信号去噪PPT课件
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2024/1/28
噪声监测与报告制度
建立定期的噪声监测制度，对企业内部和外部环境的噪声进行监测和评估，及时发现问 题并采取措施。同时，定期向上级主管部门报告噪声防治工作情况和监测结果。
18
05
噪声防治实践案例分析
Chapter
2024/1/28
19
工业企业噪声治理案例
案例一
某钢铁厂噪声治理
噪声来源分析
振动控制
03
对于由振动产生的噪声，可以通过减振、隔振等措施来降低振
动对受声点的影响。
14
04
噪声管理法规与标准
Chapter
2024/1/28
15
国家相关法规政策
《中华人民共和国环境噪声污染防治法》
规定了环境噪声污染防治的监督管理、污染防治措施、法律责任等方面的内容。
《声环境质量标准》
规定了声环境质量的评价标准、监测方法、数据处理等内容，用于指导声环境保护工作。
2024/1/28
30
培训成果展示
学员掌握了噪声防治的基本知识和技能，能够在实际工 作中运用所学知识解决噪声问题。
通过案例分析，学员了解了不同类型噪声的防治方法和 策略，提高了解决实际问题的能力。
学员对噪声的危害有了更深刻的认识，增强了环保意识 和社会责任感。
2024/1/28
31
未来发展趋势预测
2024/1/28
《城市区域环境噪声标准》
规定了城市不同区域的环境噪声标准限值，为城市环境噪声管理提供依据。
16
行业标准及规范
01
《工业企业厂界环境噪声排放标准》
规定了工业企业厂界环境噪声的排放限值、监测方法、实施与监督等内
容。
去噪处理(数字图像处理课件)
19
项目二
单目标果实识别 2.3去噪处理
基本的形态学算法
处理图像的类型：二值图像 主要应用 提取对于描绘和表达形状有用的图像成分 形状：边界、连通分量、凸壳和骨架等 主要算法：提取边界、区域填充、细化等 说明：
二值图像中目标对象中的像素（值为1的像素）用阴影表示，否则显示为白色
20
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
4
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
形态学图像处理
1. 基础知识 2. 腐蚀和膨胀 3. 开操作和闭操作 4. 基本的形态学算法 5. MatLab函数
5
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
– 子集： A B
基础知识
– 并集： A B – 交集： A B
如果 A B ，则称互斥的或不相容的
基本的形态学算法
边界提取 设集合A的边界表示为 β(A)，选取结构元素B，先进行B对A腐蚀，而后用A减去腐蚀的结果。
( A) A ( AB)
结构元素影响边界 图像边界外的像素值为0
21
项目二
单目标果实识别
2.3去噪处理
基本的形态学算法
使用形态学处理提取边界
结构元素B
边界宽度是单像素
22
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
1
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
MatLab函数
BW2=imerode(BW1,SE) – 实现二值图像的腐蚀运算 – BW1为原始二值图像，SE为结构元素，BW2为膨胀后的二值图像 – 例： • BW1=imread('text.tif'); • %生成4*2的结构元素，每个元素值都为1 • SE=ones(4,2); • BW2=imdilate(BW1,SE); • BW3=imerode(BW2,SE); • subplot(1,3,1),imshow(BW1); • subplot(1,3,2),imshow(BW2); • subplot(1,3,3),imshow(BW2);
项目二
单目标果实识别 2.3去噪处理
基本的形态学算法
处理图像的类型：二值图像 主要应用 提取对于描绘和表达形状有用的图像成分 形状：边界、连通分量、凸壳和骨架等 主要算法：提取边界、区域填充、细化等 说明：
