小波变换在舰船辐射噪声消噪处理中的应用

针对舰船辐射噪声信号的特点，根据小波消噪的原理设计了一种消噪的方案，利用MATLAB在计算机上用不同的小波基函数对实船信号进行了消噪处理试验，井对结果进行了简要的比较说明。试验结果表明，在选择了适当的小波基函数和阚值的情况下，采用小波变换的消噪方法对舰船辐射噪声信号进行消噪处理。可以取得良好的效果。     

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MATLAB的小波变换信号消噪处理

利用MATLAB编程采用不同的小波对含噪信号进行分解,通过门限阈值对小波系数进行处理、重构得出小波消噪后的信号。计算机仿真结果表明,选取不同的小波可得到不同的消噪信号结果,通过阈值的调整能得到较好的消噪结果。     

芯片毛细管电泳信号的小波消噪

采用小波消噪方法对芯片毛细管电泳信号进行了处理,研究了小波基的选择,噪音在不同细节中的特征以及噪音阈值的确定。结果显示,与Fourier消噪算法相比,运用小波消噪算法不仅能够更有效地消除噪声,而且能使峰形不变,峰高不受影响。     

基于小波的阀值消噪方法讨论及实现

根据小波变换的特点和信号消噪方面的要求,利用小波变换对平稳和非平稳信号进行消噪作了较深入的研究。阐述了利用小波分析消除信号噪声的基本原理和方法,并且利用Matlab软件编制程序实现了基于小波分析的平稳信号和非平稳信号的消噪仿真分析,实验表明小波阀值的选择对于平稳信号和非平稳信号的消噪效果是不同的,在此基础上分析了软硬阀值的特点和缺陷。     

基于小波包分析的激光雷达信号消噪算法的研究

针对激光雷达回波信号所含噪声的特点,提出并详细论述了一种能够对激光雷达回波信号进行有效消噪的小波包平均阈值变换方法。该方法通过求取最优小波包基的每个结点的阈值,并进行平均后作为全局阈值来实现小波包消噪。为了验证该方法的有效性,对包含高斯白噪声的模拟信号进行了仿真消噪,并对米氏散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理。同时,将该方法与小波全局阈值消噪、小波包默认阈值的消噪效果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明,基于平均阈值的小波包消噪方法能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声,并且其消噪效果明显优于另外两种小波分析方法。     

基于形态学运算和自适应阈值的心电信号消噪

抑制信号中的噪声干扰,是心电(ECG)信号预处理中的关键步骤.针对传统形态学滤波损失有用信号的缺陷,本文提出了一种基于形态学运算和自适应阈值的ECG信号消噪算法.首先,对含噪ECG信号进行形态学滤波和形态学峰谷提取运算;然后,估算形态学峰谷信号中时变噪声的即时方差,并依据3σ准则对峰谷信号进行自适应阈值处理,保留其中的有用信号;最后,将阈值处理结果与形态学滤波结果相加,作为ECG信号消噪处理的最终结果.仿真试验与实际应用结果表明,该算法不仅可以有效去除时变噪声的干扰,而且较好地保持了ECG信号的特征形态,处理效果明显优于以往的形态学滤波算法,且比基于平稳小波变换的消噪算法更适用于非平稳ECG信号的消噪处理.     

基于小波变换的语音信号消噪处理设计

本文介绍了小波变换的特点,分析了在语音信号消噪过程中所碰到的具体问题,并主要研究了阈值消噪方法。在阈值消噪方法中,对于小波阈值消噪个四个关键因素:小波基函数、分解层数、阈值函数、软硬阈值处理方法选取的难点问题进行了设计探索,并通过设计程序仿真出直观图像对比以及数据分析得到适合的阈值消噪设计方案。     

基于平稳小波变换的心电信号噪声消除方法

本文针对小波空间适应法在心电信号消噪中的缺陷,提出一种利用平稳小波变换(Stationary Wavelet Transform)的心电信号消噪方法,对受噪声污染的心电信号进行多层平稳小波变换,逐层估计平稳小波变换细节信号中噪声的均方差σ_j,选取各层阈值σ_j 2lnn (n为细节信号长度),对平稳小波变换的各层细节信号进行分别阈值处理,然后进行小波逆变换重建信号,以达到对信号消噪和恢复的目的.这种方法可以很好的抑制小波空间适应法消噪出现的Gibbs现象,较好地保持了心电信号的几何特征.     

