自适应阈值的小波去噪研究

在小波去噪的方法中，应用最广泛的是Donoho的软阈值法，但由于其阈值的单一性，使它不能在每级尺度上将信号与噪声作最大分离。在此基础上引进的自适应阈值法可以将每一尺度上的噪声最大量的去除，保留有用信号，进一步提高信噪比，仿真实验表明，该方法有更好的去噪效果。     

一种扩展的自适应小波变换算法及应用

在Claypoole自适应小波变换基础上,提出了一种扩展的自适应小波变换方法。该方法将Sweldens构造小波的内插细分多项式,由奇次扩展到正整数次,从而扩大了自适应小波消失矩的选择范围。将自适应小波变换与扩展自适应小波变换应用于信号滤波,结果表明：扩展自适应小波变换,得到了理想的滤波效果,也为应用提供了更广泛的自适应小波选择。     

小波阈值去噪算法在信号处理中的应用与优化

小波阈值方法通过预先对数据奇异值的剔除进行信号滤波．在传统的硬阈值和软阈值方法基础上,提出了一种新的阈值函数,该函数具有更优越的数学特性和清晰的物理意义．能够精确地剔除信号中的噪声,有效地提取出信号的主要部分和细节部分．通过仿真实验,证明该函数更好地解决了信号处理中数据奇异值和系统随机误差问题,提高了数据处理的精度和效率,是一种比较有效的信号消噪方法,在信号处理领域具有广阔的工程应用价值．     

小波阈值去噪在导引头信号处理中的应用

为从杂波和干扰背景中有效地提取出目标的特征信号．介绍了一种在小波阚值去噪基础上对阚值函数进行改进的方法．以达到滤除噪声的目的。该阈值函数克服了硬阈值函数值不连续的问题和软阈值函数存在恒定偏差的问题．同时新函数不需要进行参数选择。仿真实验结果表明．这种方法在有效消除高频随机信号和特定尺度噪声的同时又能很好地保留原有的有用信号,较其他阈值函数具有明显的优越性。     

改进的小波阈值算法在红外图像去噪中的应用

航空武器在制导末段捕捉红外图像时,由于受复杂条件的影响,获取的红外图像会产生大量噪声,这对图像后期的分析和处理带来很大影响。文中在Donoho的小波阈值去噪算法基础上对阈值函数和阈值选取方法做了研究并加以改进,将其应用于航空武器获取的红外图像上。实验结果和数据表明改进后的算法不仅保留了图像的细节信息,还避免了振荡的产生。应用该方法对红外图像进行去噪处理有效地提高了航空武器末段精确打击的能力。     

小波去噪在火力控制检测系统中的应用

在两栖装甲突击车动态测试的过程中,电路噪声是影响测试精度与可信度的主要因素,如何去除混杂在原始信号中的噪声信号对提高火力控制检测系统测试精度与可信度显得尤为重要;根据工程需求,使用小波阈值法对采集的信号进行去噪处理,通过选择合理的小波基,分解尺度与阈值选择原则,对比各方案的去噪效果,经仿真分析确定了最佳方案.实践证明,在火控检测系统中使用小波阈值法能有效地去除噪声,提高测试系统的精度与可信度.     

小波阈值去噪方法在多普勒雷达测速系统中的应用

就信号去噪的小波变换在多普勒雷达测速系统中的应用进行了分析,并对此系统中运用阈值去噪法时阈值选择不足的问题进行了改进,取得更好的去噪效果。最后通过仿真进行验证,证明改进方法简单有效。     

小波变换模极大去噪法在无线电引信信号处理中的应用

将小波变换模极大去噪理论和方法应用于无线电引信的信号处理研究,在小波变换模极大值特性分析的基础上,讨论了无线电引信信号和噪声的小波变换模极大值在各尺度上的传播特性,提出了无线电引信小波变换模极大值去噪算法,并对算法进行了深入分析,仿真结果显示：利用小波变换模极大值去噪方法可有效去除低信噪比的无线电引信信号噪声。     

