基于高阶统计量和小波变换的差压信号分析

为分析气液两相流差压信号的内在特征，提高测量信号的信噪比（SNR），提出了一种基于小波变换和高阶统计量的信号分析方法.该方法利用小波变换技术将差压信号分解为多个不同频段的尺度函数，根据先验知识滤除信号中的高频噪声，同时提取不同尺度上的细节信号能量特征值.基于高阶统计量技术，提取不同工况下重构的已除噪差压信号的双谱特征值，分析了信号的双谱特性.初步研究表明，小波变换和高阶统计量相结合的信号分析方法能有效地抑制信号中的高斯有色噪声，提取的细节尺度能量特征和双谱特征可以提供更多的关于管道内复杂流动状况的信息.该方法为气液两相流流动状态的判别和过程监控提供了有益的借鉴.     

基于新的小波变换的去噪方法

本文系统地分析了传统连续小波变换的缺陷.传统连续小波变换的逆变换中,积分变量是彼此独立的.只有当积分变量有联系时,相应的数值积分才具有高分辨特性,并且在逆变换中,积分变量出现在被积函数的分母上,这样会影响数值积分的精度,阻碍了连续小波变换的应用.为此构造了一种新型的连续小波变换,不论对积分变量如何剖分,任何一种数值积分方法都具有高分辨特性,且积分变量不出现在被积函数的分母上,进而给出了相应的数值解法.最后,给出了基于新型连续小波变换的滤波方法,对同时带有白噪声和脉冲噪声的信号进行处理.无需噪声的先验知识,就可以彻底地去除信号中白噪声和脉冲噪声,重建原有信号,与传统的小波去噪方法比较,可获取更高的信噪比.     

一种改进的基于小波变换的图像去噪算法

提出一种改进的多参数小波阈值算法,通过调节因子k和r可以适应阈值λ的变化,与传统的硬阈值和软阈值法相比较,新算法去噪效果明显,尤其适用于去除强高斯噪声。以源图像和去噪后图像的峰值信噪比最大为依据,采用粒子群优化算法来选择自相应的调节参数,对新算法进行实验验证,仿真结果表明,新算法不仅可以有效去噪,而且可以避免高频信息的...     

基于小波包变换的信号去噪方法研究

为有效剔除信号噪声,得到没有污染的信号,便于进行信号分析,介绍了小波包变换的改进方法,给出了信号的小波包分解系数排序方法,将信号的相关性与小波包的多尺度时频分析及重构结合在一起,并用于信号的去噪研究中.通过仿真研究和与目前小波去噪方法进行对比,证明了该方法去噪的有效性.     

阈值改进算法在小波去噪中的应用

针对用小波变换进行图像去噪的阈值设定问题,本文在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种新的阈值选取方法。该算法采用一个矫正因子来构造新的阈值函数,调整了软硬阈值的恒定偏差。Mat-lab仿真结果表明,此法同时克服了软、硬阈值方法的缺点,其去噪效果也有了显著提高。     

图像小波去噪的算子描述

给出了一种基于二维离散小波变换的图像去噪方法,并用算子的形式加以描述,通过对小波变换系数进行阈值处理实现图像的去噪。讨论了不同的阈值选取方法和阈值策略。并提出了一种自适应局部阈值法。用均方差衡量去噪性能,实验结果证明,用自适应局部阈值法去噪好于全局阈值法去噪。     

一种新的自适应多阈值小波去噪算法

小波阈值法在图像去噪中应用较广泛,该方法最重要的一个环节是最优阈值的确定.为此,提出一种新的自适应多阈值的阈值计算方法.由于小波分解后,信号小波系数的绝对值较大,噪声小波系数的绝对值较小,并且不同尺度不同方向上噪声的方差不同,方差和信号小波系数的个数存在一定的关系,这样就可以根据信号小波系数的个数确定最佳阈值在小波系数绝对值序列中的位置,得出最佳阈值.实验表明,使用本方法从RMSE和SNR两个客观指标上看,能得到更好的效果,同时更适合人眼的视觉特性.     