二值图像中目标对象中的像素（值为1的像素）用阴影表示，否则显示为白色
20
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
4
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
形态学图像处理
1. 基础知识 2. 腐蚀和膨胀 3. 开操作和闭操作 4. 基本的形态学算法 5. MatLab函数
5
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
– 子集： A B
基础知识
– 并集： A B – 交集： A B
如果 A B ，则称互斥的或不相容的
基本的形态学算法
边界提取 设集合A的边界表示为 β(A)，选取结构元素B，先进行B对A腐蚀，而后用A减去腐蚀的结果。
( A) A ( AB)
结构元素影响边界 图像边界外的像素值为0
21
项目二
单目标果实识别
2.3去噪处理
基本的形态学算法
使用形态学处理提取边界
结构元素B
边界宽度是单像素
22
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
1
项目二 单目标果实识别 2.3去噪处理
MatLab函数
BW2=imerode(BW1,SE) – 实现二值图像的腐蚀运算 – BW1为原始二值图像，SE为结构元素，BW2为膨胀后的二值图像 – 例： • BW1=imread('text.tif'); • %生成4*2的结构元素，每个元素值都为1 • SE=ones(4,2); • BW2=imdilate(BW1,SE); • BW3=imerode(BW2,SE); • subplot(1,3,1),imshow(BW1); • subplot(1,3,2),imshow(BW2); • subplot(1,3,3),imshow(BW2);
语音信号去噪——数字滤波器的设计PPT
图6 频率特性曲线
4. 语音信号除噪
用设计的滤波器对加噪语音信号进行滤波除噪
图7 频率特性曲线
该低通滤波器滤除高频信号，保留低频语音信号， 符合设计滤除高频噪音保留低频原始语音信号的特点。
4. 语音信号除噪
图8 滤波前后语音信号频谱的比较
加噪语音通过该低通滤波器之后，保留了低频信号， 滤除高频信号，使语音听着不再尖锐刺耳，这说明已经 达到了滤除高频噪音信号的目的。
3. 数字滤波器的设计
FIR滤波器的窗函数设计法
FIR数字滤波器的参数如下： 通带截止频率=0.2π 过渡带宽度<0.3 阻带衰减As>40 dB
3. 数字滤波器的设计
FIR滤波器的窗函数设计法
(1) 由给定的指标确定窗函数和长度N
由于阻带衰减As>40dB，汉明窗和汉宁窗都 满足要求，若再考虑从滤波器节数最小的原则 出发，这里选用汉宁窗。
语音信号时域波形和信号频谱图
语音信号有两个特点： 1.时域范围内的随机性、短时间的稳定性。 2.语音频谱范围在300～3400Hz内。
2. 语音信号的采集与处理
采用汉纳窗设计低通滤波器 语音经低通滤波器后语音信号的时域波形和频谱图
高频成分被滤除，信号频率在300——200Hz之间
2. 语音信号的采集与处理
掺杂的噪声不但降低了语音质量和语音的可 懂度，严重时将导致不可预知的不良效果，所 以，研究语音信号的除噪具有实际的意义。
2. 语音信号的采集与处理
将话筒接入计算机的语音输入插口上，按下 录音按钮,录制一段语音信号,如下图1所示。
图1 语音信号的采集
2. 语音信号的采集与处理
语音信号的时域、频谱分析
wc
4. 语音信号除噪
用设计的滤波器对加噪语音信号进行滤波除噪
图7 频率特性曲线
该低通滤波器滤除高频信号，保留低频语音信号， 符合设计滤除高频噪音保留低频原始语音信号的特点。
4. 语音信号除噪
图8 滤波前后语音信号频谱的比较
加噪语音通过该低通滤波器之后，保留了低频信号， 滤除高频信号，使语音听着不再尖锐刺耳，这说明已经 达到了滤除高频噪音信号的目的。
3. 数字滤波器的设计
FIR滤波器的窗函数设计法
FIR数字滤波器的参数如下： 通带截止频率=0.2π 过渡带宽度<0.3 阻带衰减As>40 dB
