数恒定偏差为原则,基于双曲正切函数构造了一个具有高阶可导性质和小波系数自适应收缩能力的阈值函数,并应... 为了使经典的小波阈值降噪算法更好地兼顾噪声抑制和细节信息保留,提出了一种新型小波阈值函数。以避免函数不连续和减小小波系数恒定偏差为原则,基于双曲正切函数构造了一个具有高阶可导性质和小波系数自适应收缩能力的阈值函数,并应用粒子群算法在降噪中对其相关参数进行自动寻优。以通常受到强背景噪声影响的轴承故障信息的工程应用为例,采用不同阈值函数对轴承内圈的故障信号进行降噪与试验对比验证。仿真和试验结果表明:构造的阈值函数可实现小波系数自适应收缩,在增强算法降噪能力的同时,提高了算法对混叠在随机噪声中数据细节信息的保真能力,具备较高的工程应用价值。 展开更多
关键词 小波降噪 阈值函数 粒子群优化 故障诊断 信号处理
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基于自适应改进小波阈值限幅滤波的平抑风电波动策略 认领 引用
9
作者 李培强 刘抒睿 欧阳旭 《电气工程学报》 CSCD 北大核心 2026年第2期358-370,共13页
基于风电功率的随机性与波动性对电网运行稳定性的负面影响,提出了一种加入限幅环节的改进小波阈值函数滤波,并通过改进的麻雀搜索算法对改进小波阈值函数的调节系数进行不同工业场景下的寻优,得到适应不同需求的波动平抑后并网功率曲... 基于风电功率的随机性与波动性对电网运行稳定性的负面影响,提出了一种加入限幅环节的改进小波阈值函数滤波,并通过改进的麻雀搜索算法对改进小波阈值函数的调节系数进行不同工业场景下的寻优,得到适应不同需求的波动平抑后并网功率曲线。对风电功率进行平抑后,以储能出力积累与波动平抑欧氏距离指标对不同场景下的并网功率曲线进行评估。算例研究表明,所提改进小波阈值函数限幅滤波能够很好平抑风电波动,并使并网功率限制在我国1 min、10 min尺度的MPFR限值以下,且可以适应不同工业需求调节目标函数权重值得到相应的并网功率曲线;同时验证了NTSSA算法在寻优性能上的优越性。 展开更多
关键词 风电功率 小波阈值滤波 阈值函数 波动平抑
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基于SVD_TQWT的电缆局部放电信号去噪算法 认领 引用
10
作者 高云广 贾昊华 +3 位作者 雷志鹏 赵泓翔 杨冬冬 王伟 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第3期1319-1332,共14页
针对现有算法在处理电缆局部放电(partial discharge,PD)信号时存在振荡、去噪不彻底、运行效率低以及关键参数选择复杂等问题,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和可调品质因子小波变换(tunable Q-fator wavel... 针对现有算法在处理电缆局部放电(partial discharge,PD)信号时存在振荡、去噪不彻底、运行效率低以及关键参数选择复杂等问题,提出一种基于奇异值分解(singular value decomposition,SVD)和可调品质因子小波变换(tunable Q-fator wavelet transform,TQWT)的去噪方法——SVD_TQWT去噪算法。首先,将含噪PD信号经过傅里叶变换得到频谱,再通过SVD确定周期性窄带干扰的个数,构建Hankel矩阵消除周期性窄带干扰。其次,通过TQWT对去除周期性窄带干扰的PD信号进行分解,采用样本熵划分为高低频子带,并分别利用群稀疏全变分去噪(group sparse total variation denoising,GSTVD)算法和改进小波阈值去噪(wavelet threshold denoising,WTD)算法去除高低频子带中的白噪声,得到纯净的PD信号。仿真与实测PD信号去噪结果表明,SVD_TQWT去噪算法相较其他3种去噪算法在多种评价指标上均显著提升,为后续电缆局部放电定位与模式识别等研究提供了有力支持。 展开更多
关键词 电力电缆 局部放电 奇异值分解 可调品质因子小波变换 群稀疏全变分去噪 样本熵 阈值函数
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结合先验知识的退化条码复原算法研究 认领 引用
11
