一种基于参数自整定的小波去噪算法研究

发布时间：2021-08-16 00:44

　　小波阈值去噪法因其算法简单、计算量小而广泛应用于信号去噪,提高了数据处理的精度和效率。为解决传统小波阈值去噪法中阈值函数连续性差或原始小波系数与估计的小波系数存在恒定偏差的问题,提出了一种基于参数自整定阈值函数的改进小波去噪算法。该方法采用指数平滑逼近对小波系数进行阈值处理,通过参数的自整定使其阈值函数能够很快逼近硬阈值函数曲线,并具有较好的连续性和更佳的阈值估计小波系数,从而使改进后的小波去噪算法具有更好的去噪效果。仿真实验结果表明:相比于传统的硬、软阈值去噪方法,改进后的小波去噪算法的去噪效果更优。 

【文章来源】：控制工程. 2020,27(03)北大核心CSCD

【文章页数】：7 页

【部分图文】：

硬阈值函数曲线Fig.1Hardthresholdfunctioncurve

择Donoho统一阈值，表达式为l=s2lnN，s代表噪声强度，N代表信号长度；阈值函数主要选择硬阈值函数和软阈值函数，其函数定义分别为：硬阈值函数：,,,,,0,jkjkjkjkwwwwll≥=<(5)软阈值函数：()(),,,,,sgn,0,jkjkjkjkjkwwwwwlll≥=<(6)式中，j,kw为原始小波系数；l为阈值；j,kw为阈值处理后的估计小波系数；sgn()为符号函数。硬阈值和软阈值函数曲线，分别如图1和图2所示。图1硬阈值函数曲线Fig.1Hardthresholdfunctioncurve图2软阈值函数曲线Fig.2Softthresholdfunctioncurve

3级小波重构为例，Mallat算法重构过程用滤波器图形表示，如图6所示。图6Mallat重构算法Fig.6Mallatreconstructionalgorithm综上所述，改进算法的去噪流程概括如下：首先选择一个小波基按照Mallat分解算法对含噪信号进行N层小波分解，然后根据统一阈值准则或其他准则确定信号阈值，再按照二分梯度自动寻优法确定改进阈值函数中调节因子α的最佳取值，利用确定好的阈值和阈值函数对小波分解后的系数进行阈值处理，最后按照Mallat重构算法得到滤波后的重构信号，算法流程图，如图7所示。图7改进算法去噪流程图Fig.7Improvedalgorithmde-noisingflowchart4仿真实验为了验证改进阈值函数去噪算法的去噪效果，

【参考文献】：
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本文编号：3345236