3. 数字滤波器的设计
FIR滤波器的窗函数设计法
(1) 由给定的指标确定窗函数和长度N
由于阻带衰减As>40dB，汉明窗和汉宁窗都 满足要求，若再考虑从滤波器节数最小的原则 出发，这里选用汉宁窗。
语音信号时域波形和信号频谱图
语音信号有两个特点： 1.时域范围内的随机性、短时间的稳定性。 2.语音频谱范围在300～3400Hz内。
2. 语音信号的采集与处理
采用汉纳窗设计低通滤波器 语音经低通滤波器后语音信号的时域波形和频谱图
高频成分被滤除，信号频率在300——200Hz之间
2. 语音信号的采集与处理
掺杂的噪声不但降低了语音质量和语音的可 懂度，严重时将导致不可预知的不良效果，所 以，研究语音信号的除噪具有实际的意义。
2. 语音信号的采集与处理
将话筒接入计算机的语音输入插口上，按下 录音按钮,录制一段语音信号,如下图1所示。
图1 语音信号的采集
2. 语音信号的采集与处理
语音信号的时域、频谱分析
wc
噪声防治技术知识ppt
声音吸收技术
总结词
声音吸收技术是一种通过采用特定的吸声材料和结构，吸收 声能并减少反射声能的噪声防治技术。
详细描述
声音吸收技术主要采用吸声材料如矿棉、玻璃纤维、聚酯纤 维等，以及吸声结构如穿孔板、共振腔、空气层等，对声能 进行吸收和消耗。这些吸声材料和结构可有效降低反射声能 ，从而降低噪声的响度和混响时间。
新技术在噪声防治中的应用
主动噪声控制技术
01
采用计算机技术和传感器技术，实时监测和分析噪声源，并采
取相应的控制措施。
声学设计优化技术
02
运用计算机模拟和仿真技术，对声学结构进行优化设计，提高
声学性能。
声学功能材料制备技术
03
采用先进的制备工艺和技术，制备具有特定声学性能的功能材
料。
新型声学材料的研究与展望
施工现场管理和监测
加强施工现场管理和监测，确保施工噪声控制在标准范围内。
家庭和学校等场所的噪声防治
01
室内声学设计
通过室内声学设计，使用隔音材料、吸声结构和装置等降低室内噪音
。
02
门窗封闭和通风系统降噪
采用隔音门窗、封闭式通风系统等措施，减少外界噪音对室内环境的
影响。
03
家庭隔音装修
通过家庭隔音装修，使用隔音材料和吸声材料等，降低家庭成员之间
谢谢您的观看
个人和企业如何参与噪声防治行动
个人要学会合理安排生活和工作，尽量减少 在噪声污染环境中的停留时间。
积极参与噪声污染防治宣传和教育活动，提 高公众对噪声污染防治的认识和意识。
提高噪声污染防治意识，遵守国家和地方政 策法规。
企业要积极采取降噪减振措施，加强设备维 护和管理，合理安排生产活动时间。
2024版噪声ppt课件
噪声ppt课件•噪声基本概念与分类•噪声测量与评价方法•噪声控制技术与措施•环境保护法规与标准要求•噪声治理工程实践案例分享•未来发展趋势与挑战目录CONTENTS01噪声基本概念与分类噪声定义及产生原因噪声定义噪声是指在一定环境中不应有而有的声音，泛指嘈杂、刺耳的声音。
产生原因噪声主要来源于交通、工业、建筑、社会活动等，如汽车鸣笛、机器运转、施工工地、人声喧哗等。
主要来源于机动车辆、飞机、火车和轮船等交通工具，具有突发性、流动性和连续性等特点。
交通噪声主要来源于工厂的各种设备，如机械噪声、空气动力性噪声等，具有声级高、频带宽、持续时间长等特点。
工业噪声主要来源于建筑工地的施工噪声，如打桩机、搅拌机、电锯等，具有阶段性、临时性和不连续性等特点。
建筑噪声主要来源于人们的日常生活和社会活动，如商场、娱乐场所、家庭音响等，具有声源复杂、影响范围广等特点。
社会噪声噪声分类与特点噪声危害及影响听力损伤长期暴露于噪声环境中，可导致听力下降、耳鸣、耳聋等听力损伤。
生理影响噪声可引起人体神经系统、心血管系统、消化系统等多个系统的生理反应，如头痛、失眠、血压升高等。
心理影响噪声使人感到烦躁、注意力不集中、工作效率降低等，对心理健康产生不良影响。
社会影响噪声干扰人们的正常生活和工作，影响社会和谐与稳定。
02噪声测量与评价方法噪声测量原理及设备测量原理噪声测量基于声压级、声强、声功率等物理量，通过传声器将声信号转换为电信号进行测量。
测量设备主要包括声级计、频谱分析仪、录音设备等，用于采集、分析和记录噪声信号。
