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针对有色噪声,采用自适应神经网络模糊系统模糊(Auto Neural Fuzzy Inference System,ANFIS)逼近有色噪声,利用自适应神经模糊推理系统ANFIS对噪声的非线性动态特性进行建模,提出了语音自适应神经网络模糊小波消噪算法,建立并训练了消噪系统。对被有色噪声污染的测量信号经模糊消噪后,根据信号和噪声的小波系数在不同分解尺度上的传递性,进行中值滤波和小波重构,得到了干净的语音。对算法进行了仿真实验,结果表明,消噪效果明显。 相似文献
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消除在图像中产生的噪声,为了使图像清晰,污染度小,成了数字图像处理信息传播的重要部分。本文分析了中值滤波法、维纳滤波法、邻域平均法等几种传统的方法,着重研究自适应模糊小波阈值算法在图像去噪中的应用。运用Matlab软件对一张含噪图片(含高斯噪声)进行仿真去噪,仿真结果分析比较,得出了自适应模糊小波阈值去噪算法比传统方法去噪效果更好,更明显。 相似文献
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由于地震信号采集环境和采集仪器存在干扰,采集到的地震波形中通常包含很多噪声信号,严重影响了地震信号的应用。模态单元滤波(Mode Cell Filter:MCF)无需先验基函数,是一种自适应的消噪算法。本文将MCF引入到地震信号消噪中,提出了一种基于MCF的汽车干扰消除算法,并设计对仿真信号和实际信号的消噪试验。仿真试验中,MCF消噪性能优于最优小波基算法,而在实际信号消噪中,MCF算法性能优于IIR数字滤波器,与改进最优小波基方法相当。 相似文献
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传统的中值滤波和均值滤波通常被分别用来滤除椒盐噪声和高斯噪声.但是当图像同时存在高斯噪声和椒盐噪声时,单独使用哪种滤波方法都不会达到最好的去噪效果.为了能同时滤除两种不同性质的噪声,提出了一种新的自适应混合噪声滤波算法.该算法采用了一种基于自适应阈值的方法对滤波系数加以优化,使其既可以有效地减少噪声,又可以较好的保持图像的边缘细节信息,仿真结果表明该算法能较好的滤除混合噪声,且滤波效果优于传统的滤波算法. 相似文献
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为有效剔除噪声,提高信噪比,提出一种基于双自适应的噪声抵消算法,包括自适应子带分解算法和自适应噪声抵消算法两部分。采用子带分解与噪声功率谱密度匹配的方法来对信号进行非均匀子带分解,根据噪声在子带中的分布进行有效滤波,对低噪或基本上无噪的子带不滤波,而对其它子带采用自适应滤波的算法。仿真对比表明,与传统的均匀子带自适应噪声抵消相比,计算量大大减小,其滤波效果也得到一定的改善。 相似文献
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提出了邻域比较与小波变换相结合的脑电信号消噪方法,并利用这种方法对含有脉冲噪声的脑电信号进行消噪。首先介绍了邻域比较滤波的算法和小波变换消噪的原理,然后对实测的10例脑电信号进行消噪处理,最后将两种方法相结合的消噪效果与小波变换的消噪效果进行对比。实验结果表明,无论是信噪比还是均方根误差,两种方法相结合的消噪效果均优于小波变换的消噪效果。 相似文献
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介绍了谱消除法、小波变换和数学形态学滤波三种信号处理方法进行消噪的基本原理,并分别采用这三种方法对微机械陀螺的静态漂移信号和动态仿真信号进行了去噪声处理,对处理前后的信号误差大小及其分布情况以及处理过程的运算量和实时性进行了比较.结果表明,对于静态漂移信号的处理,三种方法的滤波效果大致相当.对于动态信号,数学形态学滤波器的滤波效果比其它两种滤波器的滤波效果要好,并且,数学形态学滤波器具有运算量小,实时性较好的优点,十分易于硬件实现. 相似文献