改进的非线性信号小波消噪方法

收稿日期:2001-09-24基金项目:国家“863”基金资助项目(2001AA423300)和安徽省自然科学基金资助项目(00043310)作者简介:文　莉(1973-),女,安徽合肥人,合肥工业大学硕士生;刘正士(1947-),男,安徽合肥人,博士,合肥工业大学教授,博士生导师;葛运建(1947-),男,山东蓬莱人,中国科学院合肥智能机械研究所研究员,博士生导师.第25卷第2期合肥工业大学学报(自然科学版)Vol.25No.22002年4月JO URN AL O F HEFEI UN IV ERSITY O F TECHNO LOGY Apr.2002小波去噪的几种方法文　莉1,　刘正士1,　葛运建2(1.合肥工业大学机械与汽车工程学院,安徽合肥　230009; 2.中国科学院合肥智能机械研究所,安徽合肥　230031)摘　要:利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。

该文介绍了几种常用的小波去噪方法,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。

将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真信号的去噪处理,并通过对几种方法优缺点的比较,为小波去噪的方法选择提供了一个参考依据。

关键词:小波变换;去噪;阈值;平移不变量;模极大值中图分类号:T H165.3 文献标识码:A 文章编号:1003-5060(2002)02-0167-06Several methods of wavelet denoisingW EN Li 1,　LIU Zh eng-shi 1,　GE Yun-jian2(1.School of M echanical and Au tomobile Engineering,Hefei University of Tech nology,Hefei 230009,China; 2.Hefei Institute of In tel-l igent Ins tru men t,Chin ese Acad emy of Sciences ,Hefei 230031,China)Abstract:Using w av elet denoising is an impor tant application o f wav elet a nalysis in engineering .Sev-eral popula r w av elet denoising methods a re introduced herein including the w avelet deco mpo sitio n a nd reconstruction method,the nonlinear w av elet th resho ld denoising m ethod,the tra nsla tio n inva riant de-noising m ethod and the wavelet transfo rm m odulus maxima method.These m ethods are used to re-mov e the Gaussian white noise fro m the sim ulated sig nal respectiv ely.Their adv antages and disadv an-tages are co mpa red ,which may be helpful in selecting the m ethods o f wav elet denoising .Key words :w av elet transfo rm ;denoising ;threshold ;tra nsla tio n inv ariant ;modulus max ima小波分析是近十几年来发展起来的一种新的数学理论和方法,目前已被成功地应用于许多领域。

2008年2月第2期电子测试E LECTRON I C TESTFeb .2008No .2几种基于小波阈值去噪的改进方法朱艳芹,杨先麟(武汉工程大学　武汉　430074)摘　要:传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在其去噪过程中,硬阈值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象;软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差。

为了去除这些现象,本文提出了几种新阈值函数的改进方案。

实验结果表明,新阈值函数消噪后的视觉特性较好,并且信噪比提高,均方根误差有所降低。

从而说明这些方法的有效性。

关键词:小波变换;阈值消噪;门限规则中图分类号:TP274 文献标识码:BSeveral ne w methods based on wavelet thresholding denoisingZhu Yanqin,Yang Xianlin(W uhan I nstitute of Technol ogy,W uhan 430074,China )Abstract:The typ ical method of threshold in de 2noising has t w o kinds of ways,one of the m is hard one and the other is s oft.I n s ome cases,such as on the discontinuities points,the Gibbs phenomenon will exhibit when we use hard thresholding functi on t o re move noise of signals and s oft hresholding method als o has disadvantages .I n order t o re move the shortings,s ome ne w thresholding functi ons are p resented .The results of the experi m ent show that the visi on of de 2noising is better and the R MSE of signal has been decreased a l ot while the S NR has been increased,which indicates the methods p resented in this paper are effective .Keywords:wavelet transf or m;thresholding denoising;method of threshold0　引 言近年来,小波理论得到了迅速发展,而且由于小波具有低熵性、多分辨特性、去相关性和选基灵活性等特点,所以它在处理非平稳信号、去除图像信号噪声方面表现出了强有力的优越性。

