基于小波变换的信号去噪技术及实现

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声，然后利用Matlab软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号噪声抑制和非平稳信号的去噪仿真分析。仿真结果表明小波变换去除噪声的效果比传统的Fourior变换方法具有极大的优越性。     

小波分析在陀螺信号滤波中的研究

介绍了小波分析进行滤波法，建立了陀螺随机漂移的数学模型，使用了4种典型的小波基对陀螺的输出信号进行多尺度的小波分解，通过软阈值法消除了由噪声产生的小波系数，通过小波重构实现了滤波，试验数据验证了方法的有效性。     

基于小波变换阈值的信号去噪

对基于小波变换的信号检测方法进行深入的研究,在不同尺度上分析和处理信号的各种频率成份。用非线性小波阈值的方法去噪声,使有用信号能从噪声中检测出来,提高信号的分辨率,信噪比。     

小波变换模极大值域的一种自动滤波算法的实现

本文给出一种对小波变换模极大值进行自动滤波的算法.该算法可以自动寻找不同尺度之间对应同一边缘的模极大值,以实现非人工干预下的自动检测和去噪;并为采用小波变换模极大值法对边缘进行实时检测提供了可能性.     

小波包多阈值法在地震信号去噪中的应用研究

地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。     

基于GCV理论的小波自适应多阈值图像去噪方法

小波图像去噪是小波应用较成功的一个领域,而其中最重要的一个环节就是最优阈值的确定问题。提出了一种基于小波变换的多阈值图像去噪的改进方法。这种方法是在各分解尺度上的各子带选择不同的最佳阈值,而最佳阈值的选取是基于GCV理论。利用此理论不仅能获得最小均方意义上的渐进最优解,而且不需要知道噪声的先验知识。通过实验证明,这种方法不仅能获得很好的去噪效果,而且由于不需要对噪声进行估计从而减小了计算量。     

一种图像去噪的小波相位滤波改进算法

大多数的小波去噪方法都是基于图像小波幅度信息的,但对于低SNR图像来说,其小波域中的图像边缘信息被噪声掩盖,所以有人提出了对幅度不敏感的小波相位滤波算法,利用含噪图像分解后的相位信息来恢复图像,本文对这种算法作出了一些改进。在相位滤波的基础上,考虑Laplace邻域,试验结果表明比原算法效果好。     

一种基于小波变换的多分辨率门限选取方法

本文描 一种亲的门限选择方法，它基于小流变换多尺度方法分析图像直方图的信息，通过对小波变换后直方图零交叉点检测，得到一序列门限，用于描述图像的边缘特征，整个方法采用一种由粗到细引导的多分辨率门限结构。     

基于小波变换和均值滤波的图像去噪研究

针对均值滤波现有的缺点和小波变换存在的优势,特提出将小波变换和均值滤波相结合的算法,在该算法中,首先通过小波去噪进行图像处理,将处理后的图像通过小波变换得到近似图像、水平、垂直和对角三个高频细节提取出来,针对含噪图像的特点,对水平、垂直和对角三个高频细节采用不同的滤波模板进行中值滤波变换,最后将近视低频细节和变换后的三个高频信号采用逆小波变换得到再一次去噪后的图像。经过仿真实验结果可知,该算法在有效降低噪声的同时,保留了尽可能多的图像细节信息,其去噪效果优于单一的小波变换去噪、均值滤波去噪。     

尺度空间检测边缘特征的进化分析

多尺度分析中的一个重要问题是检测特征的尺度空间进化规律。本文以２－Ｄ高斯函数作为核函数,明确给出了解点图像的尺度空间检测边缘是一个由角边界的斜率和分析尺度共同决定的椭圆,以此为基础,讨论了尺度因子对相邻角点检测边缘的同化效应,给出了角最小分辨率与分析尺度的关系不等式。本文的结果对多尺度分析具有普遍性参考意义。     

Smoothing of discontinuous signals: the competitive approach

Discontinuous signals buried in noise cannot be recovered by linear filtering methods. This paper presents a new class of nonlinear filters in which sets of forward and backward linear predictors and smoothers compete with each other at each timestep. The winner of each competition is granted the right to produce the smoothed estimate at that timestep. This conceptually simple approach to nonlinear filtering, called the competitive smoothing approach, is justified by considering sets of Kalman filters (corresponding to the hypotheses used in the Bayesian framework) which are used to derive model credibility coefficients. These are shown to essentially “switch” between the various models. We argue that the concept of competitive smoothing is considerably more general than just the Kalman setting, and can be used with almost any predictors and/or smoothers. Several examples are presented which demonstrate the efficacy of the approach at both smoothing and preserving jump discontinuities. Comparisons are made with the other main nonlinear filtering approach, the median filter     

一种基于多尺度距离像的红外小目标检测方法

本文提出了一种基于背景纹理分析和多尺度距离像分析的目标检测方法.通过小波多尺度分解来提取不同分辨率下背景纹理的能量特征,并计算这些特征向量与中心向量的距离,从而得到相关的距离像,目标检测在所得的距离像上完成.在检测过程中利用红外小目标的特性,根据分析距离像统计直方图来实现检测门限的自适应选取.实验证明该方法取得了较好的效果.     

