基于Kalman滤波下的高铁隧道沉降变形评估方法

在进行高铁隧道沉降变形评估时,由于隧道的沉降量小,受随机噪声干扰较大,使得原始监测数据的沉降曲线波动较大,出现尖端点现象。本文运用 Kalman 滤波对原始监测数据进行去噪,根据经过去噪后的原始监测数据进行隧道沉降变形评估。工程实例对比分析表明,经过Kalman滤波去噪之后,可有效地消减原始监测数据中的随机噪声,使沉降曲线更平滑且更逼近真实沉降情况;基于Kalman滤波下的沉降变形评估的相关系数及可靠性较传统的评估方法有所提高,该评估方法在高铁隧道沉降变形评估中体现出更好的优越性及较好的应用效果。     

基于阈值改进的小波变换在高铁变形分析中的应用

对小波变换阈值函数算法进行了改进,并实现了高铁变形数据的去噪处理,使得去噪后均方根误差相对于改进前明显减小,信噪比相对于改进前明显增大,改进效果明显。算例表明,用Kalman滤波模型对改进阈值函数小波去噪结果进行预测,预测效果较好,说明本文改进方法是一种有效的去噪方法,可以用于建筑物变形分析预处理。     

一种优化的小波去噪方法研究

通过对多尺度边缘滤波和D onoho阈值决策小波域滤波(C-D算法)进行的研究,指出了C-D滤波方法存在的2点不足,并提出了一种改进的小波滤波去噪方法,仿真结果表明所提出的方法比C-D去噪算法具有更强的信噪分离能力。     

小波多分辨率分析及其在自适应消噪中的应用

针对自适应消噪中存在的问题,提出一种基于小波多分辨率分析的自适应消噪算法,利用小波多分辨率分析理论,把信号和噪声正交分解于不同的频率范围中,从而减少了自适应滤波器的阶数,提高了算法的收敛速度和稳定性。选择若干不同频率尺度上信号作线性组合,对组合后的信号进行自适应谱线增强,保存了信号的高频信息。仿真实验结果证实了该算法的正确性,且在实际消噪应用中取得良好的效果。     

小波分析在沉降监测中的应用

由于沉降监测受观测环境、仪器设备及观测人员的影响较大,导致观测数据与真实值之间存在误差.应用小波滤波理论,以MATLAB软件为基础平台采用一维离散小波变换对沉降监测数据进行去噪处理.将数据进行高、低频分解后对细节系数进行分析,并通过小波重构得到的去噪数据对沉降发展趋势进行预测.通过分析发现,小波细节系数能有效地发现沉降波动点,去噪后的数据能有效去除测量粗差.以此论证小波分析在沉降监测中的可行性以及实用性,为施工建设提供有效的指导帮助.     

超小波多阈值估计的图像去噪新方法

为了能够更好的保留图像的有用信息,更精确的去除图像的噪声,提出了基于超小波多阈值的自适应图像去噪方法.该方法先通过超小波变换对图像进行多尺度,多方向分析,然后采用WindowShrink和BayesShrink相结合的去噪方法,充分利用原始图像和噪声的信息实现了图像的降噪处理.仿真结果表明,文中方法无论峰值信噪比还是去噪图像的效果都优于小波变换.     

基于平移不变的变形监测数据小波变换去噪处理

将实际观测到的一组烟囱垂直位移监测数据作为通常意义下的时序信号,并对其进行小波变换分析.利用基于平移不变的快速小波去噪算法,对变形监测数据进行去噪处理,对模拟数据和实测数据的处理结果表明,基于平移不变的去噪方法与传统的阈值去噪方法相比,能有效地去除伪吉布斯现象,提高信噪比,剔出变形监测数据中的噪声,识别被噪声湮没的有用信号.     

对称小波变换用于非平稳信号检测和去噪

根据信号与噪声在小波变换下表现出截然不同的性质,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法,该算法首先对信号进行多尺度小波变换,通过相邻尺度小波系数乘积提取小波变换模极大值,归一化和去除噪声小波系数;再利用归一的模极大值与相邻低层小波系数再次相乘作为对应层次的小波系数,逆变换得到去噪后的信号。实验仿真表明:该算法在有效去除噪声的同时,还能突出信号中的突变点。     

联合双重滤波的水下图像NSCT阈值去噪算法

针对水下图像噪声特点以及去噪时边缘细节保护不理想的问题,提出了基于联合双重滤波的NSCT阈值去噪算法.该方法采用具有平移不变性的非下采样轮廓波变换对水下图像进行多尺度和多方向分解,根据分解后图像的噪声分布特点,联合频域与空域方法将中值滤波和非局部均值滤波算法分别应用于高低频图像的滤波处理,设置合理阈值进行去噪,进一步恢复图像细节并重构图像.实验结果表明,水下图像的去噪效果明显提高.     