小波消噪方法在目标磁信号检测中的应用

磁信号检测中,针对含噪磁信号信噪比较低的问题,应用小波消噪方法对其消噪处理,滤除磁噪声,提高信号的信噪比。先构建磁性目标偶极子模型,仿真得到磁性目标含噪磁异常信号,再应用sym8小波进行5层分解,使用heursure软阈值法对含噪信号进行消噪,仿真试验表明该方法具有一定的工程应用价值。     

基于小波变换域上的KL变换的地震信号去噪方法

基于相邻地震道的有效波在波形及能量上有较强的相关性及改变各个频率成分的信噪比．有益于提高分辨率的观点，本文提出了基于小波变换域上的KL变换去噪方法．该方法的主要思想是：将地震记录进行小波分解，形成地震记录的分时、分频小波包剖面，然后利用相邻道相关的性质，用KL变换进行去噪，再将各个小波包剖面重构为去噪后的地震剖面．理论记录计算及实际地震剖面的处理结果表明：基于小波变换的分时、分频KL变换去噪方法能有效地提高地震剖面的信噪比和分辨率．     

Performance analysis of MC‐CDMA by employing the MMSE‐PIC scheme in wireless communications

From the past decade, the multicarrier code division multiple access (MC‐CDMA) transmission schemes have placed major role in wireless communications. It is providing a secured wireless communication to the users with guaranteed performance. In many situations, the performance of the MC‐CDMA is restricted due to the interference caused by multiple access interference (MAI), which also influences the frameworks of CDMA. To overcome this issue, we concentrated on developing the efficient technique for data transmission with interference cancellation for downlink MC‐CDMA. In the proposed method, the interference cancellation procedure is done by using the regeneration and subtraction of MAI from the signal. The simulation results are evaluated using the MC‐CDMA system with different decision functions. Results proved that the proposed system is efficient in reducing the MAI along with an improved bit error rate (BER).     

基于小波变换的K-L变换去噪应用研究

在通信对抗电台指纹特征识别研究中,需要多个不同的传感器来采集数据.经多路传感器系统所采集到的原始信号数据,各传感器通道的有效信号之间具有较强的相关性,而随机噪声之间不具有相关性,K-L变换对不同通道间不相关随机噪声的去除具有比较大的优势.原始信号中可能含有多个频率,实现对各个频率成分分别去噪具有重要意义.用基于小波变换的K-L变换去噪方法进行电台指纹特征识别的应用.仿真结果显示对各频率分量基于小波变换的K-L变换去噪能够较好的实现信噪分离.     

Noise reduction method using a variance map of the phase differences in digital holographic microscopy

The phase reconstruction process in digital holographic microscopy involves a trade-off between the phase error and the high-spatial-frequency components. In this reconstruction process, if the narrow region of the sideband is windowed in the Fourier domain, the phase error from the DC component will be reduced, but the high-spatial-frequency components will be lost. However, if the wide region is windowed, the 3D profile will include the high-spatial-frequency components, but the phase error will increase. To solve this trade-off, we propose the high-variance pixel averaging method, which uses the variance map of the reconstructed depth profiles of the windowed sidebands of different sizes in the Fourier domain to classify the phase error and the high-spatial-frequency components. Our proposed method calculates the average of the high-variance pixels because they include the noise from the DC component. In addition, for the nonaveraged pixels, the reconstructed phase data created by the spatial frequency components of the widest window are used to include the high-spatial-frequency components. We explain the mathematical algorithm of our proposed method and compare it with conventional methods to verify its advantages.     

