小波域滤波阈值参数c的选取

基于阈值的小波域非线性滤波的核心步骤是阈值的选取 .硬阈值t=cσ被证明是很有效的 ,但一般来说最佳的参数c会随信号的不同和迭加噪声的强度而变化 .本文构造了一个信号MSE(均方差 )函数的近似函数 ,以此做为阈值参数c选取的一种依据 .通过计算不同c下该函数的值 ,来判断使该函数最小的阈值参数c.仿真结果表明了真实MSE函数与本文提出的近似函数的一致性 ,据此选取c是可信的     

小波域中的双边滤波

本文首先介绍了小波域中几种常用的滤波方法,分析了双边滤波的性质和特点,在此基础上提出了小波域中的双边滤波.这种方法充分利用了小波分析的时频局部化和多分辨率的特点,使滤波结果的信噪比较高的同时边缘具有较小的模糊.本文的实验结果说明该方法是行之有效的.     

基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法

提出了一种基于小波变换的图像混合噪声自适应滤波算法.该算法首先采用中值滤波进行预处理以去除脉冲噪声,然后对图像进行二维小波分解得到高频和低频子图像.根据各高频子图像噪声分布特征,分别设计出新的结构元素进行形态学滤波,随后定义一种新型阂值判别函数对高频和低频子图像分别设定不同调节参数,以进一步滤除残余噪声.最后进行小波系数重构.仿真结果表明,该算法去噪效果明显优于其他几种算法,从而表明该算法是一种较为有效的图像混合噪声滤除方法.     

基于多级中值滤波和小波域HMT的图像去噪

介绍了小波域HMT模型和基于阈值分解的多级中值滤波,提出了一种基于多级中值滤波和小波域HMT模型的混合噪声抑制算法。在仿真实验中,将这种方法应用于混有椒盐噪声和高斯白噪声的Lena图像,并与其他的图像去噪方法相比。试验结果表明,这种方法在去除混合噪声、提高图像峰值信噪比的同时,具有更好的保持图像细节和边缘信息的能力。     

小波阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的应用

根据光纤陀螺信号的数学模型和小波多分辨率分析的特点,利用小波变换阈值滤波可有效地处理光纤陀螺信号的噪声.利用Allan方差法并通过最小二乘拟合得到光纤陀螺信号噪声中各误差源的幅度.对某型号光纤陀螺静态输出信号进行了小波阈值滤波,并定量地分析和比较了4种常用阈值下的滤波效果.通过实验结果分析,验证了小波变换阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的可行性,并验证了针对某型号光纤陀螺静态输出信号,采用长度对数阈值滤波的优越性,对光纤陀螺信号处理具有参考价值.     

一种小波域与空域相结合的图像滤波方法

利用小波阈值去噪方法和传统空间域Lee 滤波的特点, 提出了一种图像去噪的的组合滤波方案。首先在小波域对图像阈值去噪, 得到预去噪图像; 再在空间域上利用自适应Wiener 滤波器进一步提高恢复图像的精度。为了保证小波域和空间域两种算法之间的匹配, 对预去噪图像中残留噪声的分布进行了研究, 对其噪声方差估计做了改进, 提出了一种估计噪声方差的近似最优公式。仿真实验表明, 与单独的在小波域或空域去噪相比, 该方法的均方误差和信噪比指标均得到了改善。     

基于提升小波变换的红外图像双重滤波算法

为了有效抑制红外图像中的随机噪声,采用一种基于提升小波变换的双重滤波算法来进行处理。该算法对含有噪声的红外图像实现第1次提升小波分解,然后对获得的低频和高频分解系数再次实现提升小波变换,舍弃由低频系数经过第2次提升小波变换后获得的低频系数以及由高频系数经过第2次提升小波变换后获得的高频系数。对剩余的高频系数和低频系数分别采用改进阈值函数模型以及改进非局部均值滤波算法进行处理,在此基础上实现小波系数重构。为了改善滤波后图像视觉效果,再引入直方图均衡化算法进行处理。通过理论分析和实验验证,获得了相关的标准测试图像和红外图像测试结果以及峰值信噪比和结构相似度测试数据。结果表明,该滤算法对于高质量地去除红外图像中的噪声是有帮助的。     

