共查询到20条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
2.
针对传统小波包降噪只考虑加性噪声,而无法去除乘性噪声的问题,提出了一种基于小波包系数阈值降噪的改进算法。该算法通过两次小波包分解和重构对信号降噪,第一次按照传统小波包去噪法去除加性噪声;第二次将分解后的小波包系数进行对数运算并采用阈值去噪法消除信号中乘性噪声。将改进算法应用于火箭发射塔架层2的振动信号去噪中。实验表明,改进算法相比于传统算法信噪比提高了2.2dB,且均方根误差降低;结合傅里叶变换,改进算法较好地保留了原始信号的能量特征及细节特征,为发射塔架在发射过程中承受的振动强度评估提供依据。 相似文献
3.
针对Mallat小波变换在算法原理上不具备数据流动性,无法满足连续采样信号实时消噪处理要求的问题,介绍了一种基于Mallat算法改进的垒墙式小波变换算法,分析了该算法所具有的数据流动性,推导了数据流动性与小波分解层数的关系,并将该算法运用到被加性高斯白噪声污染的鱼雷电磁引信目标信号的实时消噪处理中,选取双正交样条小波作为小波元,并对目标信号做两层小波分解与重构。通过MATLAB环境下的仿真试验,验证了采用该算法实现连续采样信号实时消噪的可行性。消噪后的目标信号具有失真度较小,波形平滑的特点。 相似文献
4.
5.
给出一种基于小波域隐马尔科夫树(HMT)模型的滚转弹遥测数据去噪算法。小波HMT模型能较好地把握小波系数的本质特性及其相互关系,从而可获得更为良好的去噪效果。HMT模型含有大量的待定参数,需通过期望最大值(EM)算法训练而定,此过程需要大量数据,一般采用参数“绑定”的方法解决。由于滚转弹滚转产生的调制效果,遥测信号产生了极强的相似性,其小波系数同样具有类似的属性。若将上述属性引入HMT模型,即将多路信号的模型参数予以“绑定”,以更好地反映信号之间的相关特征,则可获得更佳的去噪效果;使用一种改进的EM算法降低了数据下溢的风险。仿真结果验证了算法的有效性。 相似文献
6.
提出了一种基于小波变换的混合噪声去噪方法。首先对图像进行二维多尺度小波变换,得到低频子带图像和高频子带图像;然后对低频子带图像采用改进的邻域平均滤波进行去噪处理,对高频子带图像采用改进的小波阈值算法进行去噪处理;最后对处理后的各子带小波系数进行小波重构,得到降噪后的图像。结果表明,该算法在有效去除图像混合噪声的同时,较好地保留了图像边缘和细节。 相似文献
7.
在传统的小波多尺度边缘检测的基础上,利用相邻尺度上小波系数相乘的性质,提出一种噪声目标的边缘检测算法,同时对一般的小波阚值方法加以改进,得到一种自适应阈值方法,从而达到增强边缘.抑制噪声的效果,并相应提高了边缘检测的精度。对实际拍摄的含噪军事目标进行仿真试验的结果表明,该算法检测出的图像边缘轮廓清晰,细节突出,去噪效果好,因而在军事上具有一定的实用性。 相似文献
8.
直升机与树林复合测试目标识别算法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对直升机目标与树林背景复合信号开展了目标识别算法研究。通过各算法对实测数据识别概率的比较,基于小波包的识别算法对于小尺度的识别距离其识别性能较好,采用小波包频谱法截取频谱较低的前两阶频谱,选择频谱宽度、峰值位置等参数可获得较高的目标识别概率。 相似文献
9.
10.
信号消噪的小波处理方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
在实际的工程应用中,采样信号不可避免地受到各种噪声和干扰的污染,通过对噪声特性的分析,应用小波的方法对信号进行去噪处理.在Matlab环境下对平稳信号及非平稳信号消噪做了详尽的对比仿真研究.并在选取四种不同的阚值情况下对实际人体脉搏信号进行了去噪对比实验,结果表明小波去噪具有更为优越的数据处理能力.应用小波的方法能更好地逼近真实信号。 相似文献
11.
12.
13.
在分析毫米波雷达目标散射特性的基础上,提出一种基于小波变换的毫米波雷达目标识别方法。这种方法既保留了小波多分辨分析理论在分析高分辨雷达回波信号中的优点,又克服了小波变换没有时移不变性的缺点;同时对小波特征作了抗噪处理。目标识别对比实验获得了满意的结果,证实了这一方法的可行性。 相似文献
14.
空空导弹导引头小波降噪参数优选仿真研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在对空空导弹导引头含噪信号实施小波阈值降噪时,以提高信噪比为规则,优选了降噪参数,并进行了离线降噪处理和实时降噪处理两种模式的仿真实验。在离线降噪模式下,通过对降噪参数的选择优化,从强噪声背景中得到了与实际的视线角速度高度一致的有用信号。在实时降噪模式下,考虑到算法的复杂性要求对降噪参数的限制,有针对性地选取了计算比较简单的降噪参数,降噪后提高信噪比仍能达到5 dB以上。研究表明,利用小波降噪技术能够克服传统导引头降噪技术的固有缺陷,可以为导引头滤波器的设计与实现提供支持。 相似文献
15.
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。 相似文献
16.
17.
为解决现有合成孔径雷达(SAR)目标识别算法泛化能力差和算法复杂度高等问题,提出一种基于导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别分类算法。利用导向重构算法对SAR图像进行两尺度融合预处理,生成一维图像矢量并作归一化处理,以降低图像输出特征的维度,提高预处理的速度;采用减少降噪自编码器隐层神经元方式对图像进行低维特征抽取和识别;使用Softmax分类器进行分类处理。实验结果表明,通过导向重构与降噪稀疏自编码器的SAR目标识别算法,不仅提高了目标识别性能以及泛化能力,而且降低了自编码器的隐层神经元数量和计算复杂度,网络结构也得到改进和优化。 相似文献
18.
19.
一种微机电系统陀螺信号基于小波域的Karhunen-Loeve变换去噪方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了减少梳状音叉微机电系统(MEMS)陀螺的随机漂移误差,提出了一种小波域上的Karhunen-Loeve变换(KLT)的MEMS陀螺漂移信号的去噪方法。其主要思想是:先对分段的MEMS陀螺漂移信号进行小波分解;然后对各个中高频子带进行6抽头滤波,插值成和最高频带相同长度的样本点后,利用小波各尺度间的相似性进行高频分量的KLT变换,在一定程度上去除不相干噪声;最后对KLT降噪后的信号再进行小波阈值处理完成进一步的降噪。实验结果表明,所提方法相对于基于小波变换的各种阈值方法,陀螺输出信号的方差、零偏稳定性和随机游走误差都有了明显的改善。 相似文献