基于fluent的高速列车受电弓主被动整体降噪研究

针对高速列车气动噪声越来越大的问题,本文以高速列车某车型为参考建立1:1受电弓区域局部模型,基于宽频带噪声源模型、LES大涡模拟及FW-H声学模型,运用弓头仿生降噪和底部空腔主动射流降噪的整体降噪措施,采用数值模拟法研究高速列车受电弓区域的降噪效果。结果表明:受电弓弓头和底部空腔是气动噪声的主要来源;降噪后,主要噪声源的声功率级都有了较大降幅,其中弓头和空腔部位分别降低了15.28 d B和16.92 d B;中高楼层住宅处的降噪效果更佳,最大声压级降低位置在距地面18 m高处(距受电弓25 m远处),降低了4.94 d BA;远场声压级在低频区域降噪效果更为显著,特别是在800 Hz位置声压级降幅最大,降低了8.21 d BA。     

X射线环焊缝图像降噪及增强方法研究

为了降低X射线焊缝图像中的椒盐和高斯混合噪声,在结合中值和均值滤波优点的基础上,提出一种基于噪声强度概率识别滤波器,首先对两种噪声分离,然后根据像素点受噪声污染的概率大小,选择不同的滤波窗口,这样既保留了图像的细节又有针对性的除去了噪声;在增强部分,提出一种非线性图像增强方法,具有自动针对焊缝区域增强而非背景区域,可以有效增强环焊缝X射线图像至个人最佳视觉感受值,较传统方法增强效果好且更符合工业现场需求,最后,通过实验验证了所提降噪及增强方法的可行性及优势。     

基于小波变换的核磁共振图像去噪方法

核磁共振图像(MRI)在医学诊断上具有重要的意义，但由于受成像方法限制，图像中一些重要的信息常被噪声所淹没，因此对核磁共振图像进行去噪处理是十分必要的。利用基于小波多尺度分解闲值去除MRI图像噪声可以取得较好的效果。在闲值选取上是根据小波分解后每层的特性，对各层分别选取，将此方法与基于Donoho软阈值去噪进行对比，发现此方法可以有效降低噪声，同时比较好地保持图像细节。     

基于数据有效性评估的高校学生评教分析优化

切实提升学生评教的有效性和可信度是评教工作的关键点。对D高校数据从打分一致性、缺省修改率和评分奇异值三方面进行有效性探析，提出针对原始数据的降噪算法和基于K-means的分类评价方案。结果表明，降噪算法能够有效降低噪音数据对统计结果的影响，提高结果的可参考性。基于K-means的分类评价方案相较总分排名既能够充分发挥学生评教的积极作用，也能够有效降低非质量因素对结果的波动性影响。     

基于边缘检测和数据融合技术的图像增强

文章提出了一种基于边缘检测和数据融合技术的图像去噪方法.以小波变换为基础,结合数据融合技术,在预先确定图像边缘的基础上进行图像增强.实验结果表明,利用边缘检测和数据融合技术的图像增强系统,在保证图像纹理信息的基础上,极大地抑制噪声.     

主动声纳中混响干扰的一种非线性抑制方法

本文介绍了一种基于混沌理论的非线性动力学信号分离方法——变尺度概率净化法,并将之优化应用于主动声纳目标检测中混响干扰的抑制。该方法以近似条件下不含目标回波的纯混响数据作为参考信号,使目标回波分离后的混响背景数据与参考混响数据在相空间上具有一致的概率分布,使目标回波与混响背景适度分离,从而实现对混响干扰的抑制。在信混比较高的情况下,该方法具有较好的混响抑制效果。另外,论文对算法作了一些改进,降低了算法的运算量和运行所需内存,而分离性能并没有下降。