小波变换去噪法在动态测试中的应用

阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法,研究了利用小波变换技术抑制和去除信号噪声的方法,并利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的火炮发射参数去噪仿真分析．     

小波阈值去噪方法在遥测数据预处理中的应用

主要介绍了小波阈值去噪方法的的基本思想和原理，讨论了该方法在遥测测量数据去噪处理中的应用，并进行了实例分析。     

基于数学形态学和小波融合的红外图像去噪

为了提高红外成像制导导弹的制导效果,必须要提高导弹摄取到的红外图像的质量,这就需要去除图像中的躁声,文中针对传统去躁方法如图像平滑、中值滤波、小波分析等去躁效果都不理想的情况,提出将数学形态学和小波融合相结合对图像进行去躁处理,并进行仿真运算。结果表明,采用基于数学形态学和小波融合的方法对图像进行去噪处理,其效果明显好于传统的图像去噪方法。     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.     

光纤陀螺实时小波去噪中的阈值选取

在使用小波域阈值滤波方法消除光纤陀螺输出噪声时,阈值的确定和阈值函数的选取是两个关键问题,它们直接关系到小波滤波的滤波效果,目前关于此方面的讨论较多基于离线分析。在综合考虑了实时性与滤波效果后提出了一种改进的阈值确定方法,并针对强制去噪动态性能差的问题提出了一种新的小波系数处理策略,最后利用LabVIEW软件对该算法进行了工程实现。通过试验验证,此方法在不影响滤波效果的前提下具有实时性能好的优点,具有较好的工程应用价值。     

小波降噪在雷达制导空空导弹导引头上的应用

针对雷达制导空空导弹导引头因视线角速度电信号混有噪声而导致制导精度降低的现实，基于雷达导引头的高斯白噪声模型，提出了运用小波阈值降噪法改善信噪比．一方面，介绍了小波分析的基本理论和小波阈值降噪原理；另一方面，利用Matlab中的小波分析工具对雷达导引头视线角速度含噪信号进行了小波阈值降噪的离线和实时数值实验．仿真结果表明，小波阈值离线和实时降噪法都可以显著地提高雷达导引头信号的信噪比，并且可以应用于导弹的地面测试和飞行试验中．     

小波变换在多层复合材料的超声波检测中的应用

针对多层复合材料深层界面脱粘检测中回波信号信噪比低和难以分辨的难题,将小波变换引入到回波信号的超声波检测中来;分析了小波变换及多分辨率分析的理论依据,针对回波信号首先进行小波去噪,然后提取小波变换后各频段的信号能量作为特征,为缺陷分析及识别提供依据;实验结果表明:小波阈值去噪算法的改进方案明显要比单纯的硬阈值和软阈值方法降噪效果好,信号分析方法并可有效提取信号的特征,并将缺陷识别、定位。     

自适应提升小波在漏磁信号处理中的应用

为了解决在漏磁信号中的噪声抑制问题，采用提升小波变换的方法构造小波，在讨论了第二代小波变换基本原理及其特点的基础上，将自适应性引入提升方案中。提出了第二代小波的改进算法，用先更新后预测的改进提升方案解决自适应性引起的非线性问题。应用该算法对采集的漏磁信号进行消噪处理，并在阈值处理过程中引入了软硬阈值折衷法。仿真结果表明：与传统小波变换的去噪效果相比较，该文的信号降噪处理方法，不仅较好地剔除信号中的噪声，而且保留了原始信号中的有效成分，是一种可行的方法。     

基于小波变换的图像优化镶嵌研究

在图像辅助导航中，针对航空图像数据量巨大的特点，进行多种优化改善算法，提出了图像边缘局部最大模作为匹配特征的理论，通过多分辨分析图像融合技术消除图像间的冗余，并把它们合成为一幅无接缝、无畸变的、大区域图像。