小波去噪与平均算法去噪在拉曼光谱中的应用

拉曼光谱分析中,噪声的存在常影响分析的准确度和检测限,现有滤波方法在光谱信号除噪方面有种种缺陷.使用自适应小波阈值函数滤噪法和平移不变量小波去噪法两种方法,并分别与传统方法平均算法相结合,实现了信号与噪音的有效分离,均取得了很好的效果.即使对信噪比小于1的高噪声信号也能够很好地保留了信号的细节,获取满意的处理结果.     

区间最小能量小波框架的图像去噪研究

小波域信号去噪是信号处理中一个引人注目的研究方向,恰当选择小波函数使去噪效果最佳更是具有实际应用价值的研究课题,为了提高图像的降噪效果,提出一种基于区间最小能量小波框架的图像去噪方法。区间最小能量小波框架具有紧支、对称/反对称性、时频局部化特性以及平移不变性,克服了正交小波在信号去噪中的不足;同时,由于进行了区间化,成功避免了小波分解过程中对边界图像的延拓,边界问题得以有效解决,使重构精度得到了显著提高。实验表明,区间最小能量小波框架去噪效果比非区间小波框架去噪效果更好。     

小波变换在传感器信号滤波中的应用

在流速测量过程中采集的加速度传感器信号是含有随机干扰的信号,为了改善滤波效果,尽可能排除随机信号的干扰,本文介绍了小波变换理论在加速度信息滤波中的应用,并进行了仿真实验。仿真结果表明,小波变换具有良好的时频特性,能有效检测出信号中所含各频率成分,减小测量误差,在传感器信号滤波方面有广阔的应用前景。     

FFT和小波变换在信号降噪中的应用

信号降噪是指滤除信号的高频噪声从而使信号尽量接近真实值,这是信号处理的关键环节.在分析FFT和小波变换的基础上,采用这两种方法对加入随机噪声的信号进行降噪处理,并在MATLAB平台上仿真实现.用基于信号降噪的两大准则对两种降噪结果进行分析,表明小波变换在该信号的降噪处理中有明显的优势.     

Wavelet denoising via sparse representation

Wavelet threshold denoising is a powerful method for suppressing noise in signals and images. However, this method often uses a coordinate-wise processing scheme, which ignores the structural properties in the wavelet coefficients. We propose a new wavelet denoising method using sparse representation which is a powerful mathematical tool recently developed. Instead of thresholding wavelet coefficients individually, we minimize the number of non-zero coefficients under certain conditions. The denoised signal is reconstructed by solving an optimization problem. It is shown that the solution to the optimization problem can be obtained uniquely and the estimates of the denoised wavelet coefficients are unbiased, i.e., the statistical means of the estimates are equal to the noise-free wavelet coefficients. It is also shown that at least a local optimal solution to the denoising problem can be found. Our experiments on test data indicate that this new denoising method is effective and efficient for a wide variety of signals including those with low signal-to-noise ratios. Supported by the U.S. National Institutes of Health (Grant No. U01 HL91736), and the National High-Tech Research & Development Program of China (Grant No. 2007AA01Z175)     

基于小波域滤波的电子通信信道恶意干扰信号分离方法

针对电子通信信号与恶意干扰信号严重重叠的现象,设计了基于小波域滤波的电子通信信道恶意干扰信号分离方法。在分析信道特征并划分噪声种类后明确噪声信号形式,然后利用小波域滤波算法合理设置分解层数,对信号做分解重构与降噪,再利用极限学习机建立神经网络学习模型。根据干扰信号模型与信道衰减程度提取干扰信号特征,并将特征样本输入到神经网络中,直到输出分离结果。仿真结果表明：该方法能够有效去除信道噪声、降低通信误码率、均衡信道负载。     

虚拟环境中的三维立体图生成算法

虚拟环境技术是一种高度逼真的模拟人在自然环境中视、听和动等行为的人机界面技术。其中三维立体图生成是一项核心技术。本文对三维立体图显示的原理进行介绍，提出一种立体图生成算法并给出立体图实例。最后对立体图的加速问题进行了讨论。     

Bilateral signal variance estimation for wavelet-domain image denoising

The estimation of the signal variance is a critical challenge in wavelet-domain minimum mean square error(MMSE) based image denoising.In contrast to the conventional approaches that treat the neighboring wavelet coefficients equally to estimate the signal variance at each coefficient position,here an adaptive approach is proposed that utilizes a bilateral statistical scheme adaptively adjusting the contributions of neighboring wavelet coefficients to provide an accurate estimation of the signal variance.Experimental results are presented to demonstrate the superior performance of the proposed approach.     