振动基座下光纤陀螺信号消噪方法对比研究

为了减小动态环境下光纤陀螺信号的随机误差,采取振动试验对光纤陀螺的动态误差进行激发,通过对试验数据的Allan方差分析,得到了振动过程中光纤陀螺信号随机误差的变化特性。采用基于AR(2)模型的Kalman滤波方法和小波滤波方法对光纤陀螺信号进行消噪处理,分析结果显示上述两种方法都能够有效地消除振动基座下FOG信号的随机误差,并且小波滤波方法要优于Kalman滤波方法。     

基于小波变换的稠油出砂信号去噪分析

石油生产过程中,出砂不仅导致设备损伤、产量下降,而且还会影响到油气井的寿命,所以采取合理的防砂、治砂措施是非常重要的。但是压电式超声波传感器检测的出砂信号,包含很强的流体噪声和电磁干扰信号,必须去除干扰才能得到有用信号。本文采用小波变换在MATLAB下进行仿真,并与傅里叶变换比较去噪效果,结果显示小波变换既能有效的去除...     

基于频域奇异值分解的LPI雷达信号降噪

随着低截获技术在战场上的大量使用,侦察接收机接收到的低截获（LPI）信号大多都湮没在噪声中。为了准确地检测威胁目标,在研究时域奇异值分解（SVD）降噪的基础上,提出了基于频域SVD的LPI雷达信号降噪方法。仿真实验表明,该方法可以将LPI雷达常用的线性调频连续波（LFMCW）信号和二相编码（BPSK）信号的信噪比从0 dB提升到6 dB以上。频域SVD降噪使侦察机发现LPI雷达的概率大大提高。     

小波多分辨率分析在油田配电网谐波检测中的应用

以大庆油田第七采油厂低压配电网为研究背景,对该厂多处进行电能质量检测.针对存在的谐波状况,选用具有良好的伸缩、平移特性的小波多分辨率分析方法,对谐波电流进行Matlab仿真分析,通过谐波重构和误差计算,证明该方法对谐波检测具有很好的效果.     

基于多源遥感影像的多尺度城市植被覆盖度估算

以Landsat 7 ETM+、SPOT 5和IKONOS遥感影像数据为数据源,利用格网法从1∶500地形图提取的不同空间分辨率的植被覆盖度为参考依据,通过对不同辐射校正水平的遥感影像获得的植被覆盖度进行精度比较分析,对多源多尺度和多源同尺度城市植被覆盖度估算的相关问题进行研究.研究表明,在城市区域进行植被覆盖度估算时,ICM模型为较佳辐射校正模型;对于高分辨遥感影像,NDVI为植被覆盖度估算的较佳植被指数;对于中分辨率影像,植被覆盖度估算的较佳植被指数则为RVI和MSAVI;就研究区而言GI模型比CR模型估算的植被覆盖度更准确.     

基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法北大核心CSCD

遥感图像的检测在监察自然环境、军事、国土安全等方面具有极其广阔的应用前景,而遥感图像具有背景复杂、目标面积小、特征提取困难等缺点,进行检测时容易产生小目标漏检问题。本文提出一种基于多尺度特征选择性融合的遥感图像检测算法。所提算法采用改进的Resnet50作为主干网络,将Resnet50第一个卷积替换成动态卷积,并将其ConvBlock模块中的卷积替换成金字塔卷积,提高特征提取能力。同时,为了避免遗漏底层信息,在动态卷积层后加入所提有效空间通道注意力机制模块。最后,选取基于上下文信息的不同尺度特征进行融合,提高了模型对目标物体的定位能力。实验结果表明,本文算法在保证速度的同时提高了对遥感图像的检测精度,在遥感图像公开数据集RSOD和NWPUVHR-10上平均精度均值(mean average precision,mAP)分别达到91.88%和90.23%,检测速度达到33 FPS。     

图象信号多分辨率分解结构的研究

从兼容应用的角度，研究了图象信号子带分解的两种结构。指出等级分解可自然地满足各级图象格式的兼容应用要求，并且分解灵活，而并行分解则对应不同的信号格式要设计不同的综合滤波器组。     

超声波检测中的小波降噪方法研究

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在去噪过程中,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,提出了一种新阈值函数,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,从而说明了这种方法的有效性。