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基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了有效地去除信号中的宽带噪声,提出了一种基于自适应稀疏表示的宽带噪声去除算法.根据噪声成分与信号特征成分之间的不相关或弱相关特点,自适应地确定稀疏分解的终止条件,实现信号的稀疏表示.降噪过程中使用染噪信号构造学习样本,由信号的自适应稀疏表示和原子库的更新迭代实现原子库的训练.染噪信号在训练后的原子库上进行自适应稀疏表示,实现信号的噪声去除.仿真信号和齿轮振动信号的降噪试验表明:该方法具有比小波阈值降噪、匹配追踪降噪方法更好的降噪性能,能够有效地去除信号中的宽带噪声. 相似文献
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基于软阈值和小波模极大值重构的信号降噪 总被引:1,自引:0,他引:1
软阈值小波降噪是一种常用的非平稳信号特征提取方法.为了改进软阈值小波降噪法的性能,提出一种基于软阈值和二进小波变换模极大值的新小波降噪方法.首先,对信号进行二进小波变换,再对小波系数进行软阈值处理;然后,选择由信号产生的小波系数模极大值点;最后,用交替投影算法重建信号.理论分析表明,该方法能有效地降低软阈值小波降噪法的误差下界.仿真试验表明,该方法提高了降噪结果的信噪比,且较好地保留了信号中的奇异性.将该方法和二进小波变换软阈值降噪法结合起来,应用于滚动轴承故障振动信号降噪.结果表明,该方法能有效地提取到信号中的冲击特征. 相似文献
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为了更好地去除图像中的椒盐噪声、保留图像细节信息,提出了一种广义回归神经网络模型,适用于图像去噪。首先,对传统广义回归神经网络的原理进行了分析,并对采用的广义回归神经网络进行具体设计。然后对广义回归神经网络中的唯一可调参数(平滑因子)进行了优化。采用归一化均方误差和峰值信噪比指标进行具体算法性能分析。仿真试验结果显示:相比径向基神经网络和传统广义回归神经网络,提出算法的去噪能力更强,具有较高的峰值信噪比和较低的归一化均方误差,验证了提出算法的有效性和先进性。 相似文献
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为了提高智能车辆导航系统中的车道线检测正确率,提出一种基于不变矩特征的车道线图像检测算法。首先对原始车道线图像进行预处理,提取感兴趣的区域,得到车道线图像的不变矩特征,然后采用支持向量机对车道线图像不变矩特征向量进行建模,得到车道线的检测结果,最后采用仿真实验对算法的性能进行分析。仿真结果表明,相对于其它车道线检测算法,本文算法不仅提高了车道线检测的正确率,而且获得更高的车道线检测速度,完全能够满足车辆安全驾驶实时性的要求。 相似文献
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光纤表面等离子体共振(SPR)传感器是目前应用在环境介质检测和生物大分子检测等方面的新型、高精度传感器。首先,以表面等离子体共振传感理论为基础,对系统检测结果进行数据处理,得出采用均值估计的线性模型。在不同时刻与相同环境介质下,检测某一溶液的十组光谱数据并进行均值估计,从而得到有效的共振波长。其次,利用小波分析方法进行信号处理,校正了噪声产生的漂移,对光谱信号压缩处理,以提高检测精度。再通过Matlab进行模拟仿真优化传感系统性能。并对不同折射率溶液如蒸馏水、酒精等进行检测,得到了良好的光谱响应曲线,证明了在检测范围内折射率和共振波长之间具有良好的线性关系。 相似文献