改进的小波阈值去噪法在省级电网低频振荡分析中的应用

Prony分析的精度受信号噪声影响很大,为此,一个有效的去噪算法就成为应用Prony方法的关键。本文引入新的阈值选取和阈值函数对传统的小波阈值去噪算法进行改进,利用改进的小波阈值去噪算法对采样信号进行预处理。新的阈值选取能够保证小波系数随尺度的分布而变化,同时贴合不同类型信号中噪声在各层的实际分布情况,进而确保充分的去噪能力而不使重构的信号失真。新的阈值函数相比于常用的软阈值函数减小了其中存在的固定偏差,而相比常用的硬阈值函数确保了函数的连续性,从而消除了重构信号可能出现的振荡。并构造信号仿真实验,通过Matlab仿真实验与软阈值法、硬阈值法等方法去噪效果及辨识结果的对比,验证了利用本文提出的改进算法的有效性。     

基于冗余分组的轨迹摘要算法

为了对视频监控设备采集到的轨迹数据进行聚类和异常检测,提出了一种新的轨迹摘要算法。使用了Jensen-Shannon Divergence（JSD）度量方法实现了轨迹数据的重采样,使得计算轨迹间相似度的准确性有所提高,并为后续滤波过程提供了必要的等采样点个数的轨迹数据;自适应地确定轨迹相似性的阈值,并采用非局部的思想,将轨迹数据进行冗余分组,同时识别出异常轨迹数据;从信号处理的角度对分组后的轨迹数据进行硬阈值滤波,经过合并得到摘要轨迹;此外,不受轨迹输入顺序的影响,并且提供了可视化的多尺度轨迹摘要结果。与具有噪声的基于密度的聚类（DBSCAN）算法的异常检测效果进行对比,所提算法在准确率（Precision）、召回率（Recall）以及F1指标上均有所提升。     

小波熵在心电高频噪声处理和R波检测中应用

为了在滤除噪声的同时不丢失信号有用信息,将小波熵理论与小波阈值去噪方法综合起来,提出一种基于小波熵的自适应阈值去噪和R波峰值定位方法,对心电信号高频噪声不同信噪比情况做了去噪处理,并同小波熵最优阈值法做了对比分析,结果表明,本算法可以自适应地确定小波系数阈值,不需要直接处理大量的小波系数,且具有良好的滤波性能,尤其在噪声严重时,去噪和R波检测效果更优。最后对实测和数据库中46例数据都做了应用分析,表明本算法具有快速性、有效性和稳定性的特点。     

小波变换的语音去噪方法

提出一种改进的语音去噪处理方法：二次小波分解全局阈值法。该方法不同于传统阈值滤波方法,首先对语音信号的高频部分进行二次分解,然后应用阈值滤波的方法对信号进行去噪处理。该方法在MATLAB上进行了模拟实验,实验结果表明该方法提高了信噪比,去除了大部分噪声,相当完整地保留了有效信号能量,很好地解决噪声对语音信号干扰的问题。     

一种基于小波变换的图像去噪新方法

为了更好地进行图像去噪,提出了一种图像去噪的方法。对图像进行小波变换以后,噪声的小波系数在不同尺度上都服从高斯分布但大小不同。由此,对各尺度各方向上的小波系数进行维纳滤波,而保持低频系数不变,先以此来估计原始图像的小波系数;然后进行小波反变换,得到去噪图像。实验结果表明了该方法的有效性。     

改进的中值滤波去噪算法应用分析

去噪处理是图像处理中较为重要的环节。中值滤波是抑制图像的噪声的一个行之有效的办法,选择适当大小的中值滤波窗口可以在最大限度地保持图像精度的基础上去除图像噪声。在对中值滤波去噪算法的适用性特点进行研究的基础上,进一步做了中值滤波去噪的改进算法的应用实现研究,同时对其他去噪算法,如均值滤波、低通滤波的小波变换进行实验分析研究,并对实验结果做了相应的比较。     

