基于LabVIEW的小波变换在信号去噪中的应用研究

通过在LabVIEW中建立db小波去噪程序,测试了小波变换对不稳定信号的滤波效果,在此基础上加入Butter Worth滤波器,对比分析了小波变换和傅立叶变换去噪的不同点,结果表明LabVIEW的信号处理模块可完全满足信号滤波程序的开发,而无需通过调用Matlab Script节点来实现小波变换。     

非下采样Contourlet变换在织物疵点检测中的应用

介绍了非下采样Contourlet变换并将其应用于织物疵点检测。首先对织物疵点图像进行两级非下采样Contourlet变换,得到1个低频子带和12个高频子带;然后对低频子带采用非线性增益函数进行增强及二值化处理;通过计算对比度在高频子带中挑选出4个最优子带进行去噪和二值化处理;最后将经上述处理后的低频子带与最优高频子带进行融合,以二值图像的方式将疵点与织物背景相分离。实验结果表明该方法具有较强的适应性、实时性和较高的疵点检测率。     

基于小波变换的磁共振图像去噪方法研究

小波变换用于图像去噪的思想20世纪90年代就已经提出,然而前人所提出的这种方法对于磁共振图像去噪的效果并不理想.磁共振图像经这种小波变换去噪后,纹理特征被弱化,图像的边缘变得模糊.针对以上问题,提出了基于小波变换的图像去噪新方法.此去噪方法与经典的小波去噪方法不同,该方法不依赖图像大小来判断门限,不需方差信息.采用本方法处理的噪声图像与经典方法相比,图像的边缘信息更清晰,纹理特征增强,去噪能力也得到增强.     

一种具有边缘保持特性的超声图像小波域阈值去噪新方法

超声图像去噪是医学图像处理的研究热点之一,基于小波域阈值去噪技术及阈值选取方法的分析,提出一种新的医学超声图像小波域阈值去噪方法.这种方法采用半-软阈值去噪技术和广义交叉确认函数寻找阈值,在有效去噪的同时较好地保留了图像边缘细节.首先, 把对数超声图像小波分解;然后,基于广义交叉确认函数寻找最小均方误差意义上的近似最优阈值,对所有的高频段采用半-软阈值去噪; 最后, 经小波反变换和指数变换获得去噪后的超声图像,文末对超声图像小波域阈值去噪方法作出定性比较,并对算法的去噪性能给出定量分析.仿真实验和实际测试结果表明此方法是有效的、可行的.     

基于数学形态学和小波阈值的红外温度图像去噪方法

针对普通小波阈值去噪方法不能较好地保留红外图像边缘信息的问题,提出一种数学形态学边缘检测和小波阈值去噪相结合的方法,即红外图像先经过小波变换,在高频子带中做数学形态学边缘检测,确定边缘信息的位置,再进行阈值去噪处理。结果表明,与普通小波阈值去噪方法相比,该方法较好地保留了红外图像的边缘信息,去噪效果明显,且改善了均方误差和峰值信噪比,对摩擦副表面红外温度图像进行去噪,可获得较为准确的温度场。     

基于小波变换的中值滤波图像去噪

针对含噪图像提出了一种更为有效的去噪方法,即先对图像进行小波变换,然后对变换后的各频带子图像进行自适应中值滤波,接着再进行小波反变换,可得到降噪后的图像,同时较好地保持了图像的边缘信息.实验结果表明该方法是有效的.     