图像小波去噪去噪方法摘要：小波分析由于在时域、频域同时具有良好的局部化性质和多分辨率分析的特点，成为信号分析的一个强有力的工具。

木文首先介绍了小波分析的基木理论知识，然后介绍邻域平均法、时域频域低通滤波法、中值滤波法以及自适应平滑滤波法四种传统去噪方法，针对传统去噪方法的不足之处，提出了用小波变换和小波包对图像信号进行去噪处理。

通过Matlab仿真，得到了这两种方法的去噪效果的优缺点。

结果表明，小波包去噪方法无论是在视觉效果还是信噪比都比小波变换更好。

关键词：小波变换、小波包、图像去噪Abstract : Wavelet analysis in time domain and frequency domain due to the excellent localized properties and multi-resolution analysis of the characteristics of the signal analysis，become a powerful tool．This paper introduces the basic theories of wavelet analysis，then introduces neighborhood averaging method and time domain frequency domain low-pass filtering method，median filtering method and adaptive smoothing filtering method four traditional de-noising method，and compare to conventional de-noising method deficiency，put forward by wavelet transform and wavelet packet to deal with the noise of image signal．Through the simulation of Matlab，the advantages and disadvantages of the two methods could be demonstrated．Results show that the denoising method of wavelet packets in visual effect or signal-to-noise ratio is better than the wavelet transform．Keywords: Wavelet transform; Wavelet packet; Image de-nosing1 引言图像消噪是一种研究颇多的图像预处理技术，根据实际信号(图像是二维信号)和噪声的不同特点，人们提出了各式各样的去噪方法，其中最为直观的方法是根据噪声能景一般集中于高频，而信号频谱则分布于一个有限区间的这一特点，采用低通滤波的方法来进行去噪，例如滑动平均窗滤波、Wiener:线性滤波、中值滤波等。

1基于小波的信号去噪1.1最大似然估计阈值的去噪1.1.1应用背景在实际的工程应用中，如语音信号、机器震动信号都具有这样的特征：已知信号的概率密形式，噪声形式未知，信号与噪声为加性混合。

同时，实际信号多为Super-Guassian（概率密度分布的稀疏性大于Guassian密度函数）分布，即稀疏分布，而噪声信号是非稀疏性的。

因此，本文所针对的问题可以简化为对稀疏分布信号的消噪问题。

本文基于最大似然估计阈值处理法用Daubichies小波基进行分解与重构，对于不同信噪比的信号效果都比较明显。

1.1.2基本原理根据文献中，稀疏分布的概率密度函数可用式（1.1.1）表示（1.1.1）其中，d为稀疏分布的标准差，控制着该稀疏分布的稀疏程度，越小则分布越稀疏。

采用最大似然估计法，Hyvarinen得到了如下的阈值准则：（1.1.2）其中应用于实测的汽车发动机点火信号的去噪情况：图1.1.1 实测的汽车发动机点火信号图1.1.2采用硬阈值、软阈值及最大似然估计阈值法消噪的比较1.1.3去噪效果优点：最大似然估计阈值去噪的方法，从概率密度的角度去看待信号，充分利用了脉冲信号概率密度的稀疏性，去噪的效果明显优于传统的小波消噪方法。

1.2人的脉搏信号小波去噪算法1.2.1应用背景用于去除脉搏信号中的基线漂移、工频干扰及肌电干扰噪声。

1.2.2基本原理对去噪后的脉搏信号进行小波分解，重构指定的细节分量，采用阈值法提取脉搏的P波波峰点。

依据P波波峰与其它特征点的位置关系，分别提取T波波峰点，D波波峰点，V波波谷和脉搏初始点A，实现了脉搏信号5个特征点的提取。

其典型的脉冲波形如下图：图1.2.1 典型的脉搏波形特征点提取的算法流程如下：图1.2.2 P 波波峰的提取 图1.2.3 脉搏波形特征点的识别1.2.3去噪效果图1.2.4 去噪后信号与重构后信号的能量值曲线图1.2.5 脉搏信号的5个特征点的提取表1.2.1 四种不同去噪法的信噪比、均方根误差与能量比优点：给定阈值法的RMSE明显小于前三种方法的RMSE，信噪比有很大的提高，且能量成分保持较好，失真度明显降低。