基于非局部均值滤波的小波红外图像去噪

为避免小波去噪时阈值的缺陷和非局部均值滤波去噪时计算的复杂性和更有效地去除红外图像中的噪声,提出了一种采用非局部均值滤波的小波图像去噪方法.对含噪图像进行多层小波分解,采用新的贝叶斯估计阈值对高频系数进行阈值化处理,以消除高频噪声;在部分低层子带上进行非局部均值处理以进一步消除噪声.实验结果表明,与通常的小波阈值去噪和非局部均值去噪相比,该方法能很好地去除红外图像中的噪声,获得更高的信噪比(Signal To Noise Ratio,SNR)和更小的均方误差(MeanSquared Error,MSE),而且该方法计算相对简单,能达到很好的视觉效果.     

小波变换域滤波方法在电磁生物医学成像中的应用

电磁生物医学成像信号是一种非平稳信号,传统滤波方法全造成信号重要信息的损失。小波变换局部极大值滤波方法利用信号与噪声不同的尺度变化特性来区分信号与噪声,将噪声从信号中分离出来。小波变换局部极大值描述是信号的一种稳定的、近似的描述,可以利用交替投影算法从小波变换局部极大值描述来重构信号。ａｄｈｏｃ算法是寻找小波变换对数模极大线的一种有效算法,在此基础上,提出模极大值漂移抑制方法,对生物医学成人像仿真     

小波滤波与AR模型在脑电信号处理的应用

针对脑-计算机接口技术中的脑电信号处理、事件相关同步和事件相关去同步的特点,提出了一种基于离散小波滤波和AR模型来提取脑电信号特征向量的方法。利用Daubechies类小波函数对脑电信号进行4层分解,然后使用Burg算法提取脑电信号8阶AR模型系数,最后用BP神经网络进行分类和比较。得到最优的正确率为71.64%,小波滤波的效果要优于FIR滤波器。     

子波变换去噪及其在卫星电视秒信号传播时延数据处理中的应用

研究了子波变换在随机噪声滤波中的应用，讨论了子波变换模极大值同信号奇异性之间的关系；给出了利用该极大模信息的信号重建方法；并用实测的卫星电视秒信号传播时延值进行计算，理论研究和实算结果表明该滤波方法能很好揭示信号与噪声之间的差别，比传统的滤波方法有更好的效果，为滤波提供了一种有效的手段。     

小波分析在图像消噪中的应用研究

文章通过分析小波分解系数在不同方向高频子波系数的特性，比较几种小波系数的阈值选取，提出了一种小波局部阈值消噪方法，对图像进行有效降噪，并给出了局部阈值的设置。最后通过实验结果论证，该方法在图像降噪中是有效可行的。     

基于小波分析的电磁干扰测量技术研究

该文提出了一种新颖的可在开阔场快速测试受试设备的电磁干扰的数字信号处理技术。利用小波变换对测试信号分频滤波处理,可以在被环境噪声污染的地方进行受试设备的电磁辐射干扰测试。基于小波分析的阈值函数滤波方法得到应用。利用小波分析时频都可局部化的特点计算出环境噪声的相关性,提取出噪声的时频特性,并由给出的阈值函数对噪声滤除或者衰减,得到受试设备的实际电磁辐射信号。测试方法使得受试设备不必进入暗室即可进行电磁辐射干扰测量,既节省了测试费用又方便了受试设备的电磁干扰测试。系统运行结果证明此方法在30 Hz~1000 MHz的频段内成功衰减并滤除了环境噪声。     