基于GPU的实时深度图像前向映射绘制算法

提出一种完全基于GPU(graphics processing unit)的实时深度图像绘制流程.该方法利用GPU的并行计算特性对深度图像的绘制过程进行加速.推导出一种在vertex shader上进行的三维前向映射方法,对输入像素进行前向映射,以得到更高的绘制性能,并利用图形硬件流水线的光栅化功能高效地进行图像的插值重构,以得到连续无洞的结果图像.在pixel shader上进行逐像素的光照计算,生成高品质的光照效果.实验表明,该方法可以高速地进行满屏绘制,准确地保留物体轮廓信息和正确的遮挡关系.还实现了基于该方法的实时漫游系统.该系统能够实时地绘制多个基于柱面深度图像表示的对象,并能对其进行视相关的动态LOD(level of detail)操作.     

光纤温度传感系统中信号去噪方法

针对光纤温度传感系统采集的温度信号噪声较大的问题,分析了温度采集过程中干扰噪声信号的特点、滑动平均滤波和小波变换两种方法对信号去噪的效果.针对采集的温度信号,选择合适的小波去噪方法,并确定了最优的小波基和分级层数,将经过平移滑动滤波算法处理后的温度信号,进一步进行小波去噪处理,并将均方根误差(RMSE)、信噪比(SNR)及去噪信号的平滑度指标R,作为判定去噪效果的依据.实验结果表明:综合去噪算法能够有效去除有用信号中的干扰噪声,在信号无失真的情况下信噪比可以提升10～12 dB.     

基于小波变换和参数滤波的音素分段算法

论文首先分析了小波的时频特性,基于该特性对语音信号进行小波域滤波,提出对听觉感知有效的频率分量,然后用参数滤波方法进行分段。参数滤波的基本思想是以一个变化的参数对信号进行滤波,得到信号在不同频带中的分量。可以证明若滤波参数以一定的规律变化,则这些滤波分量的一阶自相关表示了信号的相关结构。实验表明对上述经小波域滤波后的频率分量进行基于参数滤波的音素分段会得到较准确的分段效果。     

小波变换和FFT用于PWM阀控制信号降噪的比较

桑车2000(桑塔纳2000型轿车)自动变速器有两个结构一样的PWM(Pulse WidthM0dulation)调节奏电磁阀。其理想的控制信号是标准的矩形波,但实际中的信号都受到不同程度的干扰。本文利用小波变换和快速傅立叶变换FFT(FastFourier Transform)两种不同的方法对该控制信号降噪,并通过MATLAB仿真。对比两种方法的仿真结果,可以得山小波变换用于信号降噪优于FFT用于信号降噪。     

尺度不变V变换信号消噪

传统的小波变换方法用于信号的逼近、重构和消噪,通常会引起信号失真,例如在信号奇异点处的Gibbs现象,这是由于小波基函数的连续特性所引起的.该文提出一种新的尺度不变V变换(SIVT),可用于信号重构和消噪,并能有效消除信号逼近过程中的Gibbs现象.V系统是Haar小波基函数的扩展,并且是一种不变集上的多小波.信号消噪的困难点在于奇异点处的局部信号重构.该文通过对信号奇异点的分析,创新地提出采样信号局部尺度变换结合正交变换的方法(称为尺度不变V变换)进行信号消噪重构.实验结果表明该文方法消噪重构的信号比基于小波变换重构的信号有着更好的效果和更高的信噪比值.尺度不变V变换的理论表明了这种新的技术框架在某些信号重构问题上比小波变换方法更具优势.     

基于变分模态分解的直肠压力信号预处理研究

针对依托于人工肛门括约肌系统的直肠功能诊断模型中采集信号存在大量干扰噪声的问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)算法与小波加权平均阈值去噪结合的预处理方法.利用VMD算法对原始直肠压力信号进行分解,对各模态分量进行小波阈值去噪,提取出有用信号进行重构.通过仿真比较分析该方法与EMD、小波阈值去噪等方法的去噪效果.实...