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为提高电磁脉冲(EMP)光纤测量系统灵敏度、扩大系统动态范围,需要减少光纤传输系统的热噪声。提出一种改进的经验模式分解(EMD)去噪方法,通过最小相关系数选择噪声部分,对噪声部分估计各阶模态分量的噪声功率,采用区间阈值的方法提取高频信号分量和信号特征分量,进一步提高测量系统信噪比(SNR)。仿真实验表明,本文提出的方法与传统EMD方法相比,能更好的保持去噪后原始波形的形状,提高信噪比,尤其是在低信噪比情形下去噪效果明显,信噪比提高约9d B,均方误差约为0.021,在保留信号特征信息方面优于小波去噪。 相似文献
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利用小波变换进行图像去噪目前始终是研究的热点。文章提出了一种改进小波阈值的图像去噪新算法。该算法根据软硬阈值函数的不同优点,并结合斜坡阈值技术对小波阈值函数进行了改进,将经小波分解以后的小波变换系数分三种情况进行讨论,有效地剔除了噪声信号的影响。在进行图像处理中,能够得到较低的均方误差和较高的信噪比,并且能有效地去除Gibbs效应,保留较多图像的边缘和细节信息。仿真实验结果表明该算法的去噪效果优于传统的软硬阈值方法去噪,取得了很好的去噪效果。 相似文献
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针对信号中含有复杂噪声难以滤除的问题,提出了一种把自适应神经模糊推理系统(ANFIS)与小波变换相结合的方法,该方法通过ANFIS具有万能逼近原理,及小波变换中小波的分解与重构,来调整适当的阈值来达到最终滤波的效果。仿真结果表明对于一个含有复杂噪声的信号而言,此种结合的方法与单独利用ANFIS或小波变换相比,滤波效果更佳。而且对实际中含有未知噪声的去除问题提出了一种可行的方法。 相似文献
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首先针对中高频水声信号,提出一种改进的经验模态分解加小波软阈值滤波方法;然后将信号进行带通滤波处理及经验模态分解,将分解得到的各个模态转换为频域信号,采用小波软阈值方法在频域上对这些模态进行滤波,最后对信号进行重构,并将其转换为时域信号。分别采用本方法和原时域上的小波阈值方法对不同频率的水声信号进行滤波,经计算分析可知,对频率小于800 Hz的水声信号,采用原方法可获得较好的滤波效果;当信号频率大于800 Hz时,采用本方法的滤波效果更好,因此应针对不同频率的水声信号,选择合适的滤波方法,以获得满意的滤波效果。 相似文献
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