共查询到19条相似文献,搜索用时 93 毫秒
1.
2.
利用子波变换提取目标回波波形特征 总被引:6,自引:0,他引:6
对Donoho阈值决策子波域去噪方法进行了研究,该方法采用软限幅函数对噪声信号的子波变换系数做阈值处理以达到去噪的目的。具体讨论了在Sym8子波基底下,用此方法对非平稳雷达回波进行五尺度的Mallat算法仿真,结果表明该方法除对噪声具有很好的拟制效果外,还有效地保留了目标回波波形特征,从中看到子波变换用于特征提取在雷达信号处理中是一个十分吸引人的新方法。 相似文献
3.
一种基于子空间匹配投影的暂态信号检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用短时傅立叶变换和子波变换的性质,针对两种实际的信号模型,提出了一类基于线性时频子空间匹配投影算法的暂态信号检测方法,推导了它的两种实现形式,并给出了计算机仿真结果。该方法充分利用了信号的先验信息并建立了匹配的信号模型,表现了较好的性能 相似文献
4.
5.
6.
7.
8.
介绍了一种基于非线性多小波变换的信号去噪方法。通常子波域去噪中使用的Donoho软阈值法是很有效的,但是,由于忽略了边缘检测,导致在重构信号时丢失了部分的边缘信息,着眼于上述不足,在非线性多小波变换的基础上,提出了一种边缘检测与软阈值去噪相结合的去噪算法,实验证明此算法对提高重构信号的信噪比是非常有效的。 相似文献
9.
基于子波奇异性检测的水声信号去噪方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
基于低信噪比、非平稳水声信号中,信号的有效频谱是固定的、噪声的频谱是随机的、信号频谱由代表水声信号特征的各基波和其对应的各次谐波构成的特点,提出了利用子波奇异性检测特性实现水声信号去噪的方法。该方法首先对水声信号进行多分辨分解,求取各尺度上信号的频谱成分;然后,根据最大尺度上最高的频谱幅度,确定该尺度上信号的有效频谱成分,再按照基波与谐波的关系,确定其它各级尺度上的有效频谱成分,去除奇异频谱;最后对去除奇异频谱后的信号进行频域.时域变换及子波重构。经对实测水声信号进行仿真,获得了较好的去噪效果。 相似文献
10.
11.
SAR图像中内波参数提取方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
海洋内波在星载SAR图像上表现为明显的亮、暗带 ,通过SAR图像分析可以提取其波长和传播方向参数。小波分析在频域和空域具有局部细化特性 ,在内波信号分析有很大的优势。在预处理阶段 ,二维小波分析软阈值方法可对图像进行噪声滤除。小波变换能量分布法与小波变换极大模值法估计内波波长各有特点 ,小波变换极大模值法估计波长精度较高。选用小波变换极大模值法对SAR图像剖视图进行分析 ,估计内波波长 ,并利用Radon变换方法检测内波的方向 ,取得了良好的结果 相似文献
12.
基于小波变换奇异信号检测的研究 总被引:23,自引:1,他引:22
奇异信号中的奇异点及不规则的突变部分经常携带有比较重要的信息 ,它是信号重要的特征之一。用李氏指数 (Lipschitz)来描述信号的局部奇异性。证明了小波变换确实能用来检测信号的局部奇异性。而利用小波变换模的局部极大值和信号奇异点之间的关系 ,同样可以对信号的局部奇异性进行分析 ,而且运算量较小。证明了小波变换模极大值能够检测信号奇异性 ;分析了奇异信号检测时小波基的选择的条件。最后给出实例分析的结论 :为了有效地检测奇异信号的各种奇异性特征 ,小波基消失矩必须具有足够的阶数 相似文献
13.
提高水资源监测数据的真实性与完备性是国家水资源监控能力建设的重要内容.本文基于当前国家水资源监控数据的实际统计状况,提出采用小波变换模极大值的方法实现对取用水监测数据的降噪和奇异值的挖掘,并将辨识出的奇异值进行剔除处理后的监测数据序列作为粒子群-最小二乘支持向量机模型的训练样本,进而根据拟合函数对奇异值进行修正的策略.通过对重点取用水户的取用水监测数据进行实证研究结果发现,利用小波变换模极大值可较大限度地保留取用水监测数据的原始信息,并实现对其中变动幅度偏大数据的分离,可有效降噪并观测取用水监测数据的内在变化规律;同时借助相对误差可进一步挖掘监测数据中存在的奇异值,且辨识效果要好于传统统计方法;而粒子群-最小二乘支持向量机模型对取用水监测数据的样本拟合要比普通最小二乘支持向量机、曲线拟合等方法更为有效,运用该方法修正的取用水监测数据奇异值更加符合实际取用水需求的特点. 相似文献
14.