噪声评价指标与标准评价指标包括等效连续声级、最大声级、噪声暴露量等，用于量化描述噪声的大小和特性。
评价标准各国和地区制定了不同的噪声标准，如职业卫生标准、环境噪声标准等，用于评估和限制噪声对人和环境的影响。
实际应用案例分析工业噪声测量与评价针对工厂、车间等工业场所，通过现场测量和评估，确定噪声源和传播途径，提出降噪措施和建议。
《信号与噪声》课件
03
信号处理技术
滤波器的工作原理
滤波器分类
根据不同的分类标准，滤波器可 以分为多种类型，如低通滤波器 、高通滤波器、带通滤波器和带
阻滤波器等。
工作原理
滤波器通过选择性地让某些频率的 信号通过，而阻止其他频率的信号 ，实现对信号的筛选和处理。
应用场景
滤波器在信号处理中广泛应用于消 除噪声、提取特定频率分量以及频 谱分析等场景。
环境噪声的降低方法
建筑隔音
通过合理设计建筑结构、 使用隔音材料等手段降低 室内外噪声传播。
声源控制
对产生噪声的设备进行改 造或更换低噪声设备，从 源头上降低噪声产生。
声屏障
在噪声传播途径上设置声 屏障，如隔音墙、隔音林 等，吸收或反射噪声。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ器学习在噪声抑制中的应用
深度学习
利用深度神经网络对噪声数据进行学习，提取出 纯净信号，如自编码器等。
迁移学习
将训练好的模型应用于新场景，快速适应新环境 的噪声特性。
无监督学习
利用无标签数据进行噪声识别和分类，进一步优 化噪声抑制效果。
05
信号与噪声的应用场景
通信系统中的信号与噪声
信号
在通信系统中，信号是传递信息 的电波或电磁波。例如，手机通 话、电视广播和互联网数据传输 都依赖于信号的传递。
噪声
决能力。
培养创新思维和团队协作精神
03
鼓励学生发挥创新思维，培养团队协作精神，为未来的学习和
工作打下坚实的基础。
02
信号与噪声的基本概念
信号的定义与特性
信号的定义
信号是传递信息的一种方式，它包含了所要传达的消息或数据。
信号的特性
信号通常具有确定性、可重复性和可测量性。确定性是指信号在特定的条件下可 以重复出现，并且具有稳定的特性；可重复性是指信号可以在相同的条件下重复 产生；可测量性是指信号可以通过一定的手段进行测量和评估。
治理噪声ppt课件
详细描述
工业噪声的强度通常较大，且持续时间长，常常超出了国家规定的噪声标准。 这种噪声对周边环境和居民生活产生了严重影响，可能导致听力损伤、睡眠质 量下降、心理压力增加等问题。
交通噪声
总结词
交通噪声主要来源于道路、航空和铁路交通工具的运行，如汽车、飞机和火车等 ，其特点是噪声强度大、影响范围广，对城市环境和居民生活产生严重影响。
04 案例分析
CHAPTER
工业噪声治理案例
总结词
工业噪声具有较大的噪声级和较强的规律性，治理难度较大。
详细描述
某钢铁企业采用隔声、消声等措施，对高噪声设备进行治理，有效降 低了噪声对周边居民的影响，提高了企业的环保形象。
总结词
工业噪声治理需要针对不同设备和工艺流程采取相应的措施，以达到 最佳效果。
级来评估噪声的大小。
频谱分析法
利用频谱分析仪对噪声进行频 谱分析，了解噪声的频率分布 和强度，以确定噪声的来源和 特性。
个人监测法
对个体暴露的噪声进行测量， 通常使用个人声暴露计来监测 和记录噪声暴露情况。
自动监测法
通过设置自动监测站对噪声进 行实时监测，数据可远程传输 和处理，适用于大范围和长期
的噪声监测。
详细描述
交通噪声的强度通常较大，且影响范围广泛，常常覆盖整个城市或区域。这种噪 声对城市环境和居民生活产生了严重影响，可能导致听力损伤、睡眠质量下降、 心理压力增加等问题。
建筑噪声
总结词
建筑噪声主要来源于建筑施工和装修过程中的机械和工具， 间短，对周边环境和居民生活产生一定影响。
政策法规与挑战
总结词
尽管政府已经出台了一系列噪声污染防治法 规，但在执行和监管方面仍存在困难和挑战 。
详细描述
工业噪声的强度通常较大，且持续时间长，常常超出了国家规定的噪声标准。 这种噪声对周边环境和居民生活产生了严重影响，可能导致听力损伤、睡眠质 量下降、心理压力增加等问题。
交通噪声
总结词
