基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪

针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法。首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪。实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效。     

一种基于双谱的卡片计数新方法

利用信号的自相关和双谱技术提取周期信号的幅值和相位,重构有效信号的周期模式,并采用匹配滤波抑制噪声放大信号,通过统计滤波后的有效波峰得到卡片数目,提出一种基于双谱的卡片计数方法.仿真结果表明,该方法计数精度高,鲁棒性好,且运算简便,易于工程实现.     

亚健康脉象信号的非参数化双谱估计

根据脉象信号的非高斯随机特性,应用双谱估计对其进行分析,提取处于亚健康状态的脉象信号的异常信息,探索亚健康的诊断与治疗评估的客观诊断依据.在信号处理过程中,双谱的相位携带有信号的重要特征信息.采用双谱估计分析法中的非参数化算法对脉象信号进行研究发现,处于亚健康状态的双谱幅值谱峰比处于健康状态的更突出,较大双谱值的分布更为集中.实验结果表明:非参数化双谱估计是分析脉象信号的有效且可行的方法,可以作为识别亚健康状态的方法进行深入研究.     

中医脉象信号的参数化双谱估计及其切片分析

将双谱估计的参数化方法应用于脉象信号的分析中,采用非高斯AR模型分析方法,对15例吸毒者和15例正常人脉象信号进行了参数化双谱估计。选取双谱幅值水平切片提取脉象信号的双谱幅值特征,选取双谱相位主值水平切片提取脉象信号的双谱相位主值特征,并根据这些特征,分别给出了吸毒者和正常人脉象信号的判别依据。根据这2种判别依据,识别率分别达93．3％和90％。实验结果表明,双谱估计的参数化方法能较好地分析吸毒者和正常人脉象信号的差异,是一种分析脉象信号的有效方法．     

一种基于双谱的图像噪声去除方法

为了消除或衰减图像上的噪声，同时尽可能地保留图像细节，提出了一种基于双谱的图像平滑去噪法。该方法根据双谱对高斯噪声不敏感(即高斯噪声的双谱为零)的特性，对一个像素点采用其梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值，以便对噪声进行平滑滤波的同时，最大限度地保留图像的细节信息。仿真结果表明，该方法较好地实现了这个要求。与常用的中值滤波相比，该方法处理后的PSNR可提高1dB。     

基于本征图像滤波处理可见光图像的方法

在可见光图像处理领域,为了进一步改善频域滤波法去除噪声的能力,提出了本征图像滤波法去除图像噪声的方法.以经典SVD算法为研究对象,首先探讨了奇异值重构维数的选取方法,然后分别对高斯噪声和椒盐噪声污染的图像进行去噪,验证不同重构维数的去噪效果,最后以S_(NR)和P_(SNR)为参数作出评价.结果表明,重构时,过小的维数不能恢复原始图像,过大的维数则会引入更多的噪声,只有恰当的维数才能达到理想效果.相比椒盐噪声,处理高斯噪声所得P_(SNR)值和S_(NR)值更高,表明本征图像滤波法更擅长处理高斯噪声.     

基于粒子滤波的多导心电信号的T波交替分析算法

对于多导心电信号中非稳态和非高斯的T波交替(Twavealternans,TWA)现象的分析,现有的方法都存在稳健性差的问题.提出了一种基于粒子滤波的多导联TWA分析方法,根据多导联TWA的分析框架,对经过预处理后得到的多导联ST-T段数据首先进行主成分分析,然后采用粒子滤波的方法对变换后每个通道进行TWA检测和对重构后的各导联进行TWA幅值估计,从而实现多导联T波交替的分析.仿真实验结果表明,当交替信号与噪声的比小于-15dB,多导联的粒子滤波方法的估计TWA幅值准确度高,并且没有出现TWA的漏检和误检情况.同时,对非稳态和非高斯的TWA具有很好的稳健性和抗噪性能.     

