基于改进小波包分析的雷达图像消噪方法

针对船用雷达图像消噪问题,提出了应用改进小波包分析算法对雷达图像进行消噪处理,解决了频带混叠问题,提出了最优小波包基的确定方法,分析了消噪原理,并通过对雷达图像的消噪处理和比较,其消噪效果优于小波,具有更为广泛的应用价值。     

改进小波包分析在图像噪声处理中的应用

针对图像消噪问题,提出了改进小波包分析算法.该算法对小波包分解和重构算法进行了改进,通过对小波包分解系数的重新排序,解决了由于隔点采样而引起的频带混叠问题,并对小波消噪原理进行了深入分析.通过对图像的消噪处理,该算法消噪效果优于二维小波变换和小波包分析算法,具有更为广泛的应用价值.     

基于小波变换的泄露故障特征提取研究

为研究液压系统管路泄漏对压力脉动信号的影响,提出利用改进的小波消噪算法和小波包对压力脉动信号进行消噪和特征提取;针对传统小波变换阈值函数在去噪处理中存在的恒定偏差、不连续等缺点,提出一种改进阈值函数和新阈值相结合的新方法,将该方法与平移不变量方法相结合,避免了传统小波变换去噪时在不连续点存在的Pseudo-Gibbs现象;通过利用改进小波消噪方法和小波包对FESTO试验系统采集的正常和故障压力脉动信号进行分析比较,研究结果表明,不同工况下压力脉动信号3个主要能量频带的分布特性,可以作为泄露检测和识别的故障特征。     

小波分析用于光谱信号处理及其在Matlab中的实现

本研究主要包括小波变换和小波包对光谱信号进行消噪的处理算法和实现过程,利用Matlab小波工具箱及自编程序对两种消噪方法在果汁可见吸收光谱中消噪后的使用情况和效果进行实验与分析.通过本研究表明,研究小波分析在光谱信号消噪中的应用具有现实意义并切实可行.     

基于小波包分析的图像去噪处理

小波分析是一种信号的时间一频率分析方法。而小波包分析是建立在小波分析的理论基础上将信号的高低频成分分开,为信号提供一种更加精细的分析方法。根据被分析信号的特征,自适应地选择相应频带,使之与信号频谱相匹配,从而提高了时一频分辨率。它在信号消噪方面有着显著的效果。本文简述了小波包分析的原理,并基于matlab实现了对二维图像信号进行消噪。     

干扰环境下通信传输信号优化仿真研究北大核心CSCD

由于不同信号传输信道不同,导致信号传输过程中产生的大量噪声与信号形成较强的内在关联,造成信号精度差。传统的算法只是对传输信号进行简单的滤波处理,忽略了含噪信号存在的内在关联性而部分藏匿噪声不能消除的问题,导致去噪效果差。提出改进小波算法的干扰环境下的滤波通信方法。依据在干扰环境下通信序列的周期性组建干扰环境下的通信模型,将通信过程中的含噪信号分离问题转变为超定盲源分离问题,利用小波包分解原理,将通信的频带进行多频段划分,将没有划分的高频数据进行细致的分解,同时进行通信滤波消噪,采用软阈值和固定阈值来量化小波包系数,利用处理过的小波包系数对去噪后的信号进行重构,精确的实现了干扰环境下的滤波通信。仿真结果表明,改进小波算法在干扰环境下的滤波通信去噪效果好,鲁棒性强。     

改进阈值消噪算法的小波包实现

小波包变换是一种时频分析的方法,在分析中高频方面优于小波变换,将其应用于滚动轴承振动信号中噪声的消除。本文在经典的小波软、硬阈值消噪方法的基础上,提出了一种基于小波包分析的改进方法。Matlab仿真结果表明,此法同时克服了软、硬阈值方法的缺点,而且其消噪效果比小波消噪方法要好。     

基于小波分析的脉冲涡流信号去噪方法研究

应用小波多尺度分解与重构技术和小波包分析技术对脉冲涡流检测信号进行处理,将信号中的噪声分离出来并去除。采用离散小波变换的强制消噪法、软阈值消噪法和不同熵准则的小波包消噪法,对实测的脉冲涡流信号进行消噪。在保留信号中有用成分的前提下,结合信号的信噪比和均方根误差,对消噪方法进行比较和优选。实验结果表明,小波包分析中的Threshold熵准则法效果最好。     

基于小波与小波包的变速器故障特征提取

本文结合自适应小波变换滤波去噪方法与小渡阈值去噪方法,提出了一种可用于变速器故障振动信号去噪的双层滤波去噪算法.该算法的滤波过程分为两层,第一层滤波采用自适应小波变换滤波算法;第二层滤波采用经典的小波阈值去噪算法对信号进行二次去噪.最后,将去噪后的故障信号采用小波包进行了分解,并提取了小波包频带能量作为故障特征向量.     