交通噪声主要来源于道路、航空和铁路交通工具的运行，如汽车、飞机和火车等 ，其特点是噪声强度大、影响范围广，对城市环境和居民生活产生严重影响。
04 案例分析
CHAPTER
工业噪声治理案例
总结词
工业噪声具有较大的噪声级和较强的规律性，治理难度较大。
详细描述
某钢铁企业采用隔声、消声等措施，对高噪声设备进行治理，有效降 低了噪声对周边居民的影响，提高了企业的环保形象。
总结词
工业噪声治理需要针对不同设备和工艺流程采取相应的措施，以达到 最佳效果。
级来评估噪声的大小。
频谱分析法
利用频谱分析仪对噪声进行频 谱分析，了解噪声的频率分布 和强度，以确定噪声的来源和 特性。
个人监测法
对个体暴露的噪声进行测量， 通常使用个人声暴露计来监测 和记录噪声暴露情况。
自动监测法
通过设置自动监测站对噪声进 行实时监测，数据可远程传输 和处理，适用于大范围和长期
的噪声监测。
详细描述
交通噪声的强度通常较大，且影响范围广泛，常常覆盖整个城市或区域。这种噪 声对城市环境和居民生活产生了严重影响，可能导致听力损伤、睡眠质量下降、 心理压力增加等问题。
建筑噪声
总结词
建筑噪声主要来源于建筑施工和装修过程中的机械和工具， 间短，对周边环境和居民生活产生一定影响。
政策法规与挑战
总结词
尽管政府已经出台了一系列噪声污染防治法 规，但在执行和监管方面仍存在困难和挑战 。
详细描述
小波去噪阈值的确定和分解层数的确定课件
主观评估指标
01
02
03
可视度
对于图像和视频等视觉媒 体，去噪后的可视度是评 估去噪效果的重要指标。
清晰度
对于图像和视频等视觉媒 体，去噪后的清晰度是评 估去噪效果的重要指标。
自然度
对于图像和视频等视觉媒 体，去噪后的自然度是评 估去噪效果的重要指标。
05
小波去噪算法实现流程
算法流程概述
信号预处理ຫໍສະໝຸດ 04小波去噪效果评估
客观评估指标
信噪比(SNR)
信噪比用于衡量去噪后信号的信噪比，通常使用原始信号的信噪 比与去噪后信号的信噪比之差来表示。
均方误差(MSE)
均方误差是衡量去噪后信号与原始信号之间的误差的标准，通常使 用原始信号与去噪后信号之间的均方误差来表示。
峰值信噪比(PSNR)
峰值信噪比用于衡量去噪后信号的峰值信噪比，通常使用原始信号 的峰值信噪比与去噪后信号的峰值信噪比之差来表示。
电子测量
在电子测量中，小波去噪技术可以 有效地去除噪声干扰，提取有用的 电信号特征，常用于电力系统的监 测和故障诊断。
02
小波去噪阈值的确定
基于信号本身特征的方法
固定阈值法
根据信号本身特征，设定一个固 定阈值进行去噪。
自适应阈值法
根据信号的局部特征，自适应地 确定每个像素的阈值。
基于统计的方法
法和思路。
压缩感知
03
压缩感知与小波去噪的结合将为信号处理领域带来新的突破。
THANK YOU
03
小波分解层数的确定
基于信号本身特征的方法
该方法根据信号自身的特征，如频率、幅值等来确定小波分解的 层数。这种方法通常需要对信号进行详细分析，以了解其特征和 性质。
【精品】小波信号去噪共48页
▪
29、勇猛、大胆和坚定的决心能够抵得上武器的精良。——达·芬奇
▪
30、意志是一个强壮的盲人，倚靠在明眼的跛子肩上。——叔本华
谢谢！
48
【精品】小波信号去噪
11、用道德的示范来造就一个人，显然比用法律来约束他更有价值。—— 希腊
12、法律是无私的，对谁都一视同仁。在每件事上，她都不徇私情。—— 托马斯
13、公正的法律限制不了好的自由，因为好人不会去做法律不允许的事 情。——弗劳德
14、法律是为了保护无辜而制定的。——爱略特 15、像房子一样，法律和法律都是相互依存的。——伯克
▪
26、要使整个人生都过得舒适、愉快，这是不可能的，因为人类必须具备一种能应付逆境的态度。——卢梭
▪
27、只有把抱怨环境的心情，化为上进的力量，者不如乐之者。——孔子
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10 .
小波去噪
基本原理
含噪信号f(k)=s(k)+n(k)
s
小波分解
cA1 cD1 cA2 cD2
cA3 cD3
细节分量 （高频信号）
低频系数
11 .
基本原理
小波去噪
细节分量 （高频信号）
阈值处理
低频系数
小波反变换
重构信号
12 .