高斯与非高斯混合有色噪声中的谐波恢复

提出了一种用于在高斯与非高斯混合有色噪声中进行谐波恢复的新方法。首先利用Hilbert变换将实数观测值变换成复数形式,然后应用一种特殊的高阶累计量识别非高斯噪声的AR参数并对含噪观测值进行预滤波后,再应用基于统计量的方法进行谐波恢复。文中提出的方法能够用来恢复高斯与非高斯混合有色噪声中的一维实数谐波信号,而不用考虑谐波信号是否存在相位耦合和非高斯噪声是否对称分布,仿真实验可以证明。     

改进的小波阈值消噪法应用于脉冲星弱信号处理

利用小波变换去除噪声的基本原理和方法及消色散方法对毫秒脉冲星极弱信号进行了提取,并对噪声进行了最佳阈值选取实验研究,实现了脉冲星弱信号消色散积累后的检测和抑噪.并研究了阈值函数的几种改进方案,进而对PSR 0437-4715信号用不同方法去噪后的结果进行了分析比较,认为采用改进的阈值函数对脉冲星信号处理较采用传统的软、硬阈值函数处理具有优越性.研究结果表明改进的小波阈值消噪方法是一种提高信噪比、展示噪声和突变信号的优越方法.     

基于改进加权均值滤波的医学影像图像除噪研究

针对均值滤波算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像除噪不理想的问题,本文提出了改进加权均值滤波算法,该算法把滤波窗口中每个像素点的灰度值与计算得到的相应权值运算后作为其中心点的输出值,并运用该算法对含有椒盐噪声和高斯噪声的医学影像图像进行除噪研究.实验表明该算法对椒盐噪声和高斯噪声具有较强的抑制力,并且除噪后的医学...     

非线性滤波器的边缘保持效果比较分析

对数字图像进行去噪操作是图像预处理过程中的重要组成部分。研究了在使用不同的非线性滤波器对图像进行去噪操作后对于图像边缘信息的保留效果。实验选取中值滤波、BM3D滤波器和双边滤波器3种非线性滤波器对被高斯噪声和椒盐噪声所污染的图片进行去噪操作。实验结果表明,在只有高斯噪声的情况下,3种滤波器都能收获较好的滤波效果,而在只有椒盐噪声的情况下,双边滤波的去噪效果较差。在3组实验中,BM3D在对图片进行去噪时对于边缘信息的保持最好,而中值滤波和双边滤波会损失较多的图片边缘信息,在对图片进行滤波时,BM3D消耗的时间资源较多。     

一种混合噪声图像去噪的平滑算法

提出了一种新的混合滤波算法,对混有高斯和椒盐噪声的图像进行去噪处理.该算法首先对受椒盐噪声污染的像素点,采用自适应中值滤波算法进行去除;然后利用高阶统计量针对高斯噪声的不敏感特性,对受高斯噪声污染的像素点,采用其周围梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值去除噪声.实验结果表明,该算法能够在去除高斯和椒盐噪声的同时,保留更多的图像细节信息,特别是对感染较大噪声的图像有更好的去噪效果.     

一种高斯色噪声混响背景的宽带信号检测算法

针对由正反线性调频信号和双曲调频信号产生的宽带混响,研究了以局部平稳高斯色噪声混响模型为基础的分段匹配滤波检测算法。对匹配滤波器采用分段预白化处理,对数据进行合理分段后,对每段数据按高斯色噪声背景下的最佳检测器,即对匹配滤波检测器进行预白化处理,则可以得到分段预白化匹配滤波检测器。仿真试验实现了对混响数据下的宽带信号检测。结果表明采用分段匹配滤波器和分段预白化滤波器可以在低信混比下检测信号,其中分段预白化匹配滤波算法可以有效检测满足局部平稳高斯色噪声背景下的回波信号,且性能优于分段匹配滤波器。     

