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：摘要本文介绍了噪声的分类模型，之后又分别介绍了空间域去噪、傅里叶去噪算法以及小波去噪中的部分算法，并分别对相似算法进行了分析比较。同时为了更好的比较出各算法之间的去噪差别针对其中部分去噪算法进行了用matlab的实现，比较了去噪的效果。

简介：多尺度几何分析中的Contourlet变换可以实现灵活的多分辨、多方向图像表示，但是由于不具有平移不变性，在图像去噪中容易产生伪吉布斯现象，本文应用具有平移不变性且能有效表示图像纹理信息的平稳Contourlet变换，提出了软硬阈值结合的去噪法．试验结果表明该方法有效提高去噪声后图像的PSNR，有效保存图像纹理信息以及更好的视觉效果．

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：F-X域经验模态分解去噪方法在处理非稳态地震数据时存在两个局限,一是单纯剔除第一个固有模态分量将导致有效信号缺失及去噪能力偏弱问题,二是分解复信号时对实部和虚部分别分解存在分解数目不一致的风险。本文对上述两个方面进行了改进,提出了一种新的F-X域投影法复数经验模态分解预测滤波方法,首先采用基于空间投影的复数经验模态分解将F-X域地震数据直接分解为不同的复固有模态分量,然后再对这些分量分别进行F-X域预测滤波。合成记录及实际资料测试表明,本文的新方法能更好地衰减随机噪声,更有效地保持地震信号。

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：变形监测数据中包含有实际变形量和噪声，应用小波分析理论，对监测数据进行变形信号的提取和噪声的消除，通过实例证明，它的效果非常明显。

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：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：为了消除噪声对回波信号的影响,文章采用经验模态分解(EMD)方法对回波信号进行去噪。通过实际应用,表明EMD能够有效地抑制回波信号中的噪声,有利于识别出缺陷信号。

简介：陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以插秧机GPS/INS组合导航系统为研究背景，在分析常规硬阈值和软阈值小波去噪的基础上，提出了一种改进的小波阈值去噪方法。该方法构造了一种改进的阈值函数，改进的阈值函数具有较好的连续性，避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除，能够自动调节小波系数的收缩程度，具有一定的自适应性。利用插秧机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据，分别采用硬阈值、软阈值和改进阈值小波去噪方法进行了对比试验。结果表明改进的小波阈值去噪方法处理后信号的信噪比提高了约3倍、均方差小，具有一定的实用价值。

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

简介：摘要

简介：摘要小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时-频分析，借助时-频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。语音信号作为人们生活交流基础的一部分，在通信过程中噪声成为影响通信质量的最大原因。为解决这一问题，对通信系统中的小波去噪技术进行改进。帮助通信系统能够更好的提高服务质量。

简介：摘要：本文综述了视觉传感器数据去噪方法的研究现状和发展趋势。在传统方法方面，介绍了统计滤波方法、小波去噪方法和边缘保持滤波方法的原理。然后，本文重点探讨了深度学习方法在视觉传感器数据去噪任务中的应用，阐述了近年来深度学习方法在视觉传感器数据去噪任务中取得的显著成果，并介绍了深度学习方法的优势与应用前景。通过对现有技术的介绍与分析，为进一步研究和改进视觉传感器数据去噪方法提供了参考。

简介：陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以农机多传感器组合导航系统为研究背景,在分析经验模态分解去噪和小波去噪的基础上,提出了一种基于自相关特性的经验模态分解去噪方法。该方法根据本证模态函数分量的自相关函数特性,提出了一种含噪本证模态函数筛选策略。该方法能够自适应地确定主要含噪的本证模态函数分量,避免了需要人为确定的不足;同时,结合改进小波阈值去噪的优势,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,使其具有一定的自适应性。为了验证方法的有效性,利用农机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用改进阈值小波去噪方法、经验模态分解去噪和改进的经验模态分解去噪方法进行了对比试验。结果表明,改进经验模态分解去噪方法的效果要优于前者,在一定程度上能够改善农机多传感器组合导航系统的定位精度。

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：摘要目前，数字图像已经成为我们获取信息的一个重要渠道，已被运用到生活中的方方面

简介：摘要图像在形成、传输、接收和处理的过程中，不可避免地受到噪声的影响，从而影响了图像的视觉效果及后续的图像处理过程。本文详细论述了基于噪声检测的图像去噪算法。