小波分解图
小波去噪
s cA1 cD1 cA2 cD2 cA3 cD3
R(ik)s h N 2 k k f(j) (N k)f(N k) /N
缺陷：实测信号无法获取SNR值
20 .
小波去噪—分解层数
方案二
由随机过程的认识可知，离散 白噪声的自相关序列为
(k)
1 0
k 0 k 0
假设离散数据序列dk(k=1,2,….,N)
的自相关序列为 i（i=0,1,…,M）
若 i
满足式： i
1.95, N
i 1
则可认为dk为白噪声序列，M通
常取5~10即可。
（1）把信号s(i)中的每一个元素取绝对值，再由小到大排序，然后 将各个元素取平方，从而得到新的信号序列
f(k ) (so (s)r 2 ,)t(k 0 ,1 ,.N . .1 ),
（2）若取阈值为f(k)的第k个元素的平方根，即
kf(k), (k 0 ,1 ,..N . 1 .),
则该阈值产生的风险为
缺点 当|w|≥λ时, w与 总w存在恒定的偏差,直接影响着重构 信号与真实信号的逼近程度
28 .
阈值的选取
小波去噪—阈值
常见软阈值
无偏风险估计阈值(rigrsure) 固定阈值(sqtwolog) 启发式阈值(heursure)
极大极小阈值(minimaxi)
29 .
小波去噪—阈值
无偏风险估计阈值（rigrsure）
方法三 基于经验模式分解的信号去噪法 基于主分量分析的信号去噪法 方法四
8 .
常见的去噪方法
方法五
基于盲源分离的信号去噪法
方法六
基于稀疏分解的信号去噪法
方法七
基于相位匹配的信号去噪法
方法八 基于偏微分方程的信号去噪法
9 .
基于小波变换的信号去噪方法
小波分析理论是近几年发展起来一个新的数学分支。由 于它克服了传统傅里叶变换的缺陷，具有良好的时、频 局部化性能，从而使得小波理论在信号分析、图像处理、 军事电子对抗与武器智能化、计算机分类与识别、语言 人工合成、医学成像与诊断、故障诊断、数值分析、地 震勘探分析、分形理论、流体湍流、方程求解、天体力 学及信号去噪等方面得到广泛的应用。尤其是小波去噪 技术也得到了丰富和发展。
w w
25 .
软 阈 值 去 噪
26 .
小波去噪—阈值
半软阈值去噪法
0
w
sgnw()
2 w1 2 1
w
w1 1 w2
w2
27 .
小波去噪—阈值
硬、软阈值去噪法比较
硬阈值
优点 在均具有同原始信号一样的光滑性
软阈值
优点 估计得到的小波系数整体连续性好,从而使估计信号不会 产生附加振荡
信号去噪方法
The Methods Of Signal Denoising
信号去噪的意义
信号在采集和传输过程中，由于外界环境干扰和本身仪 器的影响，难免会有噪声夹杂在其中，而噪声是影响目 标信号检测与识别性能的一个重要因素，特别是在一些 高精度数据的分析中，哪怕是很微弱的噪声都会对分析 结果产生巨大的影响，所以在信号分析过程中，首先要 做的就是对信号进行去噪处理。
13 .
小波去噪
小波去噪三大问题
小波基的选取 分解层数的确定 阈值的选取
14 .
小波去噪—小波基
定义 若(t)L2(R)满足
(w)2
C R
dw w
则称 (t) 为基小波
将 (t) 伸缩平移 a,b(t)1 a(t aa) a,bR;a0
称 a,b (t)为小波函数
小波变换
(W f)a (,b)a1/2
fttbdt
R a
15 .
小波去噪—小波基
标准
紧支撑性 支集愈窄小波的局部化能力就愈强。
消失矩 正则性
消失矩越高光滑性就越好，频域的局部化能力就越 强，反映了小波对信号奇异性检测能力的强弱。
正则性是小波基函数逼近的光滑性的量度，正则性 越好收敛越快
16 .
小波去噪—小波基
具有较好的 正则性 紧支撑性 消失矩
21
.