小波消噪和ICA在语音信号分离中的应用

为了消除语音信号分离中仍存在的部分混叠声音,提出一种基于小波消噪和独立分量分析（ICA）结合的信号分离方法。该方法将小波变换和独立分量分析结合,利用小波变换的去噪作用,滤除原始语音信号中的噪声后作为ICA的输入信号,采用FastICA算法在小波域进行独立分量分析,对输入信号实施分离。实验结果表明,该方法大大调高了传统独立分量分析对语音信号的分离效果。     

基于小波变换的高光谱图像消噪

本文主要针对高光谱图像的特点，利用波段间的几何信息高冗余性，通过小波分解去除高频的噪声和几何信息，保留低频的光谱信息。以其他波段的几何信息辅助噪声污染波段重构，经过相应的小波重构滤波器滤波，获得该波段图像的重建以进行消噪。     

基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪

图像去噪是图像处理中一个非常重要的环节。为了改善降质图像质量,根据Donoho提出的小波阈值去噪算法,分析了维纳滤波原理,提出了一种基于修正维纳滤波的小波包变换图像去噪方法。利用修正维纳滤波对噪声图像进行处理,用处理后的图像计算噪声的标准方差,以此作为小波包的阈值。利用小波包对维纳滤波后的图像进行分解,实现对图像的低频和高频部分分别进行分解,用计算出的阈值对小波包树系数进行软阈值处理。利用小波包逆变换来获取去噪后的图像。结果表明：在噪声方差为0.01时,经该算法去噪后图像的PSNR比小波包自适应阈值去噪后的PSNR高出8.8 dB。该算法不仅能有效地去除加性高斯白噪声,而且能很好地保留边缘信息,极大地改善了图像的视觉质量。     

基于小波包变换与自适应阈值的图像去噪

提出了一种基于图像小波包变换及与分解层次相关的自适应阈值的去噪方法。利用小波包对图像进行分解,可以同时对图像的低频和高频部分进行分解,可以更好地保留图像信息,减少噪声对图像的影响。同时对小波包树系数用自适应阈值进行软阈值处理,可以很好地保留边缘等图像信息,这一方法比采用常用的阈值明显提高了去噪图像的信噪比。通过对加噪图像的实验可以看出,本文方法不仅可以有效地去除加性高斯白噪声,而且很好地保留原图信息,对进一步图像处理有所帮助。     

基于新阈值函数和小波分析的数字图像去噪方法

在数字图像处理过程中消除和减弱噪声对信号具有很重要的影响。中值滤波是传统的减少图像噪声,提高图像质量的可行方法。文章研究了中值滤波及其改进算法在图像去噪中的应用,基于小波分析基础理论和数字图像信号的小波变换分解重构原理,通过对小波分解系数选定恰当的阈值并进行阈值量化,基于小波分解后的高低频系数进行信号重构,从而有效去除或降低信号的噪声。本文采取的算法在MATLAB仿真平台进行了验证,结果表明,基于本文提出的阈值函数和小波分析处理方法对图像去噪具有更好的适应性,能够更好的改善数字图像的质量。     

基于小波包变换的多光谱图像融合方法研究

小波包分析将频带进行多层次划分,对小波多分辨分析没有细分的高频部分也进行了进一步的分解。本文在研究了小波包图像分析法后,提出了基于小波包变换的象素级图像融合算法。通过把同一目标的多传感器获得的不同波段的图像数据利用小波包变换进行融合,得到融合图像。这种方法能够很好地将源图像的细节融合在一起,完好地显示了源图像各自的信息。     

基于Morlet小波在雷达信号脉内特征提取中的应用

为识别雷达信号不同调制方式,可通过准确估计雷达信号瞬时频率来分析信号脉内特征。通过分析小波脊线原理和Morlet小波各种参数对提取调制雷达信号小波脊线特征的影响,提出改进Morlet小波原子。针对不同调制类型雷达信号,分析了正确提取信号脊线特征的条件。提出一种基于改进Morlet小波的小波脊线方法估计雷达信号的瞬时频率。通过仿真实验表明,与普通Morlet小波相比,基于改进Morlet小波在提取信号脊线特征时精确度和抗噪性得到提高。     

小波包分解下的多窗谱估计语音增强算法

传统谱减法是基于短时傅里叶变换的单一分辨率算法,具有较大方差。为此,提出一种基于小波包分解下的多窗谱估计语音增强算法。将含噪语音在小波包下分解成不同频段,在不同频段下进行多窗谱谱减运算,并逐一进行小波包重构,以得到去噪后的语音信号。仿真结果表明,该算法能提高含噪语音的信噪比,降低语言失真度。