导读:本文包含了小波阈值去噪论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:阈值,小波,函数,信号,度外,弹道,信噪比。
小波阈值去噪论文文献综述
刘婷[1]（2019）在《基于EMD和小波阈值去噪的声发射信号处理》一文中研究指出为了提取更加准确的声发射信号的信息,基于断铅试验,利用EMD对声发射信号进行特征提取,并且对提取后的特征信号再进行小波去噪处理。结果表明,该方法能够保持原信号特征不变,并且使信号特征更加明显,有助于后续声发射信号处理。(本文来源于《设备管理与维修》期刊2019年19期）
崔公哲,张朝霞,杨玲珍,王娟芬[2]（2019）在《一种改进的小波阈值去噪算法》一文中研究指出为了有效滤除信号中的噪声,在提出的软、硬阈值函数去噪方法的基础上,结合已有的改进小波阈值去噪算法,新构造一种小波阈值函数。文中新构造的阈值函数结合软、硬阈值函数的优点,有较好的降噪效果和灵活性。通过Matlab仿真对比几种算法的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)去噪指标,结果表明,新构造阈值函数的去噪指标优于传统阈值函数,具有一定的实用价值。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年19期）
赵俊媛[3]（2019）在《小波阈值去噪法在大气探测激光雷达弱信号处理中的应用研究》一文中研究指出本文采用小波阈值去噪法对大气探测激光雷达弱回波信号的高斯白噪声进行了去噪。首先建立了大气探测激光雷达回波信号的数学模型,然后对该模型进行了小波阈值去噪的仿真实验,着重对影响去噪效果的叁个因素小波基函数、分解层次、阈值和阈值函数设定分别进行了对比和分析,从而找到针对大气探测激光雷达弱回波信号的最优小波阈值去噪方法。将该方法的去噪效果与传统的五点叁次平滑去噪法进行对比,结果表明,该方法的信噪比改善量高出10.1557dB。体现了小波阈值去噪法在大气探测激光雷达弱回波信号去噪方面的有效性。(本文来源于《民航管理》期刊2019年09期）
李占国,宗姝,史尧臣[4]（2019）在《小波阈值去噪在深小孔钻削声发射信号处理中的应用》一文中研究指出深小孔钻削声发射信号中往往夹杂着大量噪声信号,能否有效去除这些噪声对后续利用声发射信号实现钻头状态的在线监测具有重要意义。针对深小孔钻削声发射信号中存在噪声的问题,文章采用了小波阈值法进行去噪,并详细讨论了小波阈值去噪过程中各参数的选定方法和最优选取原则。对深小孔钻削声发射信号进行去噪对比实验,结果表明:在选取4层小波分解、Sym6小波基函数、rigrsure阈值以及改进的渐进半软阈值函数去噪时,获得的信号的信噪比最大为23. 616 8,均方根值最小为0. 112 8。说明其有效去除了声发射信号中的噪声,同时又很好地保存了信号的完整度,避免信号失真,显着改善了去噪效果。(本文来源于《制造技术与机床》期刊2019年09期）
苏小会,王钦钦,王贵鸿[5]（2019）在《基于改进小波阈值算法的遥测数据去噪研究》一文中研究指出为改善目前遥测数据检测系统硬件体积较大、数据测量误差大、去噪算法适用性弱等缺陷,利用改进小波阈值的遥测参数去噪算法实现了遥测监测系统软件化设计,通过对遥测空速、发动机转速等参数进行小波去噪效果实验分析,结果表明,该算法对于空速数据去噪效果显着提升,将测量误差平方和降低为2 199. 6,去噪拟合曲线与原始数据曲线相似度高达0. 989,且对其他遥测数据噪声处理具有较好的通用性。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2019年22期）
韩先平[6]（2019）在《基于M估计的外弹道数据小波阈值去噪方法》一文中研究指出针对靶场外弹道数据传统剔野方法识别率不高、局限性大、剔野效果差等问题,提出了一种基于M估计的野值快速识别和剔除方法。首先采用M估计理论快速识别和剔除外弹道数据中明显粗大或成片干扰野值,抑制对阈值判别的干扰,再利用小波去噪算法进行二次去噪与估计,剔掉细小和隐蔽野值。在阈值的选取上,构造了一种新的阈值函数,有效提升了野值的判别力和去噪率。经仿真实验证明:该方法野值的识别和剔除率可达到90%以上,处理结果更接近真值,且方法通用性强,能够满足靶场高精度处理的需求。(本文来源于《电子测量技术》期刊2019年15期）
