基于小波包分析的信号噪声去除方法

文章介绍了小波的基本构造原理及基于小波分析的对非平稳信号的噪声去除方法研究,并且就阈值的选取进行了说明,给出了仿真和比较结果,得出了利用小波包对非平稳信号进行消噪效果良好的结论.     

基于小波包分析的信号噪声去除方法

文章介绍了小波的基本构造原理及基于小波分析的对非平稳信号的噪声去除方法研究,并且就阈值的选取进行了说明,给出了仿真和比较结果,得出了利用小波包对非平稳信号进行消噪效果良好的结论。     

基于小波分析的可疑金融交易时间序列研究

小波分析在数学上具有严格意义上的突变点诊断能力,不依赖于经验模型,适合检测金融交易序列中的可疑成份。文章针对可疑金融交易特征,探讨借助小波分析方法在信号奇异性检测方面具有的独特优势,从金融交易序列中识别出具有异常交易行为特征的账户。实验结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于小波分析的GPS消噪探讨

文章采用VB语言与MATLAB语言编程,提取南宁实验GPS控制网观测数据中的原始载波信号,利用小波分析理论在多尺度、多分辨率、可伸缩、可平移等分析方面的优势,分别对提取的原始载波信号、单差观测值、双差观测值采用bd3小波函数进行3层小波分解。研究高频信号特点以及不同差分方法消除噪声的效果。将小波分析理论作为数学工具,实施GPS观测数据小波分解和重组,对于发现并削弱GPS误差具有一定的参考价值。     

基于区域能量的图像融合

图像融合的目的在于将多幅图像信息加以综合,消除图像信息之间存在的冗余和矛盾,以形成对目标的清晰、完整、准确的信息描述。在小波域图像融合的范畴内,本文提出一种基于区域能量的图像融合方法,在对图像进行小波分解后,低频采用绝对值取大法,而高频采用基于区域能量的融合策略。仿真结果表明本文结果明显优于文中对比实验的结果,其中熵、互信息参数高于对比方法的融合结果。     

基于小波变换在图像处理中的应用

小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点,利用边缘提取对不同图像进行处理,并对上述结果对比分析认为:利用小波变换进行遥感图像边缘提取,须先对图像进行小波变换,然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小,实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验,获得了比较好的结果。     

基于MATLAB小波分析的奇异信号检测的研究

本文在对不同信号的奇异性检测方法进行比较的基础上,总结了基于Wavelet变换的理论,并结合两仿真实例对小波分析在奇异信号检测上的应用进行了分析。     

形态滤波技术及其在继电保护中的应用

在继电保护中形态滤波技术主要包括了形态学的信号分解以及多分辨形态学梯度级数两种方式。本文首先分析了形态学的基本概念,然后从形态学信号分解以及多分辨形态学梯度级数两个角度对其在继电保护中的应用进行了分析。     

小波分析在电能质量短期电压变化问题上的应用

电网电压的短期变化问题成为电能质量研究的主要方向之一,本文采用小波分析的方法对电压的短期变化信号的检测问题进行了研究,通过对电压骤降、电压骤升、断电等短期电压变化信号用Mallat算法进行了多分辨分析,通过对模极大值点的检测来确定扰动发生和终止的时刻,即扰动的持续时间。仿真过程和结果说明该方法的有效性和可行性。     

基于OpenMP的数学形态学并行算法研究

本文介绍了共享存储系统并行编程接口OpenMP模型、指令等.并通过研究数学形态学中的两种基本形态:腐蚀和膨胀,并利用腐蚀和膨胀算子进行空间关系的判断.     

小波的信号突变点检测在车流量检测器中的应用

为了提高车流量检测器的精度,通过现场采样大量实验数据,建立车辆通过感应线圈时频率变化曲线的数学模型。采用小波变换对频率变化曲线的突变点进行分析,得到车流量检测的新方法。这种方法不但能有效的提高车流量的检测精度,而且为进一步通过车流量检测器实现对各种车型进行预分类提供了新的思路,具有相当的研究价值。分析过程中还对利用小波变换分析信号突变点的理论依据进行了描述,并介绍了小波基的选择方法。     

