發(fā)布時(shí)間：2020-12-22 02:30

　　小波包變換去噪的關(guān)鍵在于小波基函數(shù)、閾值、分解層數(shù)的選取,為了有效去除噪聲,提高信噪比,提出一種思維進(jìn)化算法優(yōu)化的改進(jìn)小波包去噪方法。傳統(tǒng)的小波包閾值去噪產(chǎn)生了顯著的效果,然而對(duì)于噪聲分布不均的信號(hào)去噪存在一定的局限性。采用思維進(jìn)化算法(MEA)尋找最優(yōu)小波基函數(shù)和分解層數(shù),再分段優(yōu)化小波包閾值的去噪方法應(yīng)用于信號(hào)降噪仿真。對(duì)比了傳統(tǒng)的Sqtwolog、Rigrsure、Heursure;Minimaxi閾值規(guī)則的去噪效果,思維進(jìn)化算法優(yōu)化小波包去噪方法去噪效果更佳。 

【文章來(lái)源】：計(jì)算機(jī)仿真. 2020年07期 北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

四層小波包分解圖

小波包分解頻帶分布圖

在模擬信號(hào)和加噪信號(hào)下,以去噪后的信號(hào)信噪比作為試驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),分別測(cè)試在不同小波基和分解層數(shù)的模擬信號(hào)信噪比,運(yùn)用MATLAB仿真尋優(yōu)找出小波包的最優(yōu)小波基函數(shù)和分解層數(shù)。最后提出一種新的閾值方法,根據(jù)噪聲的分布情況,在不同的頻段對(duì)應(yīng)不同的新閾值,每一個(gè)頻段設(shè)置一定的尋優(yōu)區(qū)間,利用思維進(jìn)化算法,以信噪比作為指標(biāo),找到每個(gè)頻段的最優(yōu)閾值。并在模擬信號(hào)下進(jìn)行仿真,和傳統(tǒng)閾值的去噪效果做對(duì)比。通過(guò)和原信號(hào)的比較可以發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的小波包閾值去噪效果更好,預(yù)處理流程圖如圖3所示。3 MEA-WP融合算法實(shí)現(xiàn)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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本文編號(hào)：2930970