自适应阈值选择和小波消噪方法研究

根据加性噪声的特征,应用信号复杂度特征估计信号中的噪声形态,提出一种自适应小波阈值选择方法,在小波阈值消噪中准确估计噪声阈值水平。改进了阈值消噪方法原理,使在消除信号噪声的同时保留信号中的弱特征成分。提出阈值估计的经验公式,通过理论和实践证明了这种方法能够有效地消除信号中的噪声,提取信号中的弱特征成分,并获得最大信噪比。     

子波理论与应用:进展与展望

子波理论被认为是傅里叶分析的重大突破,它已成为当今从应用数学到信号与图象处理等众多领域的研究热点。本文综述了子波分析这一前沿领域的发展现状,评述了它的最新进展(包括离散与连续子波变换、快速子波算法及应用),指出了这一领域研究的有关问题。     

基于小波变换和视觉特性的多光谱图像融合

本文提出了一种基于小波变换和人眼视觉系统特性的多光谱图像融合算法。首先对已配准的源图像进行小波多尺度分解;其次基于视觉系统提出一种新的融合规则,即分别将对应的高低频分量分割成若干个块,计算出每个块的对比度方差,通过文中所构造的一种自适应的阈值方法,选取两幅图像中清晰的图像块形成新的高低频分量;最后,通过小波反演变换重构多光谱图像。实验结果表明,这种方法不仅能很好的增强多光谱图像的空间细节能力及光谱信息,而且能避免增强结果出现振铃效应,是一种十分有效的融合方法。     

基于子波变换的语音去噪方法

本文在分析了随机噪声的子波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与子波模极大值的关系后,提出了用一个尺度间变化的门限阈值来抑制带噪语音信号在不同尺度上噪声子波系数,从而实现在重构语音信号中消除噪声的目的。文中还给出了不同信噪比语音信号的子波去噪的计算机仿真结果,从结果上看出,本文的方法有较好的语音去噪、增强效果。     

新型小波阈值法在变频调速系统非健康信号消噪中的应用

研究变频调速方式下工况变化和供电电源的谐波成分对调速系统的振动信号、运行噪声、电流、电压等信号变化规律的影响,在D．LDonoho和I．M．Johnstone提出的多分辨分析小波阚值去噪方法的基础上,讨论了sqtwolog、rigrsure、heursure、minimaxi四种常见的阈值与新的阈值函数一能量元阀值确定方法在变频系统的信号去噪过程巾的效果。通过MATLAB试验仿真,结果表明新的阔值法可以彻底滤除信号中的噪声和无用的高频分量,尽可能地减少低频和有用高频信息的损失,有效地提高变频调速系统非健康诊断的精确性。     

基于小波域模糊阈值算法的脉冲星微弱信号消噪

脉冲星辐射信号具有极低的信噪比,传统降噪算法难以在抑制噪声的同时保留细节信息。为此,提出一种模糊阈值小波降噪算法。该算法通过引入模糊理论,建立隶属度函数,计算信号每个采样点的隶属度,再利用小波阈值消噪算法设定门限,将隶属度大于门限的采样值划归为信号,反之为噪声,从而达到降噪的目的。实验结果表明:与小波"db6"和小波"sym4"软阈值消澡算法相比,该算法能有效提高脉冲星辐射信号的信噪比,能保留较多的有用细节信息,避免脉冲累积轮廓过于光滑。     

基于改进遗传算法的小波阈值语音去噪

针对语音信号在传输和处理的过程中经常会受到不同程度噪声干扰的问题,在传统小波阈值去噪方法的基础上提出了一种改进型去噪方法。该方法采用遗传算法对小波阈值参数进行自动寻优,并对传统遗传算法加以改进,克服了其容易陷入局部最优的缺点,实现了阈值的自适应选取,解决了人为选择阈值导致去噪效果不明显的问题。实验表明,改进方法能够较好的去除语音信号中的噪声干扰,信噪比较高,相比于通用阈值法提高了15%。