基于Context模型的局部阈值小波图像去噪

本文基于小波阈值去噪的基本理论，提出了一种基于Context模型的自适应小波去噪算法。该方法利用Context模型建立图像小波变换后的系数分类模型并根据分类使用不同的阈值去噪。实验结果表明本文提出的算法无论是PSNR值还是视觉效果，都大大优于传统算法。     

短波SC-FDE系统中改进的LS信道估计算法

针对短波单载波频域均衡(SC-FDE)系统中最小二乘(LS)信道估计算法受噪声影响大而导致的估计精度低的问题,提出了一种改进的基于小波去噪的LS信道估计算法。改进算法采用基于分块导频的帧结构,首先用LS算法对信道进行初步估计,然后根据小波多分辨率分析(Mallat)理论将LS估计的结果分解,并设置一个合理阈值对分解得到的小波系数处理,从而消除LS估计的残留噪声,提高估计精度。仿真结果表明,在短波信道下,改进算法不仅减小了系统开销,而且提高了LS估计的性能。     

基于复小波域维纳滤波与各项异性扩散的图像去噪

提出一种基于复小波与各项异性结合的新图像去噪算法。实验表明：去噪后的峰值信噪比与视觉质量都较复小波去噪或各项异性非线性扩散有较大改善。     

基于小波变换的语音检测算法

为了提高在低信噪比下语音检测的正确率,利用语音信号的小波分解系数在不同频段具有的谐波特性,构造出了-种具有良好抗噪性能的特征参数,结合相应的判决准则,提出了基于小波变换的语音检测算法.仿真结果表明,这种算法在低信噪比下具有较高的检测正确率.     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

瞬变电磁信号去噪方法及效果研究

采样后的瞬变电磁信号数据容易受到各种噪声的干扰，造成数据处理时分辨率较低，进而出现异常解释信息，影响后续工作进程．因此，必须选日蛤适的方法对其进行去噪处理。本文集中对三点指数逼近非线}生平滑去噪、基于小波闽值的信号去噪、基于小波变换模极大值的信号去噪、基于小波包的信号去噪等方法及效呆进行比较，对瞬变电磁法的去噪工作具有一定的现实意义。     

基于小波变换的信号去噪研究

小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。     

基于小波和Kalman滤波对GPS数据的去噪方法分析

根据KaIman滤波和小波分析基本理论及GPS信号噪声特性,将小波分析这一数学工具应用到GPS数据的去噪处理中,同时引入Kalman滤波方法,将其与小波分析方法有机结合,进而提出基于小波分析的扩展KaIman滤波方法进行GPS数据去噪处理。     

一种改进的图像压缩感知稀疏恢复算法

稀疏信号的分布模型是影响基于近似信息传递（AMP）的压缩感知(CS)信号重建效果的关键因素。因实际图像的小波近似系数、各级的水平细节系数、垂直细节系数以及对角细节系数的模型参数存在较大差异,现有基于拉普拉斯、贝努力高斯(BG)和高斯混合等模型的AMP方法因未考虑此差异而影响重建效果。为了提高模型估计的准确性,将各级小波系数的BG模型参数分开估计,进而提出了一种改进的图像压缩感知稀疏重建的新方法,即期望最大分段贝努力高斯近似信息传递算法（EM-SSBG-AMP）。仿真结果表明,相同采样率下,新算法的峰值信噪比（PSNR）明显高于5阶期望最大高斯混合近似信息传递算法(EM-GM-AMP),重建时间与5阶EM-GM-AMP相当。     

基于小波变换的异类传感器机动目标的模糊航迹关联

针对雷达和电子对抗测量对机动目标的航迹关联问题,提出了一种基于小波变换的模 糊航迹关联算法。首先通过小波分析对航迹序列进行去噪、粗关联,然后根据目标的特性建 立模糊因素子集,进行精关联。仿真实验表明：与传统的加权法相比,该算法有效地解决了 机动目标航迹关联问题,并提高了航迹关联的概率。     

基于方向小波的弱尾迹检测

针对遥感图像中的弱尾迹检测,提出了一种基于方向小波变换的尾迹检测新算法,并且比较了方向小波和传统的小波变换在检测尾迹中的不同之处。分析得出方向小波变换更符合图像的方向、纹理特征,因而不仅可以有效检测出图像中的弱尾迹,而且可以检测出某一特定方向上的弱尾迹。仿真结果表明,检测效果十分良好。     

分布式压缩的图像关联重建方法

针对通信网络有限带宽传输大数据量图像信息的瓶颈问题,提出了基于系数整合法的分布式 压缩传输的图像重建新方法,首先通过对原图像进行分块小波变换获得子图像小波系数向量 ,从而大大降低压缩编码系统的数据传输量,再对压缩编解码的子图像小波系数进行关联处 理,形成原图像的整体小波变换系数向量,最后采用小波反变换实现原图像的重构。仿真分 析结果表明,本方法计算量小,数据存储低,并具有高质量的图像重建效果。     

