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基于小波收缩的改进阈值脑电信号去噪方法研究: 2023年; 脑电(EEG)信号是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层的反应,但采集到的脑电信号一般都含有大量噪声信号。为了有效去除噪声信号并保留有用信息,在经过研究分析后提出一种基于小波收缩的改进阈值去除脑电信号噪声的方法,改进的阈值可以随着分解层数的变化而变化,在实际中可灵活应用。首先利用小波变换对脑电信号进行分解,得到多层的高频系数和低频系数;然后根据分解层次的不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪声后的脑电信号。以信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)作为去噪效果的定量指标,通过实验对比了改进阈值法和软硬阈值法以及自适应阈值法,实验结果表明基于小波收缩改进的阈值法去噪效果优于其他三种阈值法。; 楚瑞博王剑王剑陈欢欢; 关键词：小波阈值去噪小波收缩

基于小波收缩求解时间反向热传导问题的正则化方法被引量：1: 2018年; 时间反向热传导问题是一类典型的不适定问题.应用对偶最小二乘法给出了时间反向热传导问题的误差估计,同时用小波收缩方法给出了它的非线性近似解的误差估计,并证明了在高层上的收敛性.; 庄娥熊向团薛雪敏马小军; 关键词：不适定问题最小二乘法正则化

基于小波收缩的心音降噪最优化分析被引量：19: 2017年; 基于小波收缩技术提出一种最优化降噪方案用于去除心音信号噪声。依据频带相似匹配原则,分析心音信号频率特征和Haar、Daubechies、Symlets和Coiflets正交小波的特性,基于分析结果选取了Coif5小波并确定最优小波包进行分解重构。另外,提出一种光滑连续的自适应弹性阈值函数,能够克服硬阈值函数间断点问题,并基于4种阈值规则定量评价了其在不同信噪比下的降噪效果。仿真结果表明,当信噪比小于50 d B时,本优化方案配合启发式阈值规则能保留充足的心音细节信息,同时有效去除噪音。; 余辉姜博畅刘雁飞关红彦; 关键词：心音信号小波收缩阈值函数

基于ROAD和小波收缩的MLEM低剂量CT重建算法被引量：3: 2016年; 针对低剂量CT(Computed Tomography)重建图像质量退化的问题,提出一种基于小波收缩和绝对差值排序各项异性扩散的MLEM(Maximum Likelihood Expectation Maximization)低剂量CT重建算法。算法在每次迭代中首先采用MLEM算法对低剂量CT投影数据进行重建。由于各项异性扩散对噪声敏感,所以算法先对重建后的图像进行小波变换,再在更稳定的低频小波域进行基于绝对差值排序的各项异性扩散处理,对小波高频系数进行软阈值降噪处理。然后将降噪处理后的系数进行小波反变换,得到降噪后的图像。最后使用中值滤波对图像进行处理,从而消除脉冲噪声点。实验结果表明,与其他几种常用重建算法相比,该算法重建的图像信噪比更高,归一化均方误差更小,处理后的图像更清晰,即可以在抑制噪声的同时,较好地保持图像的边缘和细节信息。; 董婵婵桂志国张权郝慧艳张芳刘祎孙未雅; 关键词：低剂量CT 小波变换图像重建各向异性扩散

结合小波收缩去噪算法的遥感图像分割: 目前遥感图像的信息提取已经慢慢地变成了遥感应用基础研究的热点之一，遥感图像分割新算法的探索，将使得信息提取技术不断的得到更新。现在对遥感图像分割的研究已渐渐成熟，也取得了一些显著的成果，不过因为遥感图像本身所具有的特点等...; 李亮亮; 关键词：遥感图像小波收缩去噪算法水平集算法

结合小波收缩与水平集的含噪遥感图像分割被引量：1: 2016年; 结合小波收缩和水平集模型,提出一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法用小波变换对噪声图像进行分解,采用自适应特征阈值的方法去除图像中的噪声,然后用水平集算法对图像进行分割。仿真实验结果证明,该算法不仅可以得到良好的图像分割结果,而且也有较强的抗噪声能力。; 李亮亮贾振红杨杰Nikola Kasabov; 关键词：小波收缩水平集

基于自适应小波收缩的抗噪声说话人识别: 2016年; 说话人识别面临许多实际困难,其中由于环境和采集通道因素导致信号不一致最具挑战性.在本文中,提出一种新的自适应小波收缩的抗噪声说话人识别方法.在小波收缩去噪的应用中,双阈值策略压缩抑制噪声,保留信号系数,用重叠语音信号端的梅尔倒谱系数的修正来识别.用两个公共可用的语音信号数据库来评价所提出的方法的有效性,并与其它方法相比.证明了所提出的方法在不同的噪声条件下具有更好的鲁棒性.; 姜娇娇罗飞杨淑莹; 关键词：说话人识别噪声抑制小波特征提取

多尺度各向异性小波收缩图像分割算法在玉米病斑特征提取时的应用被引量：5: 2016年; 通过选取基于LXF模型的水平集图像分割算法和快速FCM聚类图像分割算法进行对比研究,并将结合小波收缩与各向异性扩散优点的多尺度各向异性小波收缩图像分割算法应用于玉米病斑图像分割与特征提取中,该算法的分割效果明显优于前两种分割算法。; 朱焕马文静盛永生台莲梅; 关键词：图像分割算法

基于小波收缩及变指数和片相似的最小二乘重建算法: 2015年; 在低剂量计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)重建方法中,针对最小二乘重建算法收敛速度慢,由于噪声而导致图像退化的问题,提出一种结合小波收缩以及基于变指数和片相似的最小二乘重建算法.它结合了小波收缩和各向异性扩散的优点,在最小二乘重建算法的每次迭代中对图像进行离散平稳小波分解,在小波域的高频部分使用小波收缩方法,低频部分使用基于变指数和片相似性的各向异性扩散进行消噪,最后用中值滤波处理图像残留的脉冲噪声点,从而进一步优化图像.仿真实验结果表明,混合去噪算法可以有效地去除低剂量图像的噪声,且在保持图像边缘和细节方面效果较好,从而可获得高质量的图像.; 张芳李梦瑶崔学英孙未雅桂志国; 关键词：小波收缩各向异性扩散

基于集合经验模态分解和小波收缩算法的自适应心电信号去噪问题研究被引量：3: 2015年; 本文将集合经验模态分解(EEMD)与小波软阈值去噪算法相结合,提出了一种新的心电图信号去噪EEMD-WS算法.算法首先对信号进行EEMD分解得到有限个固有模态函数(IMF);其次,根据实际含噪心电信号中各成分的特性,将所有IMF分为低阶含噪、中阶有用信号和高阶含基线漂移三类,对于低阶含噪IMF利用IMF能量变化分界点自适应地确定含噪IMF个数,随后对其利用小波收缩算法中的启发式软阈值选择算法进行去噪;对于高阶含基线漂移IMF根据其自身是否包含周期信息自适应地判断并去除与基线漂移关系密切的IMF.最后通过将滤除噪声的低阶IMF、中阶有用信号重构达到抑制噪声和去除基线漂移的目的.仿真信号和MIT-BIH心电数据库真实心电信号实验显示,EEMD-WS算法不仅能够克服小波去噪算法不能去除基线漂移的不足,而且能够比常用的EMD-WS算法更好地提高消噪效果,总体去噪性能优于传统算法.; 宋美; 关键词：心电信号自适应去噪

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