李名莉,焦欣欣[7]（2019）在《一种新的小波阈值去噪算法在工程中的应用》一文中研究指出针对现有一些小波阈值去噪方法存在的不足,提出了一种新的阈值去噪算法。与传统的软、硬阈值以及已有的阈值去噪算法相比,新算法克服了估计小波系数和含噪信号的系数之间存在偏差的问题,具有较好的调节性和连续性。通过仿真实验表明,用新的阈值函数可以提高去噪质量,降低噪声干扰。(本文来源于《计算机与数字工程》期刊2019年07期）
吴怀选,张磊,符楚君,杨永霞[8]（2019）在《基于自适应小波阈值函数的心电信号去噪》一文中研究指出小波域去噪分析中,面对硬阈值函数不连续性在去噪过程中可能产生的振荡失真,软阈值函数在去噪过程中估计小波系数和分解小波系数之间的恒定偏差。提出了新的阈值函数,它连续性好且高阶可导,便于进行各种数学运算处理,能克服传统软硬阈值函数在去噪中的不足,达到更好去除噪声的效果。用新建的阈值函数对噪声信号进行仿真去噪,仿真实验数据表明,新阈值函数去噪效果优于传统的软硬阈值函数和一些现有的其它阈值函数法去噪。实验证明新的阈值函数实用可行。(本文来源于《计算技术与自动化》期刊2019年02期）
余腾,胡伍生,吴杰,李海锋,乔燕[9]（2019）在《基于小波阈值去噪与EMD分解方法提取润扬大桥振动信息》一文中研究指出在以润扬大桥为例的特大型桥梁动态振动监测中,数据量大且复杂,为了更好地滤除噪声获取真实振动信息,提出了一种小波去噪与EMD分解融合的方法。即先用小波方法对信号进行分解,再用改进的阈值函数进行滤波,目的主要是滤除白噪声;然后再对小波阈值去噪后的信号进行EMD分解,对分解后的信号进一步频谱滤波,最后进行信号重构。实例分析表明,该方法能够更有效地滤除噪声而提取大桥振动信息,是一种高效的去噪方法。(本文来源于《振动与冲击》期刊2019年12期）
詹展,秦会斌[10]（2019）在《基于新阈值函数的小波阈值去噪算法》一文中研究指出在小波阈值语音去噪中,阈值函数设定直接决定着语音增强的去噪效果。以Donoho等最先提出的软、硬阈值函数为基础,分析了该算法存在不连续、产生固定偏差的缺点,以及文中基于该算法做出改进的现有阈值函数仍存在不足。为了进一步提高去噪性能,文中提出了一个改进的带参数的阈值函数。该阈值函数不仅克服了传统函数的缺点,而且具有更好的灵活性。并提出了一种算法来选取最优分解层数,最大程度消除噪声,保留有用信号的信息。将带噪语音信号的小波系数经过该阈值函数的处理、重构后,得到增强的语音信号。仿真与真实环境的实验结果表明,该阈值函数与传统阈值函数以及现有的阈值函数去噪相比,输出信噪比和均方误差等性能指标均得到了提升;通过观察时域波形,可以看出该阈值函数处理后的效果更接近原信号,提高了增强语音后的可懂度与整体质量。(本文来源于《计算机技术与发展》期刊2019年11期）
小波阈值去噪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为了有效滤除信号中的噪声,在提出的软、硬阈值函数去噪方法的基础上,结合已有的改进小波阈值去噪算法,新构造一种小波阈值函数。文中新构造的阈值函数结合软、硬阈值函数的优点,有较好的降噪效果和灵活性。通过Matlab仿真对比几种算法的信噪比(SNR)和均方误差(MSE)去噪指标,结果表明,新构造阈值函数的去噪指标优于传统阈值函数,具有一定的实用价值。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波阈值去噪论文参考文献
[1].刘婷.基于EMD和小波阈值去噪的声发射信号处理[J].设备管理与维修.2019
[2].崔公哲,张朝霞,杨玲珍,王娟芬.一种改进的小波阈值去噪算法[J].现代电子技术.2019
[3].赵俊媛.小波阈值去噪法在大气探测激光雷达弱信号处理中的应用研究[J].民航管理.2019
[4].李占国,宗姝,史尧臣.小波阈值去噪在深小孔钻削声发射信号处理中的应用[J].制造技术与机床.2019
[5].苏小会,王钦钦,王贵鸿.基于改进小波阈值算法的遥测数据去噪研究[J].科学技术与工程.2019
[6].韩先平.基于M估计的外弹道数据小波阈值去噪方法[J].电子测量技术.2019
[7].李名莉,焦欣欣.一种新的小波阈值去噪算法在工程中的应用[J].计算机与数字工程.2019
[8].吴怀选,张磊,符楚君,杨永霞.基于自适应小波阈值函数的心电信号去噪[J].计算技术与自动化.2019
[9].余腾,胡伍生,吴杰,李海锋,乔燕.基于小波阈值去噪与EMD分解方法提取润扬大桥振动信息[J].振动与冲击.2019
[10].詹展,秦会斌.基于新阈值函数的小波阈值去噪算法[J].计算机技术与发展.2019
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