基于形态学边缘检测和小波阈值的摩擦副红外图像去噪

针对红外图像通过普通小波阈值去噪不能较好地保留边缘信息的问题,提出了一种数学形态学边缘检测和小波阈值去噪相结合的方法,对摩擦副表面红外图像进行去噪,达到获得较为准确的温度场的目的。红外图像经过小波变换,在高频子带中做数学形态学边缘检测,确定边缘信息的位置,再进行阈值去噪处理。试验结果表明,相比普通小波阈值去噪方法,该方法不仅较好地保留了红外图像的边缘信息,去噪效果明显,而且改善了均方误差和峰值信噪比。该方法意在提高红外图像测温的准确性,为测量和分析摩擦温度场提供更好的技术支持,具有较高的工程应用价值。     

基于小波变换和自适应中值滤波的图像去噪

小波图像去噪已经成为目前图像去噪的主要方法之一。该文尝试把小波变换与自适应中值滤波这两种去噪方法相结合,对同时含有高斯噪声和椒盐噪声的图像进行了去噪研究。实验结果表明,此方法在去除噪声的同时也较好地保留了原始图像的边缘信息,效果不仅优于单一的小波变换或普通中值滤波的方法,更优于将小波变换与普通中值滤波相结合的方法。     

基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪

提出一种基于双密度双树复小波变换的局域自适应图像去噪算法。首先,分析了双密度双树复小波变换的原理及特点,给出了双变量收缩函数(BSF)的推导。然后,对噪声图像并行使用四个二维双密度离散小波变换,且行和列采用不同的滤波器组,实现对噪声图像的双密度双树复小波分解。根据小波系数的统计特性以及层内和层间系数的相关性,采用结合局域方差估计的双变量收缩函数对小波系数进行处理。用收缩后的小波系数重构去噪图像。最后,将该算法用于灰度图像和彩色图像去噪。实验结果表明：在噪声方差为30时,经该算法去噪后图像与噪声图像相比,获得最高的峰值信噪比增益达11.72dB,平均结构相似度最高增加2.7倍,复合峰值信噪比增益达11.68dB。且对不同噪声方差下的不同噪声图像,该算法在滤除噪声的同时保留更多的细节,去噪图像的视觉质量得到很大的改善。     

基于复数小波变换的图像滤噪

小波变换是一种在科学研究上有着广泛应用的工具。由于复数小波变换在某些方面比实数小波变换具有更多的优点,如：平移不变性、更好的方向性和精确的相空间信息等,可提高图像的去噪能力。本文采用二树复数小波变换,在基于H—Curve准则确定阈值的基础上进行图像去噪。此准则不需要提前知道噪声标准偏差,在实际应用中适用于不同类型的噪声,并且和目前多数方法去噪后的图像过于平滑相比,它还能产生较好的视觉效果。典型去噪试验表明：本文采用的方法在去噪能力、取得的视觉效果和确定阈值的广泛性方面都优于目前多数方法．     

超声波测距系统中的小波去噪方法研究

针对远距离超声波测距系统中回波信号信噪比低的问题,采用小波变换对超声波的回波信号进行去噪处理.为取得较好的去噪效果,对小波变换的参数选取进行了研究.根据小波基的特性,通过能量与能量熵选取最优小波基;基于回波信号噪声的白噪声特征,采用白噪声检验自适应确定分解层数;引入参考噪声信号,确定小波系数处理阈值,并选用一种结合软、...     

基于LabVIEW的虚拟小波消噪仪的设计与实现

摘要:运用虚拟仪器的设计思想,利用LabVIEW编程环境和MATLAB软件,根据小波分析对信号进行消噪处理的原理,设计、实现了一个多功能的虚拟小波消噪仪。该虚拟仪器可实现对信号的采集、保存、利用小波变换对信号进行消噪处理,并可动态显示消噪过程、消噪结果、打印信号及消噪处理结果波形,还可对信号进行频谱分析。实验结果表明,利用小波分析可以很好地保存信号中的尖峰和突变部分。     

基于DataSocket和小波消噪的齿轮故障远程监测与诊断

介绍利用LabVIEW平台检测齿轮故障信号 ,叙述DataSocket协议和使用DataSocket技术进行远程监控的方法 ,给出在LabVIEW的环境内 ,使用MATLAB脚本节点对齿轮振动信号进行小波消噪和分解 ,提取齿轮故障特征信息 ,实现齿轮故障的远程诊断的方案。     

