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文中提出一种结合Tetrolet变换和主动随机场模型的去噪方法,用于抑制图像中的高斯噪声.对含有高斯噪声的图像进行Haar小波分解,在小波变换域利用主动随机场算法针对高斯噪声进行去噪,并利用小波逆变换重构去噪后的图像,最后用Tetrolet变换在变换域进一步抑制噪声.实验结果表明,与直接利用小波、Tetrolet、马尔科夫随机场模型以及主动随机场模型等方法相比,该方法对添加不同程度高斯噪声的图像有更好的去噪效果. 相似文献
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在广义高斯噪声下,根据最大后验概率准则比较了多元信号的并行非线性检测和最佳并行线性检测. 在高斯噪声条件下,并行非线性检测器性能接近于最佳并行线性检测器. 若噪声是广义高斯的,特别是当噪声幅度集中于均值零附近时,并行非线性检测器的检测性能优于最佳并行线性检测器. 相似文献
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超低频大气噪声幅度概率分布模式的辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对实测的超低频大气噪声幅度统计分析,验证超低频信道噪声幅度服从Middleton的ClassA模型。为保证超低频噪声幅度统计特性的准确性,采用频域法对超低频信道电磁噪声数据进行预处理,抑制了50Hz工频干扰。接着对超低频信道大气噪声数据进行Lilliefors假设检验,证明了超低频信道大气噪声的非正态属性。最后在估计Class A瞬时幅度概率分布参数值的基础上,根据概率分布图和Q-Q图结果综合分析作出结论,即采用Class A瞬时幅度概率模型,可以很好地描述超低频信道大气噪声数据的幅度统计特性。 相似文献
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基于多尺度小波包变换良好的时频局部分析能力,对一类非高斯噪声—多模噪声的统计特性进行研究.仿真表明,对多模噪声做小波包变换,实现了将多模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,小波包变换的检测性能比传统的高阶统计量的检测性能优越. 相似文献
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船舶辐射噪声的非平稳ARMA模型的建立 总被引:2,自引:0,他引:2
分析了船舶辐射噪声信号的特点,提出了一种简单、新颖的适用于船舶辐射噪声的非平稳ARMA模型.对海上实录的三大类船舶辐射噪声建立ARMA模型的实验结果表明该非平稳模型不仅具有较简单的形式,而且具有较高的精度. 相似文献
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考虑到图像是一个局部平稳信源,提出一种局部内容自适应的LSB(least significant bit)匹配隐写分析方法. 该方法将LSB匹配隐写建模为加性高斯噪声,将图像空域细节分量建模为高斯混合模型. 在局部区域内用期望最大化算法估计模型参数,取最小方差值为局部隐写噪声方差的估计. 然后提取局部方差直方图的加权和特征,以反映图像不同复杂度区域隐写前后的变化. 将原始特征和校准特征相结合,作为分类特征. 对未压缩图像库的实验表明,该方法较现有方法具有更好的检测性能,在嵌入率低至25%时仍有较可靠的检测性能. 相似文献
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以符号动力学为分析工具,讨论了一类单峰映射混沌序列在符号动力学空间上的马尔科夫过程模型,从该模型出发给出了一种极大似然混沌序列噪声消除的Viterbi算法,并利用符号动力学的特点,对该算法的消噪效果进行了理论分析和仿真比较.实验表明,这种消噪算法的仿真结果和理论分析的结果是一致的,可以应用于混沌通信中的信号消噪处理. 相似文献
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基于带相关噪声系统的一种最优Kalman滤波算法,应用白噪声估计理论和射影理论,提出了一种带白噪声估值器的固定滞后最优Kalman平滑器。它可递推实现,一个仿真例子说明了其有效性。 相似文献
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应用现代时间序列分析方法,基于Kalman滤波和白噪声估计理论,对于广义离散随机线性系统的一种典范型,提出降阶Wiener状态估值器,可统一处理滤波、平滑和预报问题,并且能减少计算负担,便于实时应用.一个仿真例子说明其有效性. 相似文献