小波閾值去噪法因其算法簡單、計算量小而廣泛應用于信號去噪,提高了數(shù)據(jù)處理的精度和效率。為解決傳統(tǒng)小波閾值去噪法中閾值函數(shù)連續(xù)性差或原始小波系數(shù)與估計的小波系數(shù)存在恒定偏差的問題,提出了一種基于參數(shù)自整定閾值函數(shù)的改進小波去噪算法。該方法采用指數(shù)平滑逼近對小波系數(shù)進行閾值處理,通過參數(shù)的自整定使其閾值函數(shù)能夠很快逼近硬閾值函數(shù)曲線,并具有較好的連續(xù)性和更佳的閾值估計小波系數(shù),從而使改進后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真實驗結(jié)果表明:相比于傳統(tǒng)的硬、軟閾值去噪方法,改進后的小波去噪算法的去噪效果更優(yōu)。 

【文章來源】：控制工程. 2020,27(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

硬閾值函數(shù)曲線Fig.1Hardthresholdfunctioncurve

擇Donoho統(tǒng)一閾值，表達式為l=s2lnN，s代表噪聲強度，N代表信號長度；閾值函數(shù)主要選擇硬閾值函數(shù)和軟閾值函數(shù)，其函數(shù)定義分別為：硬閾值函數(shù)：,,,,,0,jkjkjkjkwwwwll≥=<(5)軟閾值函數(shù)：()(),,,,,sgn,0,jkjkjkjkjkwwwwwlll≥=<(6)式中，j,kw為原始小波系數(shù)；l為閾值；j,kw為閾值處理后的估計小波系數(shù)；sgn()為符號函數(shù)。硬閾值和軟閾值函數(shù)曲線，分別如圖1和圖2所示。圖1硬閾值函數(shù)曲線Fig.1Hardthresholdfunctioncurve圖2軟閾值函數(shù)曲線Fig.2Softthresholdfunctioncurve

3級小波重構(gòu)為例，Mallat算法重構(gòu)過程用濾波器圖形表示，如圖6所示。圖6Mallat重構(gòu)算法Fig.6Mallatreconstructionalgorithm綜上所述，改進算法的去噪流程概括如下：首先選擇一個小波基按照Mallat分解算法對含噪信號進行N層小波分解，然后根據(jù)統(tǒng)一閾值準則或其他準則確定信號閾值，再按照二分梯度自動尋優(yōu)法確定改進閾值函數(shù)中調(diào)節(jié)因子α的最佳取值，利用確定好的閾值和閾值函數(shù)對小波分解后的系數(shù)進行閾值處理，最后按照Mallat重構(gòu)算法得到濾波后的重構(gòu)信號，算法流程圖，如圖7所示。圖7改進算法去噪流程圖Fig.7Improvedalgorithmde-noisingflowchart4仿真實驗為了驗證改進閾值函數(shù)去噪算法的去噪效果，

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3345236