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《江南大学》 2008年
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基于小波变换的超声检测信号去噪方法研究

郭晓霞  
【摘要】: 实际应用中接收到的超声检测信号不仅含有大量有用信息,同时还夹杂着各种干扰信号(噪声),而这些干扰信号的存在严重影响了信号的本来面目,不利于信号的分析和进一步处理。因此,在超声检测信号的预处理过程中对噪声加以消除或减小,是十分必要和重要的。 小波分析是目前国际上公认的信号信息获取与处理领域的高新技术,是信号处理的前沿课题,并在实际中得到了广泛的应用。本文根据小波的基本理论,提出了一些新的小波去噪算法,并将其应用到超声检测信号的去噪中,进而拓宽了小波的应用范围。主要工作包括: 1.研究小波阈值去噪的各种方法,分析传统软阈值法和硬阈值法的特点,并在标准软硬阈值折中法的基础上,提出了一种软硬阈值改良折中法。该方法与标准软硬阈值折中法相比,其阈值函数具有更加灵活多变的形式,便于进行各种数学处理;与传统软阈值法和硬阈值法相比,它克服了硬阈值函数不连续的缺点,减小了软阈值函数中的估计小波系数与分解小波系数之间存在的恒定偏差。仿真实验结果表明,该改良方法的去噪性能优于传统软阈值法、硬阈值法和标准软硬阈值折中法。 2.研究了粒子群优化算法的特性,将其应用于小波阈值去噪方法中,对阈值进行寻优,并使用garrote阈值函数量化小波分解系数。而garrote阈值函数既克服了硬阈值函数的不连续性,也减小了软阈值函数存在的恒定偏差。最后通过仿真实验,证明了该方法的有效性。 3.按照小波包的基本理论,并根据噪声与信号在各频带上的小波包系数具有不同特征的特点,将Stein无偏似然估计阈值、贝叶斯阈值、固定形式阈值与滑动极大极小准则阈值结合,应用到小波包阈值去噪中。仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果。 总而言之,研究小波的基本理论,提出改进方法并应用到新的领域,具有重要的理论意义和实用价值。
【学位授予单位】:江南大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2008
【分类号】:TP391.41

【引证文献】
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【参考文献】
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10 何正嘉;訾艳阳;陈雪峰;王晓冬;;内积变换原理与机械故障诊断[A];第九届全国振动理论及应用学术会议论文集[C];2007年
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1 陶秋香;PS InSAR关键技术及其在矿区地面沉降监测中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
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4 张亮;基于小波变换与希尔伯特黄变换的心音信号分析[D];山东科技大学;2010年
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10 张庆伟;基于小波变换的阈值图像去噪方法[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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3 刘建华;粒子群算法的基本理论及其改进研究[D];中南大学;2009年
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1 徐东涛,平鹏;小波分析在齿轮故障诊断中的应用[J];鞍山钢铁学院学报;2002年06期
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6 清华同方视讯公司 袁野;基于嵌入式技术的网络视频监控系统[N];计算机世界;2002年
7 张东方;沙明;杨松松;人工神经网络在中药领域中的应用[N];中国医药报;2003年
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10 无暇;EVD推荐性标准终结“专利尴尬”[N];中国经济导报;2005年
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2 熊智新;基于小波变换的化学谱图数据处理[D];浙江大学;2004年
3 李少梅;数字地貌晕渲理论与技术的研究[D];解放军信息工程大学;2004年
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7 柯丽;基于小波变换的空间遥感图像实时压缩方法研究[D];中国科学院研究生院(长春光学精密机械与物理研究所);2005年
8 董卫军;基于小波变换的图像处理技术研究[D];西北大学;2006年
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1 吴勇;基于小波的信号去噪方法研究[D];武汉理工大学;2007年
2 林蓉;小波包变换用于非高斯噪声下的信号检测[D];电子科技大学;2005年
3 黄亚丽;基于纹理分析和概率神经网络的肝脏B超图像识别研究[D];河北大学;2005年
4 赵标;基于小波变换的化工过程数据实时压缩算法及应用研究[D];浙江大学;2006年
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8 郭晓霞;基于小波变换的超声检测信号去噪方法研究[D];江南大学;2008年
9 甄岩;卷积型对称小波的构造方法及其在信号处理中的应用研究[D];大连海事大学;2004年
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