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为有效地去除图像噪声,提出了采用2幅或者多幅输入图像的去噪算法.该算法通过对2幅或者多幅被不同等级的噪声所污染的图像进行正交小波变换,对变换后的系数进行加权运算,然后采用自适应于尺度和小波子带大小的自适应阈值方法进行去噪,以突出图像的特征,并减少噪声的影响.试验结果表明,与其他几种去噪方法相比,本算法具有良好的视觉效果,并且峰值信噪比也有较大幅度的提高. 相似文献
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泄漏电流是对避雷器进行在线监测及运行状态评估的重要方法,但泄漏电流信号易受外界噪声干扰,而传统去噪方法存在去噪效果不理想的问题。本文提出了一种融合小波阈值去噪和形态学去噪的新型自适应去噪方法,该方法利用了小波阈值法在去除低幅值噪声和形态学法在去除高幅值噪声上的不同独特优势,并采用最速下降法对小波法的阈值和形态学法的权系数进行自适应优化确定。通过避雷器泄漏电流仿真信号和现场实测信号的去噪对比试验,结果表明:本文小波和形态学相融合的去噪方法具有很好的优越性和稳定性,可为避雷器泄漏电流信号处理及其在线监测提供有效的技术参考和指导。 相似文献
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《Planning》2014,(9)
利用信号和噪声在小波变换中不同尺度上具有不同的特性,提出了基于小波变换的去噪方法。经过小波变换后的信号,在其小波系数中包含了实际信号的重要信息特征,表现为幅值较大的小波系数,而噪声产生的小波系数幅值较小。通过在不同尺度上选取适当的阈值,对大于和小于该阈值的小波系数进行相应的处理,以得到去噪后的信号。 相似文献
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本文利用matlab编程将实际应用中采集的一组数据进行提取,提取GPS信号中的两颗卫星载波相位L1上的C/A码,通过不同历元间求出双差,再分别选取一定的小波基函数和选取特定的阈值对其进行小波分析去噪,通过信噪比、均方根误差作为小波函数和阈值选取的标准及去噪效果的评价标准,将获取的不同小波去噪结果进行对比,根据对比的结果确定选择哪种小波,选取何种阈值,确定小波函数和阈值以后,最后通过最新的一种评价指标——平滑度来确定最终去噪的效果。 相似文献
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《建筑结构学报》2016,(Z1)
为了有效去除实测振动信号中的噪声,改进了一种基于Kent混沌人工蜂群(KCABC)算法的振动信号小波阈值去噪方法。该算法采用Kent混沌映射初始化蜂群,引入锦标赛选择机制选择食物源,并结合混沌策略搜索最优解。基于广义交叉验证(GCV)阈值构造了目标函数,采用改进的KCABC算法搜索最优阈值,实现了不基于噪声先验知识的振动信号阈值去噪。通过对广州新电视塔4组实测振动信号的处理,比较了改进的KCABC算法与粒子群优化(PSO)算法、标准蜂群(SABC)算法以及Logistic混沌蜂群(LCABC)算法的去噪性能。结果表明:提出的KCABC算法具有较快的收敛速度和较高的搜索精度,能够有效去除高耸结构振动信号中的噪声部分。 相似文献