一种改进的小波域阈值滤波方法

针对使用传统小波域阈值滤波方法对非平稳的低信噪比信号进行处理时,其去噪效果不是很好的问题,提出了一种小波域N次阈值滤波方法,并对小波域二次阈值滤波方法进行了实验仿真,仿真结果表明该方法对低信噪比信号去噪效果更好.     

基于混合噪声模型的射线图像降噪方法

针对射线数字图像的特点,提出了一种基于混合噪声模型的小波中值滤波降噪方法。对射线数字图像噪声成分构成进行分析,建立了混合噪声模型。根据混合噪声模型来计算噪声方差,进而计算BayesShrink阈值,解决了BayesShrink阈值计算中因射线数字图像小波系数不服从广义高斯分布而导致的Donoho噪声方差计算方法失效的问题。为了消除BayesShrink阈值处理引起的图像失真,对小波阈值处理结果进行中值滤波。采用射线数字图像对该方法的有效性进行了验证,实验表明,该方法的降噪效果优于OracleShrink和SureShrink阈值法。     

基于平移不变小波变换的图像滤波算法

为克服传统滤波法在去除高斯噪声时存在的不足,研究了一种基于平移不变小波变换的图像高斯噪声滤波算法,分析了小波分解函数、阈值系数及平移间距对滤波结果的影响。仿真试验表明,文中算法能够在去除噪声的同时较好的保持图像边缘,同时,峰值信噪比也较均值滤波法、小波软阈值和硬阈值等方法有所提高,是一种有效的高斯噪声图像滤波算法。     

小波阈值去噪算法在信号处理中的应用与优化

小波阈值方法通过预先对数据奇异值的剔除进行信号滤波．在传统的硬阈值和软阈值方法基础上,提出了一种新的阈值函数,该函数具有更优越的数学特性和清晰的物理意义．能够精确地剔除信号中的噪声,有效地提取出信号的主要部分和细节部分．通过仿真实验,证明该函数更好地解决了信号处理中数据奇异值和系统随机误差问题,提高了数据处理的精度和效率,是一种比较有效的信号消噪方法,在信号处理领域具有广阔的工程应用价值．     

自适应小波阈值去噪算法及在图像处理中的应用

针对图像去噪的问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪的算法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应确定小波分解的阈值,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,采用中点法进行寻优,得到最优的阈值参数.该方法具有自适应性强、算法简单、去噪效果好等特点.通过实例表明,该方法比原有的阈值去噪算法去噪效果更佳,使图像达到更良好的视觉...     

一种新的小波阈值法在语音信号处理中的应用

针对传统阈值降噪法的不足,本着提高滤波效果、去噪质量的目的,提出了一种改进的小波阈值函数的构造方法.不仅克服了硬阈值函数不连续的缺点,而且解决了软阈值存在的恒定偏差,同时它具有软硬阈值函数不可比拟的灵活性.仿真结果表明,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差意义上,该阈值函数较传统的阈值函数具有明显的优势.     

B样条小波边缘检测改进算法

提出了一种改进的B样条小波边缘检测算法,并在抑制噪声干扰和锐化图像弱边缘的基础上,采用自适应平滑滤波和B样条小波多尺度阈值方法进行了边缘检测．实验结果表明,改进的B样条小波边缘检测算法在除噪和提取弱边缘上可获得更好的效果．     

基于梯度图像法的激光雷达图像融合滤波算法

为了有效消除激光雷达图像斑点噪声的干扰,针对单一滤波算法的不足,提出一种基于梯度图像法的激光雷达图像滤波融合算法。分析激光雷达图像的噪声特点,综合Lee滤波和小波滤波的优势,该算法利用图像的梯度图像来判断斑点噪声隶属于信号区域还是边缘区域,在边缘点采用小波阈值滤波的结果,在信号区域选择Lee算法的结果达到最好的滤波目的。仿真试验的结果表明:该算法具有很强的散斑噪声抑制能力,能够在噪声滤波和图像信息保持2个方面都能达到很好的效果。     

基于提升小波的光纤陀螺1/fγ类型分形噪声滤除方法

光纤陀螺随机噪声中包含了白噪声和具有长程相关性、自相似性及1／f^γ类型谱密度特点的一种非平稳随机噪声——1／f^γ类分形噪声。传统的滤波方法无法有效去除该类噪声，而由于分形信号在小波按所具有的特性，使小波变换成为研究分形噪声的有力工具。提升小波相较传统小波变换结构更简单，速度更快，计算更简便，结果更准确，对存储空间要求较低，故采用一种新的基于提升小波的滤波方法对光纤陀螺的输出信号进行软阈值滤波。进而提高光纤陀螺的精度。对多组实测数据进行仿真，结果验证了这种方法的有效性。     

基于Haar小波变换的水下小型沉底人造目标分割方法

根据水下小型沉底人造目标在傅里叶变换处理中容易丢失原本就很少的细节特征、导致图像分割效果较差的问题,在统计分析图像目标特点的基础上,提出了用Haar小波变换对原始图像数据进行多分辨率处理以尽可能保留人造目标特征,然后在拟合指数型函数确定初始平滑区间的基础上,通过迭代的方式获得二值化阈值,根据图像中干扰物的特点提出了一种统计8邻域灰度信息的干扰抑制方法.利用前面得到的阈值进行二值化分割及一次中值滤波,就可得到较为满意的目标分割结果.     