小波阈值去噪原理
小波阈值去噪是一种常用的信号处理方法，其主要原理是通过小波变换将信号分解成不同频率的子带，然后对每个子带进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0，大于阈值的系数保留。

最后将处理后的子带进行逆小波变换，得到去噪后的信号。

小波阈值去噪的主要步骤如下：
1. 将原始信号进行小波变换，得到不同频率的子带系数。

2. 对每个子带系数进行阈值处理，将小于阈值的系数置为0，大于阈值的系数保留。

3. 将处理后的子带系数进行逆小波变换，得到去噪后的信号。

小波阈值去噪的优点是能够有效地去除信号中的噪声，同时保留信号的重要信息。

与传统的滤波方法相比，小波阈值去噪具有更好的局部性和更高的精度，能够更好地适应信号的非平稳性和非线性特征。

小波阈值去噪的应用范围非常广泛，包括图像处理、语音处理、生物信号处理等领域。

在图像处理中，小波阈值去噪可以用于去除图像中
的噪声，提高图像的清晰度和质量；在语音处理中，小波阈值去噪可以用于去除语音信号中的噪声，提高语音的清晰度和可懂度；在生物信号处理中，小波阈值去噪可以用于去除生物信号中的噪声，提高信号的准确性和可靠性。

总之，小波阈值去噪是一种非常有效的信号处理方法，其原理简单、实现方便、效果显著，具有广泛的应用前景和研究价值。

电缆故障测试信号的小波去噪问题探讨摘要电缆测距过程中受到噪声信号的干扰,存在波形失真和噪声干扰的问题,为了提高测距的精度和便于判断波形,必须有效地消除噪声信号,保留真实信号。

利用小波分析理论在消噪方面的优势,引入小波消噪方法,达到很好的消噪效果。

关键词电缆故障;测试信号;小波去噪;算法改进由于不经处理的原始测试信号容易畸变,现场测试人员很难通过此信号判断出故障距离。

所以,各电缆故障测试仪的厂家在仪器里都有对信号进行处理,使得有用的信号得以保留,无用的信号得以屏蔽,最后得到的波形尽量与典型波形接近,便于测试人员判断。

小波分析作为一种新型的时频分析方法,由于其具有良好的时频局部性,并且具有Mallat快速算法,因此受到了越来越多的关注。

运用小波进行一维信号消噪处理是小波分析的一个重要应用之一,小波变换可以同时进行时频分析,具有时频局部化和变分辨率特性,因此特别适合于处理非平稳信号。

由于信号和噪声的模极大值在小波变换下呈现出的不同的变换趋势,因此小波去噪是基于模极大值原理的。

Mallat利用奇异信号和随机噪声在小波变换各尺度空间中模极大值的不同传播特性,提出了基于模极大值的小波消噪方法,该方法经过对模极大值的处理之后,存在一个由模极大值重构小波系数的问题,计算比较复杂。

另外一种比较简单的方法是对各个尺度上的小波系数进行重新整定,然后进行小波重构。

1小波消噪方法的改进探讨1.1软阈值消噪法的基本原理对于信号f(t)L2(R),如果在t0附近满足(1)(k为正常数),则称α是f(t)在t。

处的李氏指数,它是表示信号奇异性的一个数字特征。

如果信号变化越平滑,李氏指数α就越大。

如果信号的李氏指数α>0,则该信号的小波变换系数模极大值随着尺度的增大而增大,如果α0,小波变换系数模极大值随着尺度的增大而增大。

小波系数经过这样处理后就可以认为经过处理的小波系数是由信号引起的,对处理后的小波进行重构就可以得到消噪后的信号,具体过程如下:1)对含有噪声的信号进行二进小波分解,得到各尺度的小波系数;2)取,对小波系数进行如下处理:3)经过处理后的系数进行重构得到去噪声后的信号。

