基于变分模态分解的信号去噪方法研究

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变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)是一种自适应的信号分解方法，不仅仅适用于处理线性的、平稳的信号，同时也适用于处理非线性的、非平稳的信号，因此，变分模态分解具有更广阔的应用前景和研究价值。目前，变分模态分解在机械故障诊断、特征提取、信号检测、地震勘探等领域都具有很大的应用价值。在语音信号分析和图像处理技术中，降噪一直是一个经典的研究内容。该文章对变分模态分解在信号降噪的应用上进行了深入研究，结合小波阈值和均值滤波，提出了针对一维语音信号和二维图像信号的降噪方法，具体的研究内容如下：针对一维语音信号的降噪问题，根据语音信号的不稳定性和非连续性，本文提出了一种基于一维变分模态分解和小波阈值降噪的降噪方法。该方法对输入的一维语音信号先用变分模态分解的方法进行信号分解，将其分解成有限个固有模态分量；然后对分解得到的每一个固有模态分量用小波阈值降噪的方法进行降噪处理；最后将降噪后的固有模态分量进行重构得到降噪后的语音信号。该文章采用七种不同信噪比情况的一维仿真信号和含有噪声的语音信号进行仿真实验，并且与多种算法进行对比实验，实验结果表明这种方法能较好地降低语音信号中含有的高斯白噪声。针对二维图像信号的降噪问题，该文章提出了一种基于二维变分模态分解和均值滤波的降噪方法。该方法对输入的二维图像信号先用二维变分模态分解方法进行信号分解，将其分解得到有限个固有模态分量，这些分量按信号的频率大小排列，根据噪声信号主要集中分布于高频信号中，低频信号主要由有用信号组成这一特性，保留低频固有模态分量，对高频固有模态分量进行均值滤波，得到降噪后的高频固有模态分量；最后将降低噪声后的高频固有模态分量和保留下来的低频固有模态分量进行重构，得到降噪后的图像信号。该文章采用七种不同信噪比情况的三张图像进行仿真实验，并且与三种传统的图像降噪算法进行对比实验，实验结果表明这种方法能很好的降低图像中含有的高斯白噪声。

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作者
王晶;
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作者单位

辽宁师范大学;

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授予单位辽宁师范大学;
学科计算机技术
授予学位硕士
导师姓名王宏漫;
年度 2018
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类隧道工程;计算技术、计算机技术;
关键词
变分; 模态分解; 信号去噪;

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