金属拉伸实验数据小波变换数字滤波方法研究

小波变换具有良好的时频局部化能力。当采用小波变换对金属拉伸实验数据进行数字滤波时,不但能滤除干扰信号,而且能很好的保留信号的突变部分,体现信号原貌,这一功能是傅里叶变换所无法比拟的。通过比较傅里叶变换与小波变换对金属拉伸实验数据的滤波结果,表明采用小波变换处理含噪的实验数据,具有良好效果。     

Wavelet thresholding for some classes of non–Gaussian noise

Wavelet shrinkage and thresholding methods constitute a powerful way to carry out signal denoising, especially when the underlying signal has a sparse wavelet representation. They are computationally fast, and automatically adapt to the smoothness of the signal to be estimated. Nearly minimax properties for simple threshold estimators over a large class of function spaces and for a wide range of loss functions were established in a series of papers by Donoho and Johnstone. The notion behind these wavelet methods is that the unknown function is well approximated by a function with a relatively small proportion of nonzero wavelet coefficients. In this paper, we propose a framework in which this notion of sparseness can be naturally expressed by a Bayesian model for the wavelet coefficients of the underlying signal. Our Bayesian formulation is grounded on the empirical observation that the wavelet coefficients can be summarized adequately by exponential power prior distributions and allows us to establish close connections between wavelet thresholding techniques and Maximum A Posteriori estimation for two classes of noise distributions including heavy–tailed noises. We prove that a great variety of thresholding rules are derived from these MAP criteria. Simulation examples are presented to substantiate the proposed approach.     

一种基于小波尺度相关性的自适应阈值去噪算法

针对图像去噪时造成的边缘模糊和细节损失问题,结合小波尺度相关性理论和经典的阈值去噪方法,提出了一种新的图像去噪算法,该算法利用不同尺度上小波系数间的相关性,对原图像和噪声对应的小波系数进行最大程度的区分,对前者予以保留,对后者则结合闽值去噪方法和该小波系数是原图像的置信程度进行处理。实验结果表明,该算法在达到很好的图像去噪的同时,能很好地保留图像的边缘和细节信息。     

一种检测物体轮廓缺陷的方法探索

本文提出将二维物体的轮廓图像坐标信息转换成基于质心距离的一维向量信息来进行检测。设计了基于双正交对称小波的去噪算法。实验结果表明,这种算法可以有效地去除噪声信号和缓变信号,保留缺陷的突变信息,是一种有效和实用的轮廓缺陷检测算法。     

数字信号处理中对噪声的处理

本文探讨了数字信号处理中,噪声的处理方法。阐述了小波分析法的几种因素的影响,针对工程应用,提出了一个简单实用的解决方法。     

基于小波变换的GPS变形监测数据处理方法研究

工程实测变形信号不可避免的受到噪声的污染,为了提取真实的变形信号,要对实测数据进行降噪处理。结合武汉某大桥GPS实测变形数据介绍了小波变换阈值降噪过程,分别采用不同的小波函数和不同阈值模型进行降噪处理。根据信噪比、中误差两种降噪质量评价指标的定量比较,得出用db6小波和heursure阈值在软阈值量化作用下降噪效果较其他小波函数和阈值模型效果好。     

数学形态学方法在舌象分割中的应用

文章针对在舌图像预处理中阈值分离方法解决舌体分割问题的不足,提出了利用数学形态学法来进行二次处理的新方法,详细阐述了阈值分离方法分割舌体的过程,用数学形态学方法二次处理的原理、实现和实验结果。我们将数学形态学方法应用于舌图像中舌体分割,克服了阈值分离方法的缺陷,取了满意的效果。     

一种基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法

为了精确的检测出图像中的脉冲噪声并滤除,提出一种基于四分法噪声检测的开关中值滤波算法。该算法使用一种新的检测方法将噪声检测窗口内的像素按灰度值大小进行排序,并且通过差分方法划分出高、低阶噪声块和高、低阶信号块四部分。当待测像素属于高、低阶信号块时将其视为信号点,否则,根据噪声块与信号块内像素比例关系就可认定其为噪声点或可能噪声点,若为可能噪声点,则需扩展检测窗口重新检测。对确定噪声点,取滤窗内信号点的中值作为滤波输出。实验证明该算法对脉冲噪声有较强的抑制作用。