作者 袁斌 王道芳 李晨 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第3期110-114,119,共5页
针对商品分拣装置入库过程中条码识别效果不佳的问题,提出了一种结合先验知识的条码复原算法。通过快速小波变换算法对透视映射后的校正图像进行预增强,并设计了一种自适应阈值的条码重构方法,首先通过垂直投影曲线的波峰波谷对边界初... 针对商品分拣装置入库过程中条码识别效果不佳的问题,提出了一种结合先验知识的条码复原算法。通过快速小波变换算法对透视映射后的校正图像进行预增强,并设计了一种自适应阈值的条码重构方法,首先通过垂直投影曲线的波峰波谷对边界初步确定,然后通过局部阈值和差分运算构建的隶属度函数对边界精确定位;最后以公开条码数据集和实际采集图像进行试验验证。结果表明,所提方法能够有效解决退化条码的解码问题,在识别率提升了7%以上,更易对外界因素造成的模糊条码进行复原。 展开更多
关键词 条码 复原算法 小波变换 隶属度函数 自适应局部阈值 差分运算
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基于阿基米德优化算法优化变分模态分解联合小波阈值的水声信号去噪方法 认领 引用 被引量：1
12
作者 王润赓 梁建峰 +1 位作者 崔学荣 王晓瑞 《应用声学》 CSCD 北大核心 2026年第2期475-484,共10页
针对复杂海洋环境中的船舶辐射噪声信号去噪问题,该文提出了一种基于阿基米德优化算法优化变分模态分解联合小波阈值的非平稳水声信号去噪方法。首先,采用阿基米德优化算法对变分模态分解进行最优参数寻优,确定惩罚因子α和最佳模态分解... 针对复杂海洋环境中的船舶辐射噪声信号去噪问题,该文提出了一种基于阿基米德优化算法优化变分模态分解联合小波阈值的非平稳水声信号去噪方法。首先,采用阿基米德优化算法对变分模态分解进行最优参数寻优,确定惩罚因子α和最佳模态分解数k。对原始水声信号进行变分模态分解,通过相关系数及其中心频率选择信号主导模态分量。结合小波阈值去噪对信号主导模态分量进行去噪后完成信号重构。仿真及实验结果表明:相比传统水声信号去噪方法,该文方法在复杂噪声环境下可有效提升信噪比12 d B,降低均方根误差80%,并在去噪的同时保持信号关键特征,具有更优的去噪性能。 展开更多
关键词 水声信号 阿基米德优化算法 变分模态分解 小波阈值函数
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面向TDLAS甲烷探测信号的噪声抑制技术研究 认领 引用
13
作者 武海东 孟腾飞 +3 位作者 吴毅 白晶 韩丙辰 赵延霆 《激光杂志》 CAS 北大核心 2026年第5期31-41,共11页
为增强可调谐半导体激光吸收光谱技术在气体浓度检测领域的光谱信号保真度与噪声抑制性能,针对检测环节中二次谐波信号所面临的噪声干扰因素,本研究提出一种改进的小波阈值函数,并引入改进粒子群算法优化变分模态分解的参数选择。在此... 为增强可调谐半导体激光吸收光谱技术在气体浓度检测领域的光谱信号保真度与噪声抑制性能,针对检测环节中二次谐波信号所面临的噪声干扰因素,本研究提出一种改进的小波阈值函数,并引入改进粒子群算法优化变分模态分解的参数选择。在此基础上,再将以上二者相结合构建双重降噪体系。模拟结果表明:降噪后信号信噪比达到30.10 dB,均方误差为1.9646×10-4,波形相似度提升至99.96%。相较于原始含噪信号,信噪比提高为4.25倍,峰值误差减少了99.59%。在甲烷气体浓度检测实验中,经降噪处理后的系统响应线性拟合度可达0.99921,验证了该方法在气体检测应用中的可行性。 展开更多
关键词 可调谐半导体激光吸收光谱 二次谐波信号 变分模态分解 改进小波阈值函数
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改进小波在料浆管道泄漏信号降噪中的应用 认领 引用
14
作者 贾燕 张浩 +2 位作者 张慧敏 王利蓉 贾春光 《世界有色金属》 2026年第10期70-73,共4页