基于小波变换的微光图像中值滤波消噪

为了提高微光图像在目标识别中的可靠性,利用微光图像中所含噪声点具有椒盐噪声的特点,对图像进行小波变换并仅对其高频小波系数进行小波重构,重构后得到含有细节和噪声点的图像;根据重构图像直方图的特点,对重构图像进行阈值处理,得到只含有噪声点的图像.由小波变换提取的噪声点位置,对含噪的微光图像进行中值滤波处理,消除掉微光图像中的椒盐噪声.结果表明包含在图像中的噪声可以很好地被消除.这种消噪方法克服了中值滤波方法边缘模糊的缺点,保持了微光图像中的细节部分.     

基于2D小波变换的图像消噪算法

利用2D小波变换对含噪图像进行消噪处理。基于小波变换具有的多分辨率特点,分析图像信号的局部特征,滤除掉含噪图像中的高频成份,达到降低噪声的目的。文中给出了含噪二维图像信号模型,以及利用2D小波分析对图像信号消噪的步骤。同时介绍了MATLAB6．5中小波分析支持的图像格式。经噪声图像仿真测试,小波变换中独立阈值法具有较好的消噪效果。     

基于分数阶小波变换的心电信号去噪处理研究

为了能够快速简单的滤除心电噪声,提高信号的信噪比,采用分数阶小波变换对心电信号进行处理,并利用"Arrhythmia Database"和"Noise stress Test Database"数据库中的数据和对其进行验证.仿真结果表明,运用这种方法能够有效地提高心电信号的信噪比,清晰的还原出心电信号的波形及其特点.所以分数阶小波变换在心电信号去噪处理中具有很好的应用.     

基于小波变换和时域融合的图像去噪方法

噪声对后续图像处理的质量有严重影响，经典的去噪方法在抑制噪声的同时会丢失图像中的细节。文中分析了信号与噪声在小波域的系数之间的关系。信号系数幅值较大．数量较少，而噪声系数幅值较小．数量较多；此外，利用从同源的多幅图像中抽取的信息能够比任何单一图像所提供信息更为准确可靠的时域融合技术，提出了一种基于小波变换和时域融合的去除噪声方法。实验证明这种方法能有效去除图像噪声，最大限度地保存图像细节。     

基于经验模态分解（EMD）的小波阈值除噪方法

针对低信噪比信号的去噪问题,提出了一种基于经验模态分解的小波阈值去噪方法,并与小波变换去噪法的效果相比较.试验结果证明,当信号的信噪比较小时,基于经验模态分解的小波阈值去噪效果是相当有效和稳定的,为研究环境脉动下结构的输出信号去噪处理提供了新的手段.     

基于小波变换的去噪方法

分析了信号与噪声在小波变换下的不同特点,提出了基于小波变换的去噪方法,且将该去噪算法用算子加以描述,给出了具体实例。小波变硬阈值去噪法和软阈值去噪法的性能比较及仿真实验,表明基于小波变换的去噪方法是非常有效的。     

一种有效的小波-Wiener滤波去噪算法

把Wiener 滤波和小波变换结合起来,提出了一种小波-Wiener 滤波去噪算法. 仿真结果表明,利用该算法去噪后的图像主观质量和峰值信噪比比Wiener 滤波去噪和小波变换门限去噪后的图像都要好.     

一种基于小波域的鲁棒性数字盲水印算法

提出了一种鲁棒性数字水印算法。该算法中水印嵌入的位置和强度均与原始图像有关。利用图像小波变换系数值和图像视觉的关系，通过有选择的修改小波变换系数实现水印嵌入，嵌入的水印具有良好的不可见性和鲁棒性，水印检测采用了盲检测和三取二判决技术。实验结果表明算法对常规图像处理尤其是乘性噪声具有很好的鲁棒性。