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电视传输系统中,噪波、线性失真和非线性夫真是影响电视图象质量的三大因素。噪波对电视图象的最终影响即表现为影响观察、损伤图象、破坏同步。因此,噪波电压的测量是电视传输系统中极为重要的测量项目之一。随着对电视图象传输质量的要求越来越高,噪波电压的定量测量和定性分析更日趋重要。 相似文献
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首先对噪波作简要介绍,然后根据卫星电视地面接收系统的组成,逐个地分析各组成部分产生噪波的原因及大小,并提出减少噪波的办法。 相似文献
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对脉搏波信号进行分析之前,对信号的去噪非常重要,本论文利用Mallat算法对脉搏波信号进行多分辨分析和去噪,分别对阈值法、平移不变量法、模极大值法的降噪原理进行分析,通过大量实验对比,比较了它们在处理脉搏波信号方面的优缺点。通过对一段含噪脉搏波信号降噪,得到了满意的去噪效果。 相似文献
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CTV系统中的噪波干扰 总被引:1,自引:0,他引:1
引言在CATV系统中,噪波常以电视画面带有均匀分布的“雪花”状干扰出现,严重时甚至使节目无法收看,这时即使将输入电视机的用户电平增至最大也无济于事。这是一种系统的内在干扰,原则上讲任何CATV系统要完全消除这种干扰是不可能的,只能通过各种努力将噪波干扰减弱至不影响收看的程度。在CATV系统内的各种带电阻性的无源器件和各种有源器件都是噪波干扰源。它们所产生的噪波对系统的干扰程度,一方面取决于它们在系统中的设置位置,另一方面取决于它们自身产生的噪波功率大小。一、无源器件中的噪波在CATV系统中,电缆、分支器、分配器、阻抗变换器、衰减器,甚至一切带电阻性,使传输信号产生损失的无源器件都必然产 相似文献
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本文分析了C波段小型卫星电视接收站噪波的来源和降低噪波温度及各种干扰的措施。同时提出了降低高频头的嗓波温度、缩小天线尺寸的性能价格比较高的优选方案。 相似文献
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在反复的高清拍摄实践中我们注意到在14英寸以上的高清监视器上观看高清画面时,发现蓝色被摄体或蓝色光对高清画面质量有一定的影响最直接的表现为画面中蓝色部分噪波更多更明显。具体来说在同一个画面中同样照明条件下其他颜色的物体还原正常而蓝色物体表面就会有明显的噪波。对于蓝色环境c蓝色物体较多、实际色温高于摄像机平衡色温的景物区域、蓝光照明区)下或有蓝色气氛要求的夜景画面.相对来说,处于中间亮度部分的蓝色区域会有更明显的噪波而在偏亮些的区域或暗到接近底电平的区域噪波就不明显了。而且有些画面中蓝色区域的噪波在14英寸的高清监视器上看起来不很明显而在24英寸的大监视器上看就很明显了(如图1和图2)。 相似文献
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在双向HFC网络中,业内许多人士普遍关心的是上行通道中汇流噪波。为了尽可能地防止噪波侵入上行通道,尽量地减少噪波对上行载波的影响,有人提出,要将光节点的覆盖户数减少到200户以下,甚至要取消双向放大器。他们在各种接插件的选择与安装、电缆屏蔽度的高要求等方面,可算是绞尽脑汁,费尽心思。那么,这样一来真能万事大吉了吗? 相似文献
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失真和噪波都是影响电视信号质量的重要因素。电视节目信号从播控中心经有线 (或无线 )传输到电视接收机输入端口的是经残留边带调幅 (VSB -AM)的高频信号。反映噪波对图像质量影响的技术指标有视频信号的信噪比和高频信号的载噪比。GY/T10 6- 1999“有线电视广播系统技术规范”规定下行传输系统的载噪比≥ 4 3dB(B =5.75MHz)。当电视接收机输入的电视信号载噪比达到 4 3dB时 ,有什么等级的图像质量 ?载噪比、信噪比和图像质量等级有何关系 ?电视接收机输入电视信号的电平和载噪比对图像质量有何影响 ?1 基本概念1.1 载噪… 相似文献
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CATV系统前端干扰噪波的分析与排除 总被引:1,自引:0,他引:1
CATV系统前端干扰噪波的分析与排除福建古田广播电视局陆巧慈近年来,有线电视如雨后春笋遍及全国城乡。作为一个系统的中心──前端,其图象质量的好坏直接影响着系统网络的全局。如何保持前端良好的图象质量至关重要,在此着重谈谈对前端产生的各种噪波干扰的分析、... 相似文献
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近二十年来红外热波无损检测技术迅速发展,并在较多领域都得到了普遍应用,但碍于其易受环境影响和工作元件不均匀的特殊性,非制冷红外热像仪原始热波图总存在一定程度的噪声污染,因此对原始热波图进行去噪处理是该技术的关键步骤。传统的改进小波阈值去噪方法局限于对阈值进行自适应分解尺度的改造,使阈值函数平滑连续保真。在噪声方差估计方面没有针对性的方法,而噪声的方差估计是阈值的关键变量,这决定了小波阈值去噪的效果。本文将根据红外图像噪声特性建立混合噪声模型,在噪声模型的基础上进行噪声方差估计、改进阈值及阈值函数,通过软件获取最佳函数参数,最后对仿真模拟结果进行分析,对真实图像进行处理评价,结果表明经改进后的小波阈值去噪方法相对于传统阈值去噪方法和部分滤波去噪方法具有更好的去噪效果。 相似文献
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基于AlexNet的雷达干扰识别方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对复杂电磁环境下雷达对干扰信号的分类识别问题,研究了射频噪声干扰、噪声调幅干扰、噪声调频干扰、匀速距离波门拖引干扰、速度波门拖引干扰的Choi-Williams Distribution(CWD)时频图像,采用深度学习中的AlexNet卷积神经网络模型自动提取图像各种特征细节,从而实现雷达干扰信号的分类识别.仿真结果表明:在干噪比为-10~0 dB的范围内,网络的识别率随干噪比的增加而迅速提高,干噪比为0 dB以上识别率基本接近100%;在全干噪比范围下,网络的识别正确率为99.25%,识别效果良好. 相似文献
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故障现象:放像时,图像上部有噪波带,且图像跳动。分析检修:此故障涉及到电路、机械、伺服等多方面。为区分故障范围,在没有标准测试带的情况下,可用随机的录像带进行调校。重放后调整跟踪按键不能排除,按下暂停键,噪波带仍留在画面中,说明磁鼓的 相似文献