小波变换的图像去噪方法一、摘要本文介绍了几种去噪方法，比较这几种去噪方法的优缺点，突出表现了小波去噪法可以很好的保留图像的细节信息，性能优于其他方法。

关键词：图像；噪声；去噪；小波变换二、引言图像去噪是一种研究颇多的图像预处理技术。

一般来说, 现实中的图像都是带噪图像。

为了减轻噪声对图像的干扰，避免误判和漏判，去除或减轻噪声是必要的工作。

三、图像信号常用的去噪方法（1）邻域平均法设一幅图像f (x, y) 平滑后的图像为g(x, y)，它的每个象素的灰度值由包含在(x, y)制定邻域的几个象素的灰度值的平均值决定。

将受到干扰的图像模型化为一个二维随机场，一般噪声属于加性、独立同分布的高斯白噪声。

可见，邻域平均所用的邻域半径越大，信噪比提高越大，而平滑后图像越模糊，细节信息分布不明显。

（2）时域频域低通滤波法对于一幅图像，它的边缘、跳跃部分以及噪声都为图像的高频分量，而大面积背景区和慢变部分则代表图像低频分量，可以设计合适的低通滤波器除去高频分量以去除噪声。

设f(x,y)为含噪图像，F(x,y)为其傅里叶变换，G(x,y)为平滑后图像的傅里叶变换，通过H，使F(u,v)的高频分量得到衰减。

理想的低通滤波器的传递函数满足下列条件：1 D(u，v)≤DH(u,v)=0 D(u，v)≤D式中D0非负D(u，v)是从点(u，v)到频率平面原点的距离，即，即D(u, v) = u2 + v2 (3)中值滤波低通滤波在消除噪声的同时会将图像中的一些细节模糊掉。

中值滤波器是一种非线性滤波器，它可以在消除噪声的同时保持图像的细节。

(4)自适应平滑滤波自适应平滑滤波能根据图像的局部方差调整滤波器的输出。

局部方差越大，滤波器的平滑作用越强。

它的最终目标是使恢复图像f*(x,y) 与原始图f(x,y) 的均方误差e2 = E ( f (x, y) − f *(x, y))2 最小。

自适应滤波器对于高斯白噪声的处理效果比较好.（5）小波变换图像信号去噪方法小波变换去噪法的基本思想在于小波变换将大部分有用信号的信息压缩而将噪声信息分散。

心电信号处理中的噪声滤除与特征提取方法心电信号是一种重要的生物电信号，能够提供有关心脏功能和疾病状态的有用信息。

然而，在实际应用中，心电信号常常受到各种来源的噪声的干扰，如肌电干扰、基线漂移、电源干扰等。

这些噪声会影响心电信号的质量和可靠性，对于心脏疾病的诊断和监测造成不利影响。

因此，在心电信号处理中，噪声滤除和特征提取是非常重要的环节，本文将介绍心电信号处理中常用的噪声滤除与特征提取方法。

一、噪声滤除方法1. 经验模态分解（EMD）经验模态分解是一种基于数据的自适应信号分解方法，能够将非线性和非平稳信号分解为一组称为本征模态函数（IMF）的子信号。