一种基于稀疏表示的图像去噪算法

利用稀疏表示的自适应特征,将稀疏表示的多分辨理论应用于图像的去噪处理中,提出了一种基于稀疏表示的图像分块去噪方法。首先将噪声图像分割成一定尺寸的图像块,选出同质块与非同质块;然后利用小波去噪方法处理同质块,而采用脊波去噪方法处理非同质块,从而得到去噪后的图像;最后采用维纳滤波器对去噪后的图像进一步处理。实验结果表明,该方法与单纯的小波去噪方法和脊波去噪方法相比,信噪比有了较高的改善,较好地去除图像噪声,并且很好地保存图像的边缘纹理信息。     

基于软阈值和小波模极大值重构的信号降噪

软阈值小波降噪是一种常用的非平稳信号特征提取方法.为了改进软阈值小波降噪法的性能,提出一种基于软阈值和二进小波变换模极大值的新小波降噪方法.首先,对信号进行二进小波变换,再对小波系数进行软阈值处理;然后,选择由信号产生的小波系数模极大值点;最后,用交替投影算法重建信号.理论分析表明,该方法能有效地降低软阈值小波降噪法的误差下界.仿真试验表明,该方法提高了降噪结果的信噪比,且较好地保留了信号中的奇异性.将该方法和二进小波变换软阈值降噪法结合起来,应用于滚动轴承故障振动信号降噪.结果表明,该方法能有效地提取到信号中的冲击特征.     

听觉诱发电位信号的小波消噪方法研究

本文对听觉诱发电位(auditory brainstem response,ABR)的信号消噪方法进行研究,采用Daubechies5(DB5)小波分析方法进行去噪处理。首先在MATLAB中对信号进行频谱分析,然后再利用小波工具箱找到DB5是适合于分析ABR信号的最优小波基,结合频谱分析结果提出小波系数的选取算法。研究表明选用DB5小波对测量信号进行变换处理,该分析方法不仅大大减少了叠加次数,同时也得到了更好的去噪效果。最后,在程序中实现了上述小波消噪算法,并依照临床感兴趣的Ⅰ-Ⅴ五波的波间潜伏期设计出波形评估程序,从而进一步证实了上述理论的可靠性。     

基于LabVIEW的机械信号处理课件开发与应用

介绍了在“机械信号处理”课程实验教学改革中,采用基于LabVIEW软件的课件开发与应用.LabVIEW软件仿真技术正日益融入许多经典的专业基础教学中,制作课件内容灵活、设计性强,弥补机械信号处理理论晦涩难懂的缺陷.教学实践证明,该模式能较好激发学生学习兴趣和热情,具有很好的推广和应用价值.     

基于LabVIEW平台的彩色图像数字水印系统的设计与实现

采用适用于静态彩色图像的小波域水印算法,结合人眼视觉系统的特性,将一幅标识版权信息的水印图像嵌入到一幅彩色图像中,使水印具有不可见性。实验结果表明,该算法嵌入的水印具有较好的鲁棒性。利用LabVIEW和MATLAB相结合设计开发了基于虚拟仪器技术的彩色图像数字水印系统。主要用于解决当前网络信息和各种数字媒体的版权保护以及身份鉴定问题,具有积极的社会效益。     

一种改进的基于小波变换的包络提取算法研究

结合“模极大值小波域去噪”原理，提出了一种基于小波变换和希尔伯特变换的包络提取算法。首先用小波变换作为包络分析的前置处理手段，再利用希尔伯特变换对处理后的信号进行包络提取。针对希尔伯特变换解包络的不足，采用模极大值小波域去噪算法对包络信号进行消噪，从而解决了一般算法难以解决的由于随机噪声的干扰造成的提取的包络轮廓信息粗糙的难题。实验结果表明，该方法可以精确提取信号的包络并通过包络细化谱分析全面获得信号所隐古的故障特征。