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信号のノイズ除去に Stein Unbiased Estimate of Risk (Sure) を使用したいと考えています。

1 次元信号があります。ウェーブレットを使用して、信号を複数レベルの近似係数と詳細係数に分解しています。

元の信号のノイズを除去するために、詳細係数のすべてのレベルに対してしきい値処理を行う必要がありますか、または詳細係数の最後のレベルでそれを行うとうまくいきますか?

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通常、しきい値処理は信号のすべての周波数に適用されます。これは、ウェーブレット変換が、信号ドメインのホワイト ノイズ (純粋にランダムで、無相関で、一定のパワー スペクトル密度ノイズ) を変換ドメインのホワイト ノイズにマッピングするという事実を利用するためです。したがって、信号エネルギーは変換ドメイン内の少数の係数に集中しますが、ノイズ エネルギーはそうではありません。異なるスペクトル特性を持つ他のノイズは、別の方法でマッピングされます。ここで、しきい値処理手順のタイプの選択が重要になります。

信号を再構築したい場合、ノイズ除去されていない低いレベル (高い周波数) を残しながら、最も高い分解レベル (最も低い周波数) のしきい値を設定すると、少し異常なサウンドになります。ただし、関心のある周波数範囲がある場合は、レベルを抽出し、関連する周波数範囲 (レベル 1 からレベル 2 など) のノイズを除去することもできます。

しきい値機能について言えば、信号が持つノイズの種類に応じて、Sure の結果が異なることに注意してください。たとえば、水平成分のホワイト ノイズの分布を減らしますが、大きな振幅のみを減らします。ランダム ウォークやフリッカー ノイズなどの他のノイズ カラーが白と混ざり合っている信号の場合、これは効果的な手順ではありません。

于 2014-10-19T13:46:08.333 に答える