一种利用SA-DWT的任意形状ROI编码方法

对JPEG2000的基于比例移位法进行了有效的扩展，提出了一种基于形状编码的ROI编码方法。此方法应用文中提出的VEDCC（Vertical Edge Differential Chain Coding）算法对任意形状ROI的轮廓进行编码，同时用SA—DWT算法对图像的ROI和背景区域分别进行小波变换。实验结果表明，此方法不仅能够实现多个任意形状的ROI编码，而且重构图像的任意形状ROI边缘不会因为背景区域小波系数的移位而造成图像质量下降。     

基于组合滤波的压缩感知穿墙雷达杂波抑制

针对压缩感知穿墙雷达成像过程中受壁杂波污染严重等问题,提出了一种组合滤波的杂波抑制算法。该算法利用小波预处理、统计信号滤波法相结合的方式对回波信号进行处理,通过动态阈值分段弱正交匹配追踪进行稀疏迭代求解。在强壁杂波存在的情况下,组合滤波法能够有效地消除杂波检测出墙后目标。实验结果表明,该算法与传统单一主成分分析、奇异值分解和经验模态分解滤波相比,所成雷达像的子杂波比分别提高了1.57、1.52、1.26倍。     

基于PCA的小波多分辨图像融合方法

提出小渡多分辨率下主成份分析（PCA）的图像融合方法。首先利用小波变换对融合图像进行多分辨率分解，然后利用主成份分析方法确定图像小波低频近似系数的洎适应融合权重，采用局部区域“能量”法进行小渡高频细节系数的融合，最后将小波融合系数逆变换实现图像的融合处理。实验结果证实融合图像的目标特征突出，易于目视解译。     

自适应约束下的双边全变差正则化超分辨率重建

在经典的双边全变差(BTV)超分辨率重建中,加权系数和正则化参数的恒定性导致重建结果边缘保持能力受限。为此,提出了一种自适应约束的BTV正则化先验模型。算法首先定义了图像的局部邻域残差均值以区分当前像素属于平坦区域还是边缘区域;然后针对加权系数的不变性导致边缘削弱的问题,利用边缘方向和垂直边缘方向扩散性的不同,设计自适应权重矩阵;最后根据代价函数的极值问题推导出迭代公式,从而进行图像的超分辨率重建,重建过程中采用自适应的方法确定正则化参数,以便求得代价函数的全局最优解,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明：与双三次线性插值法和经典BTV算法相比,该算法取得了更好的视觉效果和更高的峰值信噪比,更多地保留了图像的边缘细节信息。     

小波函数的电路合成方法

针对国内对小波的研究主要集中在算法和应用方面,小波的电路实现方法研究还鲜见的现状,提出了一种小波函数的电路实现方法。小波函数使用反曲型母小波模拟,电路由双极型晶体管、可控放大器和线性无源电子元件等组成。根据小波分解的多分辨率近似特性,有限能量多变量函数能使用这个模拟电路近似表示,结合实例,PSpice仿真实验表明,小波函数的电路合成方法是有效、可靠的。     

基于小波方向滤波的有云层遥感图像舰船检测方法

提出了小波分析和方向滤波相结合的有云遥感图像目标检测方法。首先对原始遥感图像进行小波分解,采用比率-平均边缘检测法检测人造目标的边缘方向,在该方向上进行Frost滤波,有效抑制云层干扰的同时突出了人造目标及其边缘信息;然后进行阈值分割并剔除大块云层,根据区域的平均边缘梯度剔除小块云层,实现了有云遥感图像的舰船目标检测。实验证明,该方法能减少遥感图片云层对舰船检测的影响,并具有较高的目标检测率。     

一种基于场强差的移动台定位改进算法

为了解决传统的移动台定位过程中信号的传播误差对定位精度的影响,提出了一种基于移动台与服务基站之间的场强差来确定移动台位置的改进算法。小波变换在信号消噪处理中可以取得良好的效果,通过选择合适的小波函数和分解层数,对测量得到的场强差进行分解和重构,然后用经典Chan算法确定移动台位置,大大降低了传播误差对定位精度的影响。仿真表明,该算法能很好地抑制传播误差,其定位效果比直接使用Chan算法更加稳定。     

基于提升小波算子的MUSIC法的DOA估计

在低信噪比且不增加接收阵元数目的条件下,提出利用提升小波算子对接收 信号进行预处理,然后用MUSIC法进行谱估计。仿真试验表明该算法有效提高了DOA估计的 分辨率和精度,与传统的基于一代小波域的DOA估计的算法对比,该算法具有复杂度低、收 敛快且精度高的性能,为实时信号的处理提供了支持,在科研和工程实践领域具有一定的 理论价值和应用价值。