基于HHT的涡街流量计脉动流噪声去除方法研究

采用了Hilbert-Huang变换(HHT)的方法对去除涡街计脉动流噪声进行了研究。首先运用EMD尺度滤波方式对涡街计脉动流噪声进行滤波去噪。然后,将EMD尺度滤波结果和小波阈值运用于涡街计脉动流噪声去除的结果进行了对比,离线仿真结果表明,EMD尺度滤波去噪和小波阈值去噪都能达到较好的效果,但是前者更加简便,完全是自适应的,这也为涡街信号处理提供了一种新的滤波去噪的有效方法。     

图像阈值去噪中的小波特性分析及算法改进

选取合理的小波和阈值算法能够获得理想的图像阈值去噪结果;分析了小波正交性、消失矩以及滤波器结构等特性对图像阈值去噪的影响,提出了图像闽值去噪中小波特性的选取依据．按照噪声与图像信息在小波多尺度分解中传递特性的不同,提出基于信息量的自适应分层阈值算法;仿真结果表明,在进行图像阈值去噪时应优先选取双正交小波,且其消失矩阶数近似于图像的最高次奇异性,去噪小波的高通分解滤波器应具有偶对称性质,低通分解滤波器长度不宜过短．自适应分层阈值算法的图像去噪效果要明显优于全局阈值算法,图像信噪比能够提升至27．86（bior2．6,SNR0=20）;具有偶对称高通分解滤波器的双正交小波能够获得较好的图像去噪效果,其消失矩阶数应近似等于图像的最高次奇异性,基于信息量的小波自适应阈值算法在提升图像信噪比的同时,能够有效保留图像的细节信息．     

基于小波变换的脉搏波信号去噪

利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪,具有品质因数恒定、运算量小、分解尺度可调的优点,且去噪效果好,整个系统基于MSP430单片机实现,完成了对脉搏波检测的功能,效果较好,有一定的实际应用价值。     

小波变换在地质雷达干扰波压制中的应用

小波变换方法是近年来发展起来的一种新的数学方法,具有强大的时频分析能力,并广泛地应用到信号处理的各个领域。本文首先简要地介绍了小波变换原理及去噪方法,然后通过阻尼震荡信号、一维地质雷达合成记录和二维地质雷达合成剖面等模型,用db4小波进行了三阶分解,然后根据干扰波的特征进行了小波去噪和干扰波压制,结果表明,小波多尺度分解后,随机噪声主要集中在较低阶的小波细节之中,用小波变换去噪方法,可有效去噪和压制干扰波。对实测的地质雷达资料也进行了处理,取得了较好效果。     

改进小波阈值函数在变形监测数据去噪中的应用

为了提高变形监测数据去噪的稳定性,在小波传统阈值函数的基础上,提出一种改进的小波阈值函数,对变形监测数据进行去噪处理。采用模拟信号和真实数据进行实验,与传统的阈值去噪方法进行对比分析,结果表明：改进的小波阈值函数在一定程度上解决了软阈值函数存在的恒定偏差问题,克服了硬阈值函数的不连续性;对变形监测数据的去噪效果良好,能有效去除噪声,获得较高的信噪比和较低的均方根误差,并保留信号更多的有效细节,在实际中有较好的应用价值。     

一种基于相关方法的改进小波图像去噪算法

传统小波阈值法去噪方法在阈值选取上存在不确定性,为解决这一问题,提出采用小波相关方法,对图像噪声进行处理。在进行小波变换时,首先基于小波多方向框架理论进行图像分割,通过对多方向组合进行小波变换,最后对小波重构结果取中值得到去噪图像。该方法在处理具有方向特征的图像时,可以很好地消除Gibbs效应,与传统方法相比去噪结果具有明显改善。     

基于卡尔曼滤波的优化GM(1,1)模型在建筑物沉降预测中的应用

为了提高灰色GM(1,1)模型的抗扰动能力和预测精度,运用卡尔曼滤波对原始沉降数据进行滤波去噪,并重新构建灰色GM(1,1)模型的背景值,建立基于卡尔曼滤波的优化GM(1,1)模型。以某建筑物实测沉降数据为例,进行新模型、传统灰色GM(1,1)模型和优化的GM(1,1)模型的计算比较,结果表明,新模型不仅可以有效剔除监测数据中的随机噪声,而且提高了模型精度。     

基于EMD的绝缘子泄漏电流去除噪声研究

针对绝缘子泄漏电流信号在安全区阶段信噪比较低,传统去噪方法去噪效果不佳的问题,结合经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的特点,设计了基于白噪声统计特性的EMD滤波器和EMD阈值滤波器。利用设计的两种EMD滤波方法对泄漏电流信号的仿真模型进行去噪,从除噪后信号的波形形状和信噪比等方面对去噪效果进行评价。研究表明EMD去噪方法去噪性能优于小波去噪。同时还发现,针对不同信噪比的含噪信号,基于白噪声统计特性的EMD去噪和EMD阈值去噪各具有优势,可根据信噪比的不同,选取最适合的滤波方法。     

Kalman滤波语音增强算法的参数估计与实现

针对Kalman滤波语音增强算法的参数估计及实现问题,提出基于协作式的新型递归神经网络方法.该方法通过协作式递归神经网络算法进行自回归AR参数估计,并利用有噪自回归信号的最小均方算法进行噪声方差参数估计.仿真实验表明,综合以上2种参数估计方法的Kalman滤波语音增强算法具有高效、实现简单的特点,消噪效果明显.     

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.     

数字视频图像传输中基于FPGA的图像去噪方法

在靶场测试实验中,为了节约经费和节省时间,需要将大量的视频图像进行高速传输与存储,以方便事后处理。研究了数字视频图像传输中一种基于FPGA（FieldProgrammableGateArray）的数字图像去噪方法,设计了基于FPGA的图像滤波器,并利用Matlab进行仿真实验。得出基于均值操作的自适应中值滤波方法对受到混合噪声污染的图像信息具有更理想的滤波去噪效果。