基于小波变换的自适应Kalman 滤波算法研究

针对组合导航系统中Kalman滤波在实际工程应用中的不足,以惯性/卫星组合导航系统为背景,提出小波变换技术对量测噪声方差阵进行直接调控的滤波算法。介绍Kalman滤波原理,根据小波变换在时域和频域都有良好的局部化性质,检测量测噪声的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测和过去信息的比例关系。仿真结果表明:该算法对噪声干扰有较强的自适应性,能有效抑制滤波发散,提高系统的精度和鲁棒性。     

自适应小波阈值去噪算法及在图像处理中的应用

针对图像去噪的问题,提出一种基于自适应小波阈值去噪的算法.该方法根据噪声在小波变换下的特性自适应确定小波分解的阈值,并将去噪图像的峰值信噪比作为性能指标,采用中点法进行寻优,得到最优的阈值参数.该方法具有自适应性强、算法简单、去噪效果好等特点.通过实例表明,该方法比原有的阈值去噪算法去噪效果更佳,使图像达到更良好的视觉...     

一种扩展的第二代小波构造及应用

在第二代小波构造的基础上,提出了一种扩展的第二代小波构造方法。该方法将Sweldens构造小波的内插细分多项式,由奇次扩展到正整数次,从而使小波消失矩选择范围由偶数扩展到正整数。论文用第二代小波与扩展的第二代小波对光纤陀螺漂移进行了滤波仿真实验,结果表明,扩展的第二代小波能得到比较理想的滤波效果,该方法为应用提供了更广泛的小波选择。     

小波包变换结合最小均方自适应滤波算法

考虑到小波包变换与最小均方(LMS)自适应滤波算法各自所独具的一些优点,将它们结合起来共同用于导弹引信的滤波抗干扰.通过 Matalab仿真结果表明,这种方法能够取得比较好的滤波效果.     

一种基于小波变换的数字图像非线性滤波器快速算法

文中针对传统数字图像离散序列非线性滤波器算法中运算量大的缺陷,提出了一种新的基于小波变换的数字图像离散序列非线性滤波器计算方法.基本思路是将双边小波变换简化为单边小波变换,降低了计算模型的复杂度,利用向量奇偶分量同时代入模型计算,简化了数据恢复的步骤,从而大大提高了离散型非线性滤波器运算速度.实验结果证明,文中所提出的方法能够很好地兼顾算法的效率和概率分布图的准确性.     

一种基于小波变换的卫星SAR海洋图像舰船目标检测方法

本文依据SAR图像海洋背景和舰船目标特点分析,提出了基于小波交换的卫星SAR海洋图像船舶目标检测方法,仿真分析结果表明该方法实用、有效.     

基于小波变换和形态学的目标图像增强算法

基于图像视觉信息的目标检测与识别一直是研究的重点和难点,针对复杂坏境的图像呈现出对比度低,强噪声干扰,灰度集中的特点,提出了一种基于小波变换理论和数学形态学的目标图像增强方法;首先对图像进行了小波变换,提取高频分量系数,其次利用阈值算法对图像进行降噪处理,最后对图像进行形态学交替滤波得到增强后的图像;实验表明:该检测算法对提高信噪比,增强目标有很好的效果,适合与目标检测与识别,算法在性能上优于传统的单一算法。     

一种小波自适应阈值的MEMS陀螺降噪方法

随机噪声是影响MEMS陀螺精度的重要因素。文中在介绍提升小波变换、平移不变小波变换和传统闽值的基础上．采用4阶Daubechies平移不变提升小波变换自适应阈值降噪方法．对某MEMS陀螺信号分解4层进行自适应阈值降噪处理．数据处理验证了此算法在MEMS陀螺降噪处理的有效性。     

小波域自适应滤波的红外弱小目标检测

针对红外弱小目标检测,在图像自适应阈值降噪的基础上,提出了一种小波域自适应滤波的检测算法.该方法利用图像小波分解后高低频分离的特点,采用基于Context模型的自适应滤波器对含有目标的高频系数进行处理,最后采用自适应门限进行二值化图像分割以检测出目标.实验结果表明,与Top - hat滤波相比,该方法能够更有效地检测出...     