小波降噪在雷达制导空空导弹导引头上的应用

针对雷达制导空空导弹导引头因视线角速度电信号混有噪声而导致制导精度降低的现实，基于雷达导引头的高斯白噪声模型，提出了运用小波阈值降噪法改善信噪比．一方面，介绍了小波分析的基本理论和小波阈值降噪原理；另一方面，利用Matlab中的小波分析工具对雷达导引头视线角速度含噪信号进行了小波阈值降噪的离线和实时数值实验．仿真结果表明，小波阈值离线和实时降噪法都可以显著地提高雷达导引头信号的信噪比，并且可以应用于导弹的地面测试和飞行试验中．     

一种基于新阈值函数的小波降噪方法在高速风洞中的应用

为了解决传统阈值函数中抑制干扰与保留信号有效突变区域和信号高频细节之间的矛盾,提出一种基于新阈值函数的小波降噪方法.介绍了传统小波阈值函数降噪方法,根据小波阈值降噪方法的特点构建一种新阈值函数,并进行风洞试验验证,用硬、软阈值以及新阈值方法对X元信号进行处理,将经过不同降噪方法处理后得出的CL-a曲线进行对比.试验结果表明:该方法与传统函数方法相比具有明显的优越性,一方面其处理后的试验数据结果与阶梯试验数据吻合度更高;另一方面该方法在抑制干扰影响的同时,能够有效捕获到飞行器模型在突变区域的有效高频信号.     

基于改进小波阈值函数的雷达信号去噪

为去除雷达信号混杂的高斯白噪声,对小波阈值去噪法进行研究。通过分析软硬阈值函数和几种改进阈值函数的特点,提出了改进连续阈值函数和折衷阈值函数,并选取优化阈值进行去噪仿真。仿真结果表明：新阈值函数连续性好、便于调节,克服了硬阈值法不连续和软阈值法具有偏差的缺点。方法2效果最佳,有效提高了输出信噪比,对于雷达信号处理具有一定的应用价值。     

一种任意二位置陀螺寻北模型及其数据处理技术

为提高寻北系统的寻北效率,提出了一种任意二位置陀螺寻北模型,可以在相差较小的2个位置进行信号采集,减少转台转动时间,在一定程度上节省了整个寻北过程的时间。为进一步提高寻北精度,引入小波阈值消噪方法,提出了一种新的双参数可调阈值函数,表达式简单,无需分段取值易于计算。研制原理样机进行了任意二位置寻北试验,结果表明：160 s内的寻北精度优于0.02°,在一定程度上节省了寻北时间,新阈值函数消噪大大提高了寻北精度。     

强背景噪声下的小波熵模极大值消噪方法

针对矿井提升机特征信号在强非平稳和强噪声背景下难以有效提取的问题,结合小波能量熵理论与小波模极大值的奇异性理论,提出一种有效的强背景噪声下提升机信号消噪方法。该方法利用信息熵能定量描述时-频域能量概率分布的特性,采用小波熵自适应确定噪声阈值,有效去除随小波分解尺度增大而不断减小的小波模极大值,保留随尺度增大而增大的模极大值,并重构经有效过滤的剩余小波模极大值,实现强背景噪声下噪声信号与真实信号的有效分离。通过对仿真信号和提升机实测信号的应用,表明了该方法消噪效果明显,消噪数据可靠,提高了强背景噪声下提升机故障诊断的数据可靠性。     

小波变换在多层复合材料的超声波检测中的应用

针对多层复合材料深层界面脱粘检测中回波信号信噪比低和难以分辨的难题,将小波变换引入到回波信号的超声波检测中来;分析了小波变换及多分辨率分析的理论依据,针对回波信号首先进行小波去噪,然后提取小波变换后各频段的信号能量作为特征,为缺陷分析及识别提供依据;实验结果表明:小波阈值去噪算法的改进方案明显要比单纯的硬阈值和软阈值方法降噪效果好,信号分析方法并可有效提取信号的特征,并将缺陷识别、定位。     

形态滤波方法在抵肩力信号降噪中的应用研究

针对抵肩力实验信号采集过程中引入的噪声污染问题,基于数学形态学理论,提出了一种自适应多尺度形态学降噪方法。该方法采用形态开闭-闭开运算提取含噪信号的正、负冲击成分,根据不同尺度形态运算后的噪声统计分布,对不同尺度下形态运算的结果进行加权平均去噪,解决了细节保持与噪声滤波之间的矛盾。仿真实验以高斯白噪声干扰下的blocks信号为研究对象,信噪比和均方根误差为评定降噪结果的标准,结果表明该方法与传统阈值降噪方法相比具有更好的降噪效果。抵肩力实验结果的应用表明,该方法能够在有效抑制信号噪声的同时较好地保留抵肩力信号特征细节,为抵肩力信号特征的提取提供了一种降噪方法。