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1.
基于提升的自适应非线性小波变换研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统小波变换在处理信号时缺乏自适应能力的缺点,提出一种新的自适应小波变换算法.读算法主要基于信号的局部结构特征的相关性,及这种相关性所表现出的方向性,利用这些信息采用自造应提升策略来构造小波.给出了一种新的自适应非线性更新算子U的结构,并证明了采用此结构分解的小波可很方便地实现完全重构.先给出算法结构的一般框架,然后给出了在一维和二维情况下具体实现的例子.试验表明该算法优于一般算法,和其它自适应小波算法相比,本算法有更强的自适应能力和更大的灵活性. 相似文献
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自适应阈值多小波故障暂态信号去噪方法 总被引:8,自引:2,他引:6
在介绍多小波基本理论的基础上 ,探讨了基于多小波的信号去噪方法。针对目前多小波去噪方法的不足 ,提出一种基于自适应阈值的多小波去噪方法 ,应用于电力系统输电线故障暂态信号的去噪 ,并与基于传统阈值多小波和小波的去噪效果进行了比较。仿真结果表明 ,该方法可以根据实际信号自适应改变阈值大小 ,在去噪效果上优于传统多小波去噪方法。 相似文献
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面向多源遥感数据的小波变换融合技术 总被引:3,自引:1,他引:3
从遥感影像数据出发,对基于小波变换方法的融合模型、小波变换的算法实现及其改进方法,以及小波变换的特点和客观评价标准等方面,进行了比较全面的论述。对小波变换在遥感影像融合中需进一步研究的问题进行了探讨,指出应用多进制小波进行融合是其主要的发展趋势之一。 相似文献
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基于自适应窗的小波域图像去噪算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种利用自适应窗的小波域双重局部维纳滤波图像去噪算法。综合考虑小波分解后各个子带中能量分布的方向特性和图像本身的边缘和纹理特性,该算法首先估计每个子带中信号的能量分布进而在每个子带中确定自适应窗,然后利用自适应窗估计出的能量分布对含噪图像进行双重维纳滤波来去除噪声。实验结果表明该算法对含噪图像去噪的效果优于已有的采用二维可分实小波进行图像去噪的算法。 相似文献
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基于离散小波变换的自适应消噪方法为雷达信号的滤波提供了一种可行的方法.但DWT不具有平移不变性,若不用相同的小波对滤波后的信号进行重构,则会带来较大的重构误差.针对这一现象,提出了基于提升静态小波变换的自适应消噪方法,它首先根据DWT的提升方法,得到SWT的提升和对偶提升实现方法,然后通过SWT的提升方法将信号分解为多个子带,利用引入更多动量因子的权系数的迭代公式进行自适应匹配.并对匹配结果二次自适应,得到拟合的原信号.仿真结果表明,该方法可在计算量增加不大的前提下,进一步改善系统的滤波性能. 相似文献
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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
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为了有效地去除信号中的噪声,提出了一种基于对称小波多层系数乘积的信号去噪算法.该算法利用时称小渡能够反映信号突变位置的特点,把相邻的两层细节系数相乘得到模极大值,再加以阈值化和归一化,然后与低层的细节系数相乘,得到降噪的细节系数,重构后得到去噪信号.给出了应用该算法的具体步骤,并且通过仿真实验证明了该算法的有效性. 相似文献
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针对惯性仪表测量信号中包含大量随机噪声的问题和经典小波的缺点,研究了提升小波算法在信号去噪和初始对准中的应用.研究了基于提升方式下的小波算法,并将其应用到惯性器件测量信号噪声消除中;建立了捷联惯导系统粗对准方案和在大方位失准角条件下的非线性精对准模型;将基于提升小波的噪声消除算法应用于捷联惯导系统初始时准中.实验结果表明,提升小波算法有效去除了惯性器件测量信号中的噪声;基于该算法,可提高初始对准速度和精度. 相似文献
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杂波环境下多传感器跟踪的数据融合 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了一种在杂波环境下,利用两个传感器跟踪一个高度机动目标的算法。该算法是由以下两个算法相结合组成:(1)适合杂波环境下机动目标跟踪的概率数据关联滤波算法;(2)适合高度机动目标跟踪的混合多模算法。文中给出了这种新算法的一个计算机模拟结果。 相似文献
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推广的多传感器数据融合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文对工程实际中多传感器系统线性化后存在未知的系统误差,测量噪声具有指数衰减相关,且与状态噪声相关的问题,提出了推广的多传感器数据的分层融合算法和多传感器自适应数据融合算法,给出了计算流程图,可以对目标的状态进行实时估计,这两种算法对防空导弹体系制导雷达组网数据融合具有理论意义与实用价值。 相似文献
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多传感器数据的准分层融合法 总被引:4,自引:0,他引:4
本文针对非线性多传感器系统的状态估计问题,提出了准分层融合算法。文中,首先推出了准分层融合估计式,而后说明其算法,并讨论其性质,最后,给出其工程上可实现的结构框图。理论结果表明,该算法可用作多传感器的广义卡尔曼滤波。实际需要表明,该算法比文献 ̄[1]中线性系统的分层融合法更有应用前景。 相似文献
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基于组合优化分配的多传感器数据互联 总被引:2,自引:0,他引:2
在建立多传感器系统现测表达和互联似然比测度的基础上,多传感器多目标数据互联被表达为多重组合最优分配问题.利用一个具有多项式时间复杂度的次优算法,多重分配的方法被应用到由雷达和红外所组成的异类多传感器数据融合系统之中,实现了其中的多目标互联. 相似文献
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图像数据融合的目的是恢复出分布在不同图像中的有用信息。在多层次MRF模型的基础上提出了一种多分辨率图像融合算法。该算法将定义在多层次图结构上的非线性因果Markov模型与贝叶斯SMAP(sequenti almaximumaposteriori)准则结合起来 ,弥补了MAP(maximumaposteriori)准则在多层次图结构上计算不合理的缺陷。实验部分中 ,对两种算法用于被高斯白噪声污染的合成图像的恢复结果进行了比较 ,并将该算法用于实际的多分辨率航空图像。实验结果表明了该算法的优越性。 相似文献
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一种新的基于小波变换的图像融合方法 总被引:5,自引:1,他引:4
提出了一种新的基于小波变换的多光谱与高分辨率图像融合方法。该方法通过强度因子有效地将高分辨率图像经小波分解的低频分量信息融合到多光谱图像经小波分解的低频分量中去 ,使得经过小波反变换的融合图像较大程度地保留了多光谱图像的光谱信息和高分辨率图像的空间分辨率。给出了该方法的融合结果 ,并与小波变换法 (WT方法 )进行了比较 ,证明了该图像融合方法的正确性和有效性 相似文献
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基于Bayes估计的多传感器数据融合方法研究 总被引:22,自引:0,他引:22
对多传感器数据融合方法进行研究 ,以 Bayes估计理论为基础得到了多传感器最优融合数据 ,并将它与其它方法得到的融合数据进行了比较 . 相似文献