在氧化铝生产中,料浆管道泄漏事件时有发生,利用传统小波对料浆管道泄漏信号进行降噪时,会发生信号局部震荡且信号失真的现象,影响料浆管道泄漏的检测与定位。针对如何提高料浆管道泄漏信号的降噪效果,提出一种改进小波阈值函数的降噪方... 在氧化铝生产中,料浆管道泄漏事件时有发生,利用传统小波对料浆管道泄漏信号进行降噪时,会发生信号局部震荡且信号失真的现象,影响料浆管道泄漏的检测与定位。针对如何提高料浆管道泄漏信号的降噪效果,提出一种改进小波阈值函数的降噪方法,通过实测泄漏信号验证所提改进方法在降噪方面的有效性和可行性。实验结果表明,该方法能有效抑制噪声并保留信号有效特征,为料浆管道泄漏的检测与定位奠定基础。 展开更多
关键词 料浆管道泄漏 改进小波阈值函数 自适应阈值 降噪
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RBMO-SVMD联合改进小波阈值的变流器输出电流信号去谐 认领 引用
15
作者 任港亚 智泽英 高云广 《电力电子技术》 2026年第8期134-143,共10页
电力系统中的非线性元件容易产生谐波干扰,从而导致无法准确提取电气信号。针对此技术问题,本研究提出了一种创新的解决方案:基于红嘴蓝鹊优化算法(red-billed blue magpie optimizer,RBMO)-逐次变分模态分解(successive variational mo... 电力系统中的非线性元件容易产生谐波干扰,从而导致无法准确提取电气信号。针对此技术问题,本研究提出了一种创新的解决方案:基于红嘴蓝鹊优化算法(red-billed blue magpie optimizer,RBMO)-逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)与改进小波阈值的联合去谐算法。该算法首先利用RBMO-SVMD对含有谐波的电流信号进行分解。随后依据模糊熵准则,从分解出的模态分量(intrinsic mode function,IMF)分量中选取特定分量。对于所选IMF的谐波滤除问题,使用本研究提出的一种改进小波阈值函数进行谐波的滤除。通过对变流器输出电流信号处理的仿真,结果显示该算法对电流信号的去谐效果显著,并且在保留有效信号方面表现出较高的完整性。在实际变流器输出电流信号处理实验中,也验证了该算法在电流信号去谐方面的有效性。 展开更多
关键词 变流器 红嘴蓝鹊优化算法 逐次变分模态分解 模糊熵 小波阈值函数
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自适应小波阈值函数在图像增强中的应用研究 认领 引用
16
作者 翁瀚尧 田慧会 《现代电子技术》 北大核心 2026年第3期31-35,共5页
常规小波阈值算法在小波变换时阈值位置存在不平滑和不连续等问题,导致处理含噪图像细节丢失和增强效果不佳。为此,文中基于softsign(x)函数重构了一种自适应小波阈值函数,该函数可以有效缓解梯度消失问题,同时引入收缩因子并根据小波... 常规小波阈值算法在小波变换时阈值位置存在不平滑和不连续等问题,导致处理含噪图像细节丢失和增强效果不佳。为此,文中基于softsign(x)函数重构了一种自适应小波阈值函数,该函数可以有效缓解梯度消失问题,同时引入收缩因子并根据小波分解层数自适应调整,以准确区分有用信息和噪声,提升图像增强效果。通过仿真实验,对比了常规阈值函数和其他改进阈值函数,结果表明,所提的自适应小波阈值函数在去噪和增强图像细节方面效果显著,可以有效增强含噪图像的边缘和纹理信息,优于其他方法。 展开更多
关键词 图像增强 小波变换 自适应小波阈值函数 含噪图像去噪 softsign(x) 收缩因子
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基于FPGA的改进型小波滤波算法设计与实现 认领 引用
17
作者 何昕 阳方林 钟骁勇 《移动信息》 2026年第1期4-6,18,共3页
针对高精度时间同步系统的抖动噪声抑制问题,文中提出了一种基于现场可编程门阵列的改进型小波滤波算法。通过引入自定义阈值函数和自适应噪声估计策略,有效解决了传统阈值函数在信噪分离中的局限性。结合多相滤波器结构和流水线优化技... 针对高精度时间同步系统的抖动噪声抑制问题,文中提出了一种基于现场可编程门阵列的改进型小波滤波算法。通过引入自定义阈值函数和自适应噪声估计策略,有效解决了传统阈值函数在信噪分离中的局限性。结合多相滤波器结构和流水线优化技术,实现了小波变换的高效硬件化。实验结果表明,该改进型小波滤波算法滤波效果优于传统卡尔曼滤波,并基于VIVADO的仿真完成了算法的FPGA实现,验证了算法的可行性与工程应用价值。 展开更多
关键词 小波滤波 FPGA 多相滤波器 抖动噪声 阈值函数