基于WPTMM的PM2.5与气象条件关系的联合多重分形分析 总被引:1,自引:1,他引:0
PM2.5是影响空气质量的主要污染物,PM2.5污染浓度与气象条件关系密切,研究气象条件对PM2.5浓度的影响对改善城市空气质量有着重要意义.鉴于分形和小波在处理复杂非线性系统时的优势,本文提出了基于小波包变换模极大值(wavelet:packet transform modulus maxima,WPTMM)的联合多重分形,首先对变量序列进行小波包分解,使用模极大值进行去噪,然后构造联合配分函数,最后计算联合多重分形谱,分析两个变量之间的分形相关性.该方法将单个变量的多重分形扩展到两个变量的联合多重分形,并且利用WPTMM计算联合多重分形谱降低了计算复杂度,同时去除噪声的影响.用本文方法分析北京、香港PM2.5浓度与各气象要素之间的关系,实验结果表明,该方法能够有效地分析各种气象要素在不同季节中对PM2.5浓度的影响. 相似文献
15.
随着雷达技术的快速发展,低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下的雷达目标信号提取越来越重要。传统的脉冲压缩算法在低SNR条件下作用不明显。提出了一种新的在低SNR条件下的雷达目标回波信号提取算法。该算法在传统脉冲压缩算法的基础之上,采用小波变换对脉冲压缩后的信号进行分解,提取信号高频信息的小波系数。再用改进的小波变换模极大值算法对信号的高频信息进行去噪,然后重构信号的高频信息,最后再重构完整的雷达目标回波信号。仿真结果表明,该算法能够有效地去除噪声,提取出雷达目标的回波信号,相比于脉冲压缩算法及其他算法性能得到了很大的提升。 相似文献
16.
基于小波分析的股市波动的多重分形辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
以上证指数和深圳成分指数日收盘价的时间序列为样本,利用小波分析方法剔除序列的噪声干扰,对序列保留的波动趋势进行多重分形辨识.通过 WTMM (小波变换模极大)计算配分函数,尺度函数和多重分形谱等,全面细致的量化了序列的局部及不同层次的波动奇异性.计算结果表明:去除噪声干扰后, 中国现行证券市场的波动呈现显著的多重分形特征. 相似文献
17.
一种基于小波模极大值的信号去噪算法 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了小波变换中噪声和信号的次要的模量极大值曲线对定位信号特征点造成干扰的问题,提出一种基于小波模阈值和模极大值曲线长度阈值的去噪算法,并把该算法与传统小波阈值去噪算法进行了对比。仿真结果表明,该算法可以明显地去掉噪声和信号中次要的模极大值曲线,保留信号主要的模极大值曲线,在定位信号特征点上优于小波阈值去噪算法。 相似文献
18.
本文描述了一种新的图像特征提取方法.它基于小波变换的多尺度方法,这种方法通过对二进尺度下图像小波变换局部极大值的检测提取图像边缘特征.文中给出了图像特征提取的实例. 相似文献
19.
New algorithm for infrared small target image enhancement based on wavelet transform and human visual properties 总被引:1,自引:0,他引:1
Wang Xuewei Liu Songtao & Zhou Xiaodong Automatic Control Engineering Dept. Naval Aeronautical Engineering Inst. Yantai P. R. China 《系统工程与电子技术(英文版)》2006,17(2):268-273
1 .INTRODUCTIONBecause of the li mitation of the existing infrareddevices’function,the effects of infrared sensor’si maging are far from perfection and have manydrawbacks such as big noise , low contrast , andpoor visual effects , which affect badly its use inthe real battlefield. The goal of i mage enhance-ment is to reduce noise , preserve edges and i m-prove the visual effects of i mages , so i mage en-hancement is an absolutely necessary part of signalprocessing in the infrared i mag… 相似文献