基于小波分析理论的电源信号消噪方法

某电源信号是典型的非平稳、非线性信号,信号中带有各种噪声,需进行适当处理.小波变换时的频局域性好,是分析非平稳信号的有效工具之一.研究基于小波变换的阈值消噪法,借助LabVIEW平台,通过仿真试验,对软阙值和硬闲值消噪及采用不同的小波函数消噪进行了分析.应用LabVIEW对电源信号进行采集,并且对LabVIEW中调用Matlab里的小波函数进行去噪分析的程序进行研究,收到良好的效果,为进一步提高电源信号消噪处理的效果奠定了基础.     

基于小波包阈值法的无线电信号消噪研究

无线电信号受环境、设备等因素的影响,使监测接收机收到的无线电信号被噪声不同程度地污染,影响到监测数据的准确性.信号消噪在通信和信息学领域一直是研究的重点之一,本文介绍了小波包阈值法的无线电信号消噪原理,提出有效的消噪算法,通过仿真实验进行对比,证明了该方法的有效性.实验证明,小波包阈值法简单可靠,能够有效消除噪声,达到还原原始无线电信号的目的.     

基于提升小波的图像消噪

提升算法能够有效解决目前常用的多尺度分解方法所存在的运算速度慢、对内存的需求量大、不适于实时应用的局限性.介绍了提升算法的过程,基于提升小波的图像消噪算法.实验结果表明,该算法消噪后的图像质量上优于一般小波变换的传统方法.     

小波变换在信号消噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论。本文介绍了小波原理以及信号消噪原理和方法,并将小波变换与傅立叶变换进行比较,仿真结果表明,小波变换是一种有效的消噪方法。     

一种基于小波变换的图像消噪算法

该文在自适应树小波萎缩法的基础上,结合小波系数的零树编码思想和小波变换的信噪分离特性给出了一种新的小波消噪算法。该算法不仅减少了运算量,而且在消噪和保留奇异点信息方面也取得了较好的效果。     

基于小波分析的导航传感器消噪处理方法研究

导航传感器输出的测量信息一般都含有许多噪声,如何消除这些噪声以保证飞机飞行的安全平稳具有一定的研究价值。本文论述了小波变换的数学理论和方法,并根据小波变换的多分辨率分析特点,提出了一种基于小波分析的导航传感器位置数据消噪处理方法,重点利用 Daubechies 小波函数和阈值消噪方法对导航传感器输出的位置数据进行了离线实验分析,最后通过工程化应用,在某导航传感器中集成了该方法并进行验证,效果明显。     

小波变换在信号消噪中的应用

小波分析具有时间平移和多尺度分辨率的特点,是目前信号处理领域中十分活跃的理论.本文介绍了小波原理以及信号消噪原理和方法,并将小波变换与傅立叶变换进行比较,仿真结果表明,小波变换是一种有效的消噪方法.     

基于AR模型的小波变换在脑电信号消噪中的应用

提出了基于自回归模型(ARM)与小波变换的脑电信号分析方法,并利用他来消除脑电信号中的噪声干扰。小波变换是一种多分辨率的时间尺度分析方法,他能够将信号划分为不同频段的子带信号。根据小波变换的这一特性,对采样获得的脑电信号进行各尺度分解及消噪分析,并给出了各尺度分解结果及消噪结果。利用小波变换能有效去除脑电信号中的噪声干扰。     

小波变换在微光图像消噪中的应用算法研究

根据小波变换用于图像消噪的原理,结合微光图像噪声的闪烁颗粒性特点,对小波变换用于微光图像消噪时的小波基及小波分解层次的选取进行了分析,得出采用Haar小波进行一层分解即可满足微光图像消噪要求的结论。为了选取小波消噪的系数阈值,通过对三幅微光图像小波系数的直方图分析,设计了阈值选取算法,并针对微光图像,得出了消噪的经验阈值。经过仿真实验及算法复杂度的时间分析,在实时性和微光图像消噪效果之间取得了平衡。     

基于奇异性的小波消噪技术

在论述了小波分析、信号奇异性与小波变换模极大值性质关系的基础上，本文给出了一种基于小波变换模极大值的信号去噪算法。仿真结果表明了该算法的有效性，既能有效的消除噪声，又能较好地保留了原始信号的突变信息。     

一种空间自适应小波门限去噪算法

提出了一种空间自适应小波门限去噪算法,该算法在小波域对含噪小波系数做两次自适应去噪,两次自适应门限分别基于最大似然(ML)方差估计和最大后验概率(MAP)方差估计.仿真结果表明,该算法与其它自适应门限去噪算法相比,去噪后的图象具有更高的峰值信噪比(PSNR).     