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引入双曲正切阈值函数的平稳小波变换心电信号去噪方法 认领 引用 被引量：6
18
作者 王海勇 丁顾霏 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2025年第5期179-186,共8页
在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提... 在心电信号的采集过程中,各种噪声充斥在心电信号中,这会使心电信号变得难以识别,从而影响医务人员的诊断。对心电信号进行去噪处理,是心电信号研究的重要环节。基于平稳小波变换的技术,针对平稳小波去噪过程中硬阈值、软阈值的缺陷,提出一种可变参数下的双曲正切函数(SWTaVHT)来对心电信号进行去噪;同时,为了防止在去噪过程中丢失一些高频信息段,引入利用R峰位置信息辅助的修正方法,以更好地保留有用的信号特征。为了评估SWTaVHT的有效性,在公开数据库MIT-BIH上与现有的方法进行对比实验。结果表明,去噪之后的信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)和均方根差百分比(PRD)均优于现有方法。SWTaVHT在不改变原始信号振幅的情况下,对心电信号数据进行去噪处理,其效果优于现有方法。 展开更多
关键词 心电信号 阈值函数 平稳小波变换 R峰校正 去噪
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改进PSO-VMD结合小波阈值的磁场信号处理方法研究 认领 引用 被引量：2
19
作者 田平怡 吴琪 +4 位作者 胡宇 李金宝 周雨聪 陈凯源 李凯 《计算机测量与控制》 2025年第4期284-291,312,共8页
针对室内磁场定位中磁测序列受电磁干扰和噪声影响的问题,提出一种改进粒子群优化变分模态分解结合小波阈值的磁场信号处理方法;通过对磁测序列信号特征的研究,利用改进PSO算法优化VMD的模态个数和惩罚因子,对分解出的模态进行相关系数... 针对室内磁场定位中磁测序列受电磁干扰和噪声影响的问题,提出一种改进粒子群优化变分模态分解结合小波阈值的磁场信号处理方法;通过对磁测序列信号特征的研究,利用改进PSO算法优化VMD的模态个数和惩罚因子,对分解出的模态进行相关系数分析,并基于归一化包络熵和小波分解层级参数对不同频段和噪声水平的信号进行自适应小波阈值改进,实现模态筛选和自适应降噪处理;经仿真信号处理结果表明,该方法在信噪比、相似度、平均绝对误差和均方误差等指标上均优于PSO-VMD重构和PSO-VMD-固定小波阈值方法;在实测磁场序列中,所提方法相较对比方法的信噪比分别提升6.700 1 dB和4.656 8 dB,相似度提高1.306%和0.556 8%,平均绝对误差和均方误差均显著下降,在室内走廊环境下的实验指标同样验证了所提方法的有效性;该方法能够有效提升磁场信号质量,适用于室内磁测序列信号的分析与处理。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 变分模态分解 自适应小波阈值 模态分量 惩罚因子 本征模态函数
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基于自适应小波阈值的皮带机故障声音信号去噪算法研究 认领 引用 被引量：4
20
作者 李磊 江帅帅 +1 位作者 徐崇杰 沙明璇 《控制工程》 CSCD 北大核心 2025年第4期699-706,共8页
皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值... 皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值的连续型低误差小波阈值函数。自适应小波阈值为关于分解层数的分段函数,与分解层数成反比,能更好地适应噪声系数随小波分解层数的增加而减小的特征。实验结果表明,与硬阈值去噪算法、软阈值去噪算法和小波模极大值去噪算法相比,改进后的算法对皮带机声音信号的去噪能力更强,对原始信号的重构更精确。 展开更多
关键词 声音信号 小波去噪 皮带机故障 自适应小波阈值函数
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