通过对IMF进行滤波处理，可以去除心电信号中的噪声。

EMD方法的优点在于它能够根据数据的特点自适应地分解信号，无需对信号进行任何假设。

2.小波去噪小波去噪是一种基于小波变换和阈值处理的滤波方法。

它将信号分解为各个尺度的小波系数，并对小波系数进行阈值处理来去除噪声成分。

小波去噪方法在滤除噪声的同时，保留了心电信号中的重要特征。

3.自适应滤波自适应滤波是一种根据信号的统计特性进行滤波的方法。

它根据信号的局部统计特性估计噪声方差，并通过滤波器的自适应参数来调整滤波器的增益。

自适应滤波方法能够根据信号的变化自适应地调整滤波参数，因此对于不同类型的心电信号都具有较好的滤波效果。

二、特征提取方法1.时域特征时域特征是在时间轴上对心电信号进行分析的一种方法。

常见的时域特征包括平均心率（HR）、标准差（SDNN）、方差（VAR）、均方根（RMSSD）等。

这些特征能够反映心电信号的整体变化程度和稳定性，对于心脏疾病的诊断和监测非常有价值。

2.频域特征频域特征是将心电信号从时域转换到频域进行分析的一种方法。

通过应用傅里叶变换或小波变换，可以将心电信号分解为频率分量，并计算各个频率分量的能量或功率谱密度。

常用的频域特征包括低频功率（LF）、高频功率（HF），以及它们的比值LF/HF等。

如何使用小波变换进行非线性信号分析引言：信号分析是一门重要的学科，它涉及到许多不同类型的信号，包括线性和非线性信号。

在非线性信号分析中，小波变换是一种非常有用的工具。

本文将介绍如何使用小波变换进行非线性信号分析，并探讨其在实际应用中的重要性。

一、小波变换的基本原理小波变换是一种时频分析方法，它将信号分解成不同频率和时间的小波基函数。

与傅里叶变换相比，小波变换能够提供更多的时域信息，因此在非线性信号分析中更为适用。

小波变换的基本原理是将信号与一组小波基函数进行卷积运算，得到不同频率和时间上的小波系数。

二、小波变换的优势1. 时频局部性：小波变换能够提供信号在不同时间和频率上的局部特征，使得对非线性信号的分析更加准确。

2. 多分辨率分析：小波变换可以通过选择不同的小波基函数，对信号进行多尺度分析，从而更好地捕捉信号的细节和整体特征。

3. 非线性处理能力：小波变换能够对非线性信号进行处理，通过分析小波系数的非线性特征，可以揭示信号中的隐藏信息。

三、小波变换在非线性信号分析中的应用1. 信号去噪：非线性信号通常包含大量的噪声，而小波变换可以通过分析小波系数的能量分布，对信号进行去噪处理。

通过选择适当的小波基函数和阈值处理方法，可以有效地去除噪声，提取出信号的有效信息。

2. 信号特征提取：非线性信号中常常包含丰富的特征信息，如瞬态信号、奇异点等。

小波变换能够通过分析小波系数的局部特征，提取出信号中的这些特征，并用于信号识别和分类。

3. 信号压缩：非线性信号通常具有较高的冗余性，而小波变换可以通过选择适当的小波基函数和阈值处理方法，对信号进行稀疏表示，从而实现信号的压缩和存储。

四、小波变换的实际案例1. 生物医学信号分析：小波变换在心电图、脑电图等生物医学信号分析中得到广泛应用。

通过对信号进行小波变换，可以提取出心跳和脑电波的频率特征，从而用于疾病诊断和监测。

2. 振动信号分析：小波变换在机械振动信号分析中也有重要应用。

干扰滤波去噪方法1. 统计滤波: 通过对一系列采样数据进行统计分析，确定噪声的统计特性，并将其用于滤波，以实现去噪目的。

2. 中值滤波: 将窗口内的像素值进行排序，取中间值作为滤波结果，能够有效去除椒盐噪声和斑点噪声。

