首页 理论教育 小波降噪方法比较:选优去劣

小波降噪方法比较:选优去劣

更新时间:2025-01-09 工作计划 版权反馈
【摘要】:小波模极大值降噪方法主要适用于信号中混有白噪声,且信号中含有较多奇异点的情况。小波阈值降噪方法的优点是噪声几乎完全得到抑制,且反映原始的特征尖峰点得到很好的保留。文献[81]对上述几种小波降噪方法进行了比较,结果表明,小波阈值降噪方法和小波模极大值降噪方法效果较好,相关性降噪方法的效果不理想。关于利用小波降噪的实例将后节讨论。

小波模极大值降噪方法主要适用于信号中混有白噪声,且信号中含有较多奇异点的情况。该方法在降噪的同时,能有效地保留信号的奇异点信息,降噪后的信号没有多余振荡,是原始信号的一个非常好的估计。

小波阈值降噪方法的优点是噪声几乎完全得到抑制,且反映原始的特征尖峰点得到很好的保留。用硬阈值方法可以很好地保留图像边缘等局部特征,但会出现伪吉布斯等效应,而用软阈值方法处理结果则相对平滑得多,但是软阈值方法可能会造成边缘模糊等失真现象。因此,用阈值法去噪时,阈值的选择对去噪效果有着很重要的影响。阈值的选择方法有多种,实际应用时应根据具体的情况来选择合适的阈值。

相关性降噪方法是根据信号和噪声在不同尺度上小波变换的不同形态特点,即信号在各层相应位置上的小波系数之间具有很强的相关性。而噪声的小波系数则具有弱相关或不相关的特点,对信号和噪声的小波变换系数进行处理,处理的实质在于减小以至完全剔除由噪声产生的系数,同时最大限度地保留有效信号对应的小波系数。在相关性降噪算法中,各尺度上小波系数微小的偏移会导致所求相关系数不准确,极大地影响该算法的性能。(www.xing528.com)

文献[81]对上述几种小波降噪方法进行了比较,结果表明,小波阈值降噪方法和小波模极大值降噪方法效果较好,相关性降噪方法的效果不理想。关于利用小波降噪的实例将后节讨论。

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