小波去噪—分解层数
可能存在的问题及解决方法
算法会根据信号的类型和信噪比自适应的选择最优 的分解层数，不过在某些情况下得到的分解层数可 能很大，这时就需要在计算速度和降噪效果中间取 一个平均，具体的做法可以设定能够接受的最大分 解层数，如果分解到该层后算法还未收敛，就提前 终止计算，并选择预先设定的最大分解层数进行降 噪处理
.
cmor gaus cgau shan
Haar
morl
db
fbsp 小波函数
sym
dmey
coif
bior
mexh rbio meyr
17
小波去噪—小波基
haar
.
sym6
db3 coif3
db6 bior2.8 18
小波去噪—分解层数
说明 理论上可选取的最大尺度为J= log2 N, L 表示向下取整运算,N
为信号长度。但实际上没有必要取太大。尺度越大,则噪声和信号 表现的不同特性越明显,越有利于信噪分离;但另一方面,对于重构 来讲,分解的次数越多,则失真越大,即重构误差越大。所以必须选 择合适的尺度参数,兼顾二者。
19 .
方案一
小波去噪—分解层数
最大分解尺度J应与原始信号的信噪比SNR有关。若SNR较大,则 J取得稍小一点即可把噪声分离出去;若SNR较小,则J取得大一点 才能把噪声抑制。对一般信号而言,若SNR≥20,则取J=3;否则取 J=4为好。
2 .
常见的信号类型
心电信号
3 .
常见的信号类型
变压器局部 放电信号
语音信号
.
（a）放电信号 （b）时域图谱 （b）频域图谱
4
常见的信号类型
地震信号
5 .
常见的噪声类型
白噪声
高斯白噪声
6 .
常见的噪声类型
50Hz工频干扰
7 .
常见的去噪方法
方法一 基 于 小 波 变 换 的 信 号 去 噪 法 基于独立分量分析的信号去噪法 方法二
22 .
小波去噪—阈值
硬阈值去噪法
当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为零；大于阈值时， 则令其保持不变，即
w
w 0
w w
23 .
硬 阈 值 去 噪
24 .
小波去噪—阈值
软阈值去噪法
当小波系数的绝对值小于给定的阈值时，令其为零；大于阈值时， 令其都减去阈值，即
w [sgwn)0](w ()
小波去噪
基本原理
含噪信号f(k)=s(k)+n(k)
s
小波分解
cA1 cD1 cA2 cD2
cA3 cD3
细节分量 （高频信号）
低频系数
11 .
基本原理
小波去噪
细节分量 （高频信号）
阈值处理
低频系数
小波反变换
重构信号
12 .
小波分解图
小波去噪
s cA1 cD1 cA2 cD2 cA3 cD3
R(ik)s h N 2 k k f(j) (N k)f(N k) /N
缺陷：实测信号无法获取SNR值
20 .
小波去噪—分解层数
方案二
由随机过程的认识可知，离散 白噪声的自相关序列为
(k)
1 0
k 0 k 0
假设离散数据序列dk(k=1,2,….,N)
的自相关序列为 i（i=0,1,…,M）
若 i
满足式： i
1.95, N
i 1
则可认为dk为白噪声序列，M通
常取5~10即可。
（1）把信号s(i)中的每一个元素取绝对值，再由小到大排序，然后 将各个元素取平方，从而得到新的信号序列
f(k ) (so (s)r 2 ,)t(k 0 ,1 ,.N . .1 ),
（2）若取阈值为f(k)的第k个元素的平方根，即
kf(k), (k 0 ,1 ,..N . 1 .),
则该阈值产生的风险为
缺点 当|w|≥λ时, w与 总w存在恒定的偏差,直接影响着重构 信号与真实信号的逼近程度
28 .
阈值的选取
小波去噪—阈值
常见软阈值
无偏风险估计阈值(rigrsure) 固定阈值(sqtwolog) 启发式阈值(heursure)
极大极小阈值(minimaxi)
29 .
小波去噪—阈值
无偏风险估计阈值（rigrsure）
方法三 基于经验模式分解的信号去噪法 基于主分量分析的信号去噪法 方法四
8 .
常见的去噪方法
方法五
基于盲源分离的信号去噪法
方法六
基于稀疏分解的信号去噪法
方法七
基于相位匹配的信号去噪法
方法八 基于偏微分方程的信号去噪法
9 .