参数化S谱幅值调制及轴承故障诊断应用

针对传统谱幅值调制方法易受噪声影响的问题,利用参数化S变换得到信号在时频域中的幅值,提出了一种参数化S谱幅值调制方法。该方法首先使用参数化S变换将信号转换到时频域并得到幅值和相位,然后将不同权重赋予时频域中的幅值以改变不同能量频率成分在信号中的占比,最后将调制后的幅值与原相位结合,使用参数化S逆变换重构一系列修正信号并计算其平方包络谱以提取故障特征。仿真和实验结果表明,该方法获得的幅值信息相比传统谱幅值调制方法更加准确和全面,对强噪声环境更具鲁棒性,能够有效实现滚动轴承的外圈、内圈和复合故障诊断。将所提方法与传统谱幅值调制方法和快速谱峭度方法进行对比,证明了参数化S谱幅值调制既能检测强噪声环境下的轴承故障信息,又能同时提取多种故障分量,在滚动轴承的故障特征提取中更具优越性。     

基于本征图像滤波的可见光图像处理方法

在可见光图像处理领域中,为了进一步改善频域滤波法去除噪声的能力,提出了本征图像滤波法去除图像噪声的方法.以经典SVD算法为例,首先探讨了奇异值重构维数的选取方法,然后分别对高斯噪声和椒盐噪声污染的图像进行去噪,验证不同重构维数的去噪效果,最后以PSNR和SNR为参数进行评价.结果表明,重构时,过小的维数不能恢复原始图像...     

基于复合稀疏去噪的沙漠地震噪声消减

沙漠地震噪声既含有低频噪声又含有高斯白噪声,一般方法很难同时去除这两种噪声,针对此问题提出了使用复合稀疏去噪同时压制沙漠地震噪声中的低频噪声和高斯白噪声的方法。在复合稀疏去噪中将平方损失作为损失函数的保真度约束,将信号和信号一阶导数的 L1 范数作为损失函数的稀疏约束,然后通过最小化损失函数去除信号中的高斯白噪声。为同时去除低频噪声,复合稀疏去噪中联合使用了低通滤波器,即可一次性去除低频噪声和高斯白噪声。分别对模拟地震数据和实际地震数据进行仿真实验,实验表明该方法可有效地同时压制沙漠地震数据中的低频噪声和高斯白噪声,复合稀疏去噪的保幅略好于带通滤波器,去噪后带通滤波器会产生较严重失真,而复合稀疏去噪的失真较小。     

基于扩展谱减法的语音增强算法及实现

结合漏水信号的特性,对基本谱减法进行改进.加入重叠帧,抑制部分音乐噪声.为了适合漏水信号无静寂帧的特点,引进了由谱减法和维纳滤波器相结合而构成的扩展谱减法,使得噪声估计可以时刻更新.经仿真验证,滤噪效果更好,适合用于对漏水信号的滤噪处理.     

不同小波基对探地雷达数据椒盐噪声处理分析

探地雷达因其无损性而广泛应用于工程结构体检测及异常体探测,但其信号易受干扰,常含大量的椒盐噪声,传统时域滤波的去噪效果难以保证,为此将时频域的小波变换应用于探地雷达信号的椒盐噪声去噪处理.通过在正演记录中添加高斯白噪,得到信噪比为1、2、5、10的探地雷达模拟记录.选用不同类型小波基进行滤波处理,并计算滤波后的峰值信噪...     

双谱分析条码信号去噪的仿真研究

条码技术目前已经深入到生活的各个领域,条码扫描系统产生的扫描信号的处理仍然是研究的焦点。目前有很多种方法对条码图像进行去噪和识别处理,但去除噪声的效果不尽理想,尤其是对高斯白噪声的去除值是在噪声估计的基础上进行,由于噪声的随机行决定了对噪声的实时估计存在着误差,影响了实际的去噪效果。这里并没有对噪声信号进行估计,而是将扫描系统的扫描采样信号进行双谱分析,在双谱分析下用数学方式理论上去除高斯白噪声从而得到纯净的扫面信号,通过仿真实验证明,在SNR较低的状态下对采用该方法去除高斯白噪声有非常理想的处理效果。     

图像的多图加权求和去噪

本文提出了一种基于同一图像的多图加权求和的去噪方式。由于均值滤波器和中值滤波器对不同噪声的抑制作用,单独采用哪种滤波器都不能达到很好的去噪效果。因此,本文将图像分别进行均值滤波和中值滤波,将得到的两幅图像与原信号进行加权求和,原图像的信息对滤波后的图像起到一定的补偿效果