基于模糊划分的曲波和小波降噪算法研究

针对曲波降噪方法在获得高质量图像的同时会出现一些虚像的问题,提出了一种用来抑制虚像的基于模糊划分的降噪算法?算法基于结果图像的曲波和隐藏马 尔科夫树的降噪方式设计,图像经过模糊划分后,模糊窗口的性能可以估算,而基于曲波和小波结果图像的图像融合权值可以由模糊窗口的性能确定?试验结果证明,文中算法能有效地提高结果图像的视觉效果并能明显地抑制结果图 像的虚像?     

基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法

提出了基于自适应阈值正交小波变换兰姆波去噪方法 （WT-AL）。首先利用正交小波变换降低含噪兰姆波信号的自相关性,然后利用自适应阈值方法自适应地对不同尺度的正交小波变换系数进行阈值处理,最后利用小波重构获得重构信号。实验结果表明：该方法去噪后信号信噪比明显提高,均方误差明显降低。     

基于Contourlet变换的图像去噪方法

图像去噪是数字图像处理领域的一项重要技术.传统的基于小波变换的去噪方法,去噪效果不是很理想.为了解决这一问题,提出了一种基于Contourlet变换的图像去噪方法.实验结果表明,与传统小波去噪方法相比,该方法不但可以保留图像的边缘信息,而且能提高去噪后图像的信噪比.     

几种基于小波阈值去噪的改进方法

传统小波阈值去噪分为硬阈值去噪和软阈值去噪,而在其去噪过程中,硬阈值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象;软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波信号之间存在恒定偏差.为了去除这些现象,本文提出了几种新阈值函数的改进方案.实验结果表明,新阈值函数消噪后的视觉特性较好,并且信噪比提高,均方根误差有所降低.从而说明这些方法的有效性.     

基于中值滤波和小波变换的图像去噪

针对混合噪声的特点,提出一种中值滤波和小波变换相结合的去噪方法。首先对噪声图像进行中值滤波,然后再通过小波阈值法对噪声进行去除,达到去噪目的。最后进行了Matlab仿真实验以及客观标准评价,结果表明:这种方法改善了图像质量,去噪效果优于传统的软、硬阈值方法以及单纯的中值滤波方法,可以有效的去除混合噪声。     

基于MATLAB不同小波基的小波阈值图像去噪算法

通过介绍小波图像去噪的方法和小波阈值去噪的步骤,讨论小波基在小波阈值去噪中的作用,阐述了常见的几种小波基的特征及其相关性质的比较。最后通过在MATLAB下,分别选择了db2和sym4两种小波基,进行小波阈值去噪实现图像高频系数的滤波并重建,得到采用不同的小波基影响图像去噪效果的结论。     

基于FPGA的小波去噪的硬件实现

为了解决传统频域去噪法在光信号处理中单分辨率的局限性,提出了具有多分辨性的小波去噪法,并通过对比验证其有效性。由于小波去噪实现对硬件的要求较高,采用现场可编程门阵列做硬件平台来实现基于分布式算法的小波运算,将复杂的乘法运算转化为简单的并行查表累加过程,提高了运算效率,完成了小波算法的硬件移植。最后设计了基于现场可编程门阵列的采集系统,并在其上进行了小波去噪的硬件验证。结果表明,小波去噪算法在现场可编程门阵列平台上得到了很好的实现,且去噪效果良好。     

一种新的融合小波变换与低秩矩阵恢复的图像去噪算法

针对小波阈值图像去噪会引入量化噪声和阈值选取不当会损失图像本身有用信息的问题,提出一种新的融合小波变换与低秩矩阵恢复(Low Rank Matrtix Recovery,LRMR)的图像去噪算法.不同于传统的单一阈值的去噪算法,所提出的算法在单一阈值上结合了低秩矩阵恢复算法,这样不仅能进一步消除噪声,同时还能修复被噪声损坏的数据,而且更能适应各种不同的噪声环境.首先,选取固定阈值对图像矩阵进行小波去噪处理.其次,采用增广拉格朗日乘子算法最小化矩阵核范数.最后,将矩阵分解为低秩逼近矩阵和稀疏误差矩阵.实验结果表明,算法获得了较高的峰值信噪比,在不同噪声环境下有较高的鲁棒性.     

基于小波变换的空间目标图像去噪方法

通过对空间目标图像的特性进行分析,提出一种针对星空背景图像在保留恒星同时去除混合噪声的方法.该方法首先利用小波局部模极大值的多尺度相关性检测出图像边缘,再利用基于梯度分析的改进阈值方法对非边缘小波系数进行萎缩,最后由小波系数重构去噪后图像.实验证明该方法能够有效地去除高斯和椒盐混合噪声,使图像峰值信噪比提高5-10dB,并较好地保留图像边缘和有效恒星信息.