3. 小波变换去噪: 基于小波变换的多尺度分析，对信号进行去噪处理，可保留信号的细节特征。

4. Kalman滤波: 一种递归滤波算法，基于系统动态模型和观测值，对含有噪声的系统状态进行估计和去噪。

5. 自适应滤波器: 根据信号和噪声的实时特性，自动调整滤波器参数，能够有效适应不同噪声环境。

6. 高斯滤波: 基于高斯函数对信号进行加权处理，适用于平稳高斯噪声的去除。

7. 自适应中值滤波: 结合中值滤波和自适应阈值的方法，能够在不同噪声水平下进行有效去噪。

8. 布尔腐蚀滤波: 利用形态学处理技术，对二值图像进行去噪处理，保留图像轮廓和形状。

9. 自适应高斯滤波: 根据图像局部像素方差调整滤波器参数，能够有效处理不同噪声强度区域。

10. 累积滤波: 基于累积统计信息的滤波方法，对输入信号进行逐步更新滤波，有效去除随机噪声。

11. 时域滤波器: 基于时域分析的滤波方法，适用于对时间序列信号进行去噪处理。

12. 频域滤波器: 基于频域分析的滤波方法，通过傅里叶变换将信号转换到频域进行去噪处理。

13. 自适应中值滤波: 根据局部像素邻域的特性，动态调整滤波器参数以适应不同噪声水平，能够有效去除椒盐噪声和斑点噪声。

14. 动态滤波: 针对信号的变化动态调整滤波器参数，适用于噪声随时间变化的场景。

15. 非局部均值滤波: 基于图像块的相似性进行去噪处理，能够有效保留图像细节。

16. 复数小波去噪: 利用小波变换分析信号的复数特性，对信号进行去噪处理，适用于复数信号的处理场景。

17. 维纳滤波: 基于信号和噪声的功率谱，利用线性滤波方法对信号进行去噪处理。

18. 自适应加权中值滤波: 根据信号的特性和噪声的强度，动态调整滤波器的权重以实现去噪处理。

信号去噪的方法（原创实用版3篇）《信号去噪的方法》篇1信号去噪是指通过各种方法减少或消除信号中的噪声，从而提高信号的质量和可靠性。

以下是一些常见的信号去噪方法：1. 滤波器去噪：滤波器去噪是通过使用滤波器来减少信号中的噪声。

滤波器可以去除特定频率范围内的噪声，例如低通滤波器可以去除高频噪声。

2. 统计学去噪：统计学去噪是通过使用统计学方法来减少信号中的噪声。

例如，可以通过平均多个信号样本来减少噪声，或者使用自相关函数来消除噪声。

3. 波束形成去噪：波束形成去噪是通过将多个传感器的信号进行处理，从而形成一个指向特定方向的波束，以减少噪声。

4. 压缩去噪：压缩去噪是通过对信号进行压缩来减少噪声。

压缩可以去除信号中的噪声，并且可以提高信号的信噪比。

5. 熵去噪：熵去噪是通过使用熵来减少信号中的噪声。

熵是一个测量信号不确定性的量，通过增加信号的熵，可以减少噪声的影响。

《信号去噪的方法》篇2信号去噪是指通过各种技术手段对信号进行处理，以减少或消除噪声对信号的影响，从而提高信号的质量和可靠性。

以下是一些常见的信号去噪方法：1. 滤波器去噪：滤波器去噪是通过设计合适的滤波器对信号进行滤波，以去除噪声。

滤波器可以去除稳定噪声、随机噪声和脉冲噪声等不同类型的噪声。

2. 统计学去噪：统计学去噪是通过对信号进行统计分析，如平均值、方差、标准差等，来估计信号的真实值，从而去除噪声。

3. 线性去噪：线性去噪是通过对信号进行线性变换，如傅里叶变换、离散余弦变换等，来去除噪声。

4. 非线性去噪：非线性去噪是通过使用非线性函数对信号进行变换，如小波变换、形态学去噪等，来去除噪声。

5. 机器学习去噪：机器学习去噪是通过使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对信号进行学习，从而去除噪声。

