小波域中值滤波器在陀螺寻北仪中的应用

研究了利用小波变换消除陀螺干扰漂移的方法．通过对陀螺寻北仪两位置寻北方案的分析，表明陀螺随机干扰信号是影响系统精度的主要误差源．为此将中值滤波与小波阈值去噪相结合构造了小波域中值滤波器，并应用于陀螺数据处理中．寻北试验结果表明，该滤波器在有效对白噪声滤波的同时也能较好地去除脉冲噪声，与传统的去噪方法相比，寻北精度提高20％，对陀螺各种干扰信号具有很好的抑制作用．     

神经网络在捷联式寻北仪中的应用研究

介绍扫联式寻北仪的工作原理,研究当车体受到随机干扰时如何提高寻北仪的寻北精度问题,神经网络对非线性曲线具有较好的曲线拟合能力,用神经网络模拟寻北仪输出信号,用神经网络和低通滤波器相结合的组合滤波器对寻北仪输出数据进行处理,当系统受到冲击干扰时,用神经网络的输出代替实际传感器的输出,通过对实际的带有干扰的信号滤波结果表明,该组合滤波器能较好地抑制随机干扰对寻北结果的影响。     

小波去噪在红外水分仪中的应用

该文介绍小波软阈值滤波技术在红外水分仪中的应用.现有的红外水分仪只是进行简单的滤波与温度补偿,其性能、维护等方面还是不尽人意,针对这些问题,该文引入了小波去噪技术,进行了一些探索性的尝试,为红外水分仪的数据处理提供了新的依据.     

基于小波变换的信号去噪方法研究

介绍了几种常用的小波去噪方法及其原理,通过计算机仿真比较了这几种小波去噪方法的优缺点,为小波去噪的方法选择提供了参考。     

小波去噪的几种方法

利用小波方法去噪 ,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。该文介绍了几种常用的小波去噪方法 ,分别是小波分解与重构法、非线性小波变换阈值法、平移不变量法和小波变换模极大值法。将上述几种方法分别用于叠加了高斯白噪声的仿真信号的去噪处理 ,并通过对几种方法优缺点的比较 ,为小波去噪的方法选择提供了一个参考依据。     

小波变换在信号去噪中的应用

本文基于目前常用的小波去噪方法,通过对第三种阈值方法的分析,以及结合小波多分辨率分解的特性,提出了一种基于梯度自适应学习算法计算阈值的去噪方法。仿真分析了对含噪信号在不同尺度下分解的小波变换系数进行阈值处理,得到了很好的还原效果。     

采用数据处理方法提高车载捷联式寻北仪的精度

本文采用数据处理方法来提高车载捷联式寻北仪在受到外界干扰时的寻北精度.详细分析了捷联式寻北仪的寻北原理和外界干扰产生寻北误差的原因,提出了低通滤波方法和两种类型的统计分段方法.试验数据和仿真结果表明,所提出的方法对于寻北仪抑制某些外界干扰从而提高寻北精度是非常实用和有效的.     

小波去噪及其在虚拟仪器中的应用

利用小波对信号去噪,是小波理论应用于实际的一个重要方面。在用由虚拟仪器组成的系统进行测试时,经常要对信号进行去噪、分析等后处理。文中介绍了用于一维检测信号去噪的几种常用方法,并在虚拟仪器开发软件LabVIEW中实现了去噪算法,最后对这几种算法的去噪效果进行了比较。     

基于MATLAB的小波去噪技术浅析

介绍了小波变换的基本思想和优点及多分辨率分析的过程,并在MATLAB下利用小波变换工具箱,编写程序实现信号去噪处理。充分显示了小波变换在处理非平稳信号中的优势。     

小波去噪在电能质量检测中的应用

在电能质量检测领域,测量信号通常叠加着随机噪声,因此在噪声污染比较严重的场合,对检测到的信号一般要进行去噪处理.针对此类噪声问题,利用信号与噪声进行小波变换后在各尺度空间呈现的不同特性,提出了基于小波变换的阈值去噪法.     

基于邻域相关性的小波图像自适应软阈值降噪

提出了一种新的基于邻域相关性的自适应软阈值降噪方法.软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其圆形邻域小波系数的相关性,同时结合自适应的贝叶斯阈值进行噪声滤除.并与NeighShrink、VisuShrink、SureShrink以及wiener2法进行比较试验,结果表明,本研究所提出的方法可以获得较之其它的方法更好的降噪效果.     

小波图像去噪研究方法概述

阐述小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理,概括目前小波图像去噪的主要方法及其应用,对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望．     

基于B-小波提高寻北仪抗基座扰动的能力

为消除静基座寻北时外部基座扰动对寻北仪精度的影响，提出采用波形反对称的三阶B-小波对寻北仪原始输出信号进行滤波处理，通过对多尺度下小波变换模极大值的分析，可以确定低频基座扰动在时域上的作用点，从而消除受污染数据对寻北精度的影响，利用实测数据进行的仿真表明，该方法能有效地提高寻北仪抗基座扰动的能力。     

一种基于小波变换的医学图像增强新算法

针对目前的增强算法对噪声比较敏感的特点,本文提出一种基于多尺度小波模值的对比度增强新算法。通过设定不同的模值拉伸因子,改变不同尺度下的小波系数的模值,来增加图像反差,增强边缘等特征细节信号。同时利用信号与噪声的Lipschitz指数在局部奇异处呈现不同的表现形式的特性,滤除噪声信号,达到去噪和特征增强的双重目的。实验结果表明,该算法对噪声有一定的抑制作用, 可以在提高图像对比度的同时滤除噪声信号,有效地解决了传统方法中存在的强去噪能力和高对比度增强之间的矛盾。     

基于小波变换的ECG信号消噪

以小波变换的多分辨率分析为理论基础 ,依据信噪在小波分析下的分离性 ,对体表心电信号 (ECG信号 )进行了消噪算法的设计与实现 ,并着重强调了其中双尺度预处理算法的重要性 .实验表明 ,本消噪算法不仅能实时有效地降噪 ,还能对原信号突变点进行定位     

基于小波变换的图像去噪技术

近年来,采用小波变换进行图像去噪已成为一个活跃的研究课题。本文全面介绍了小波变换在图像去噪中的应用现状和方法分类,并对当前存在的几类去噪方法进行了分析比较,以利于对该领域的进一步研究。     

小波变换在图像去噪中的应用

图像小波域去噪可克服频域去噪单一尺度的局限性,具备多尺度多分辨率的特点,已成为目前图像去噪的主要方法之一。为归纳小波变换在图像去噪领域中的应用,简要讨论图像噪声的概念、数学模型、传统图像去噪的基本原理方法,详细阐述了图像小波域去噪的基本理论、发展过程、去噪方法,评价了3种常用方法的优缺点,对小波去噪的发展趋势进行了展望。     

小波变换在语音去噪中的应用

提出一种新的基于小波变换的语音去噪算法。利用此特性对信号进行小波域波滤,可从加噪的语音中提取人耳所能接受的频率成份,是一种简单有效的语音去噪算法。