基于小波变换的信号去噪方法
小波分析理论是近几年发展起来一个新的数学分支。由 于它克服了传统傅里叶变换的缺陷，具有良好的时、频 局部化性能，从而使得小波理论在信号分析、图像处理、 军事电子对抗与武器智能化、计算机分类与识别、语言 人工合成、医学成像与诊断、故障诊断、数值分析、地 震勘探分析、分形理论、流体湍流、方程求解、天体力 学及信号去噪等方面得到广泛的应用。尤其是小波去噪 技术也得到了丰富和发展。
w w
25 .
软 阈 值 去 噪
26 .
小波去噪—阈值
半软阈值去噪法
0
w
sgnw()
2 w1 2 1
w
w1 1 w2
w2
27 .
小波去噪—阈值
硬、软阈值去噪法比较
硬阈值
优点 在均具有同原始信号一样的光滑性
软阈值
优点 估计得到的小波系数整体连续性好,从而使估计信号不会 产生附加振荡
信号去噪方法
The Methods Of Signal Denoising
信号去噪的意义
信号在采集和传输过程中，由于外界环境干扰和本身仪 器的影响，难免会有噪声夹杂在其中，而噪声是影响目 标信号检测与识别性能的一个重要因素，特别是在一些 高精度数据的分析中，哪怕是很微弱的噪声都会对分析 结果产生巨大的影响，所以在信号分析过程中，首先要 做的就是对信号进行去噪处理。
13 .
小波去噪
小波去噪三大问题
小波基的选取 分解层数的确定 阈值的选取
14 .
小波去噪—小波基
定义 若(t)L2(R)满足
(w)2
C R
dw w
则称 (t) 为基小波
将 (t) 伸缩平移 a,b(t)1 a(t aa) a,bR;a0
称 a,b (t)为小波函数
小波变换
(W f)a (,b)a1/2
fttbdt
R a
15 .
小波去噪—小波基
标准
紧支撑性 支集愈窄小波的局部化能力就愈强。
消失矩 正则性
消失矩越高光滑性就越好，频域的局部化能力就越 强，反映了小波对信号奇异性检测能力的强弱。
正则性是小波基函数逼近的光滑性的量度，正则性 越好收敛越快
16 .
小波去噪—小波基
具有较好的 正则性 紧支撑性 消失矩
21
.
小波去噪—分解层数
可能存在的问题及解决方法
算法会根据信号的类型和信噪比自适应的选择最优 的分解层数，不过在某些情况下得到的分解层数可 能很大，这时就需要在计算速度和降噪效果中间取 一个平均，具体的做法可以设定能够接受的最大分 解层数，如果分解到该层后算法还未收敛，就提前 终止计算，并选择预先设定的最大分解层数进行降 噪处理
.
cmor gaus cgau shan
Haar
morl
db
fbsp 小波函数
sym
dmey
coif
bior
mexh rbio meyr
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小波去噪—小波基
haar
.
sym6
db3 coif3
db6 bior2.8 18
小波去噪—分解层数
说明 理论上可选取的最大尺度为J= log2 N, L 表示向下取整运算,N
为信号长度。但实际上没有必要取太大。尺度越大,则噪声和信号 表现的不同特性越明显,越有利于信噪分离;但另一方面,对于重构 来讲,分解的次数越多,则失真越大,即重构误差越大。所以必须选 择合适的尺度参数,兼顾二者。
19 .
方案一
小波去噪—分解层数
最大分解尺度J应与原始信号的信噪比SNR有关。若SNR较大,则 J取得稍小一点即可把噪声分离出去;若SNR较小,则J取得大一点 才能把噪声抑制。对一般信号而言,若SNR≥20,则取J=3;否则取 J=4为好。
2 .
常见的信号类型
心电信号
3 .
常见的信号类型
变压器局部 放电信号
语音信号
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（a）放电信号 （b）时域图谱 （b）频域图谱
4
常见的信号类型
地震信号
5 .
常见的噪声类型
白噪声
高斯白噪声
6 .
常见的噪声类型
50Hz工频干扰
7 .
常见的去噪方法
方法一 基 于 小 波 变 换 的 信 号 去 噪 法 基于独立分量分析的信号去噪法 方法二
22 .
小波去噪—阈值
硬阈值去噪法
当小波系数的绝对值小于给定阈值时，令其为零；大于阈值时， 则令其保持不变，即
w
w 0
w w
23 .
硬 阈 值 去 噪
24 .
小波去噪—阈值
软阈值去噪法
当小波系数的绝对值小于给定的阈值时，令其为零；大于阈值时， 令其都减去阈值，即
w [sgwn)0](w ()