希尔伯特-黄变换与小波变换在故障特征提取中的对比研究

研究了希尔伯特一黄变换( HHT)和小波变换(WT)在故障特征提取中的应用。以电源系统三相短路故障为例,针对无畸变和有畸变两种故障电压信号,采用HHT和WT提取故障特征。对比了仿真结果并分析了WT存在的问题。得出对于故障造成信号包络变化但频率基本不变的信号,HHT比WT的故障特征提取更有效。     

An Orthogonal Wavelet Transform Fractionally Spaced Blind Equalization Algorithm Based on the Optimization of Genetic Algorithm

An orthogonal wavelet transform fractionally spaced blind equalization algorithm based on the optimization of genetic algorithm(WTFSE-GA) is proposed in viewof the lowconvergence rate,large steady-state mean square error and local convergence of traditional constant modulus blind equalization algorithm(CMA).The proposed algorithm can reduce the signal autocorrelation through the orthogonal wavelet transform of input signal of fractionally spaced blind equalizer,and decrease the possibility of CMA local convergence by using the global random search characteristics of genetic algorithm to optimize the equalizer weight vector.The proposed algorithm has the faster convergence rate and smaller mean square error compared with FSE and WT-FSE.The efficiency of the proposed algorithm is proved by computer simulation of underwater acoustic channels.     

基于正交小波变换的判决引导联合盲均衡算法

为了克服水声信道时变多途的影响和基于统计特性的线性均衡(LE)算法收敛后稳态误差大的缺点,提出了基于正交小波变换(OWT)的判决引导联合盲均衡算法(OWT-LE+DD).该算法将OWT理论引入,充分利用OWT良好的去相关性,加快了收敛速度,并采用软判决的方式与判决引导(DD)算法相结合,纠正信道引入的载波相位旋转,减小了稳态误差。水声信道的仿真结果,表明了算法的有效性。     

基于小波变换的外弹道测量数据处理方法

为去除外弹道测量数据中的噪声,分析小波变换用于外弹道测量数据处理的基本原理,结合某新型雷达和弹种的参数进行弹道测量数据仿真,用小波变换的方法对仿真数据进行处理,并与Kalman滤波方法的结果进行比较。仿真结果表明在弹道模型未知的情况下,小波滤波方法的精度更高,战场实用性更强。     

Method of Infrared Image Enhancement Based on Stationary Wavelet Transform

Aiming at the problem,i.e.infrared images own the characters of bad contrast ratio and fuzzy edges,a method to enhance the contrast of infrared image is given,which is based on stationary wavelet transform.After making stationary wavelet transform to an infrared image,denoising is done by the proposed method of double-threshold shrinkage in detail coefficient matrixes that have high noisy intensity.For the approximation coefficient matrix with low noisy intensity,enhancement is done by the proposed method based on histogram.The enhanced image can be got by wavelet coefficient reconstruction.Furthermore,an evaluation criterion of enhancement performance is introduced.The results show that this algorithm ensures target enhancement and restrains additive Gauss white noise effectively.At the same time,its amount of calculation is small and operation speed is fast.     

正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法

为克服传统多输入判决反馈盲均衡算法(MI-DFE)稳态误差大、收敛速度慢的缺点,在分析正交小波、分数间隔均衡器、频率分集技术的基础上,提出了一种正交小波分数间隔频率分集自优化盲均衡算法(WT-FF-SOC).该算法将正交小波、分数间隔均衡器与频率分集技术相结合,先得到正交小波分数间隔频率分集盲均衡算法(WT-FF);对WT-FF中每一路的输出合并后再进行判决反馈,用常数模算法(CMA)更新权向量,并作为WT-FF-SOC的跟踪模式;对WT-FF中的每一路信号进行判决反馈处理后,再对判决反馈滤波器的输出进行合并,在推导盲RLS算法后,用盲RLS算法更新权向量,并作为WT-FF-SOC的启动模式。两种模式利用代价函数的判决阈值进行切换。该算法具有收敛速度快、稳态误差小的特点。水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性。     

一种新的频域自适应波束形成算法

在分析传统自适应波束形成的基础上，提出了一种新的频域自适应波束形成算法。该波束形成算法先对输入信号进行FFT，然后在空间频域上带通滤波，最后.通过LMS(最小均方）算法实现自适应波束形成。FFT变换后信号自相关下降，LMS算法收敛速度提高；空间频域上帯通滤波可以消除带外的干扰信号，实现容易；带通滤波后的信号维数大大下降，LMS算法计算量和存储量大大降低，收敛速度进ー步提高。理论分析和仿真结果表明了该算法收敛速度很快、性能较好，且计算量和存储量较少，易于实时实现。     

基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法

针对传统的常数模盲均衡算法(CMA)收敛速度慢、稳态误差大和局部收敛的缺点,提出了一种基于遗传优化的正交小波分数间隔盲均衡算法(WT-FSE-GA).该算法通过对分数间隔均衡器的输入信号进行正交小波变换,以降低信号的自相关性,并利用遗传算法全局随机搜索的特性,对均衡器权向量进行优化,以降低CMA陷入局部收敛的可能性.与...     

小波变换在信号去噪中的应用

文中通过对信号与噪声在经过小波变换后不同特点的分析，讨论了一种对含噪信号进行噪声消除的方法，该方法与传统的低通滤波器相比在改善信噪比的同时还保持了很好的时间分辨率．最后通过仿真实验．证明了该方法的有效性。