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1.
强噪声条件下激光光斑图像预处理方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
为了研究强噪声光斑图像的抑噪方法,采用基于小波阈值法和形态学滤波的级联算法及小波域中值滤波法进行预处理,以信噪比、均方根误差和光强分布作为评估标准,并将处理效果与其他方法对比。结果表明:小波域中值滤波处理效果优于空域中值滤波;级联法的抑噪和光斑特征恢复效果更优于传统方法,其中对-2.0843dB的原低信噪比图像处理后的信噪比、均方根误差分别约为小波变换和空域中值滤波法的1.34、0.81倍和3.14、0.50倍;且原图像信噪比越低,其处理效果相对于传统方法的优越性越明显。  相似文献
2.
心电模板构造方法及其在心电去噪中的应用   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对强噪声心电去噪,提出了基于心电模板的去噪方法。首先,将小波变换模极大值方法和信号相干平均技术相结合,构造出心电模板信号。然后给出了两种基于心电模板的强噪声心电去噪方法:直接重建法和间接相关法。最后将该方法与基于小波软、硬阈值去噪方法进行了对比,结果显示所得信号波形平滑度更好、信噪比更高。基于心电模板的去噪方法能够有效去除心电强噪声,为心电弱特征信息成分的准确提取奠定了基础。同时研究提供的心电模板构造方法也可用于其他准周期性生理信号,为强噪声生理信号去噪提供了一种有益思路。  相似文献
3.
基于自适应倒谱距离的强噪声语音端点检测   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
赵新燕  王炼红  彭林哲 《计算机科学》2015,42(9):83-85, 117
在有噪声干扰的情况下,传统的语音端点检测方法的检测准确度明显下降。为了在强背景噪声环境下有效区分出语音信号和非语音信号,针对倒谱距离端点检测方法进行了研究,提出了一种基于自适应倒谱距离的强噪声语音端点检测方法。本方法引入倒谱距离乘数和门限增量系数,针对不同信噪比采用不同的倒谱距离乘数,并采用自适应判决门限的方法进行语音端点检测。MATLAB仿真实验结果显示,在不同背景噪声和不同信噪比下,本方法对于语音端点检测具有较高的检测正确率,其端点检测效果明显优于传统端点检测方法,适用于强背景噪声下的端点检测。  相似文献
4.
对于淹没在背景噪声中的微弱信号,由于信号本身的涨落以及背景和放大器噪声的影响,其测量灵敏度受到限制.以TI公司出品的MSP430小开发板Launchpad为处理和控制的核心,设计并制作了微弱信号检测装置,通过信号放大电路、乘法器电路、滤波电路和锁相电路等信号处理,实现了在强噪声(噪声均方根电压值固定为1 V±0.1 V)背景下对待测微弱正弦信号的提取和幅值检测,并通过LCD液晶显示.实际运用表明,该系统具有操作灵活简便、测试较为准确的特点,达到了设计要求.  相似文献
5.
在实际系统信号中不可避免的会存在噪声和瞬时扰动,噪声过大会严重影响粒子群优化算法(PSO)的辨识结果。针对强噪声环境下利用PSO算法进行参数辨识精度差甚至不能收敛的问题,提出了一种改进的滑动平均滤波算法,通过动态修正滑动平均后的数据相位,来实现无滞后的滑动平均滤波效果。仿真实验表明,对这种改进滑动平均滤波算法应用于PSO辨识数据预处理后,有效地提高了PSO对强噪声系统辨识的精度。  相似文献
6.
针对奇异值差分谱的信号提取方法不能有效提取出强噪声环境中的微弱信号这一问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD,singular value decomposition)和经验模态分解(EMD,empirical mode decomposition)相结合的微弱信号提取方法。采用奇异值差分谱选择奇异值进行信号重构,提取出带噪部分信号,对其进行EMD分解和SVD降噪处理,叠加得到降噪后的信号。仿真结果表明,该方法能够准确提取微弱信号信息,并能有效地去除信号噪声。  相似文献
7.
为了更好地提取被强噪声淹没的微弱信号,适应工业发展的需求,结合实际项目,利用同步外差技术设计了一个以STM32F107VC微处理器为控制单元,以MC1496为检测核心的微弱信号检测装置,从设计的微弱信号检测装置的检测精度要求出发,分析检测装置误差来源,并提出减小误差的解决方案,通过实测的数据进行了验证,实验结果表明:该装置可以实现对不同频率信号的识别和检测,具有很高的精度.  相似文献
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