6. 压缩去噪：压缩去噪是通过对信号进行压缩，使其中的噪声更容易被去除，从而提高信号的质量。

《信号去噪的方法》篇3信号去噪是指从信号中消除或减小噪声的影响，从而提高信号的质量和可靠性。

医学影像处理中的图像去噪方法一、引言医学影像处理是指通过对医学图像进行数字化处理和分析，以提取和加工图像中的有用信息，帮助医生进行更准确的诊断和治疗计划制定。

在医学影像处理中，图像去噪是一个重要的步骤，因为噪声会干扰图像中的细节，降低图像的质量和可观察性。

本文将介绍医学影像处理中的常见图像去噪方法。

二、常见的图像去噪方法2.1 均值滤波均值滤波是一种基本的线性滤波方法，它通过在像素周围取邻域的平均值来减小噪声。

该方法简单易实现，但会导致图像模糊，特别是对于边缘和细节部分的保留效果不好。

2.2 中值滤波中值滤波是一种基于排序的非线性滤波方法，它通过用邻域中像素的中值来代替当前像素的值，从而减小噪声。

相比均值滤波，中值滤波能够在去噪的同时保持图像的边缘和细节信息，但对于较大噪声和厚噪声效果较差。

2.3 小波去噪小波去噪是一种基于小波变换的非线性滤波方法，它将图像表示为不同频率的小波系数，然后通过消除噪声小波系数来实现去噪。

小波去噪方法可以有效地去除高频噪声，同时保留图像的边缘和细节信息，具有较好的去噪效果。

2.4 非局部均值去噪非局部均值去噪是一种基于图像相似性的非线性滤波方法，它通过在整个图像中搜索相似像素块，并计算这些块之间的相似度来去除噪声。

该方法能够在去噪的同时保持图像的细节信息和纹理特征，对于医学影像处理中的细微结构保护效果较好。

2.5 统计滤波统计滤波是一类基于统计模型的图像去噪方法，包括高斯滤波、均值逆滤波等。

这些方法通过对图像的统计特性进行建模来去除噪声，具有较好的去噪效果。

然而，统计滤波方法对于噪声的统计特性的准确性要求较高，对非高斯噪声或复杂噪声的去噪效果较差。

2.6 深度学习去噪近年来，深度学习在图像去噪领域取得了显著的进展。

利用深度卷积神经网络，可以对图像进行端到端的学习和重建，从而实现较好的去噪效果。

深度学习去噪方法能够学习到图像的复杂结构和特征，适用于各种类型的噪声去除。

邮局订阅号：82-946360元/年技术创新博士论坛《PLC 技术应用200例》您的论文得到两院院士关注一种改进的心电信号预处理方法研究Research on improved ECG pre-processing method(燕山大学)李昕孙媛媛LI Xin SUN Yuan-yuan摘要:心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。

本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和“最优基”选择的方法,对心电信号进行消噪。

以MIT-BIH 心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。

对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。

关键词:心电信号(ECG);小波变换(WT);小波包变换(WPT)中图分类号:TP214文献标识码:AAbstract:Electrocardiogram (ECG)is a typical weak signal with un -smooth characteristics and heavy noises.It is important of re -searching an effective method to weak the influence of noises.Aimed at the problem of removing the noises using WT method,that is only the low frequency domain of ECG signal was decomposed.An improved ECG pre-processing method was researched in this paper.When using the Wave-Package Transform (WPT)method to weaken the noises,only the noise in the high frequency domain is decomposed,but some useful information maybe eliminated.So we choose the wavelet ‘db4’and the best radix to remove the noise of the signal.In order to compare the two methods,the simulation was completed with the MIT/BIH Database.The better simu -lation result was achieved with wave-package transform (WPT)than wavelet transform (WT).Key words:Electrocardiogram(ECG);Wavelet transform(WT);Wave-package transform(WPT)文章编号:1008-0570(2010)01-1-0041-031引言心电信号作为心脏活动在人体体表的表现,具有信号微弱,信噪比低,易受环境影响等特点。