基于小波窗口的模极大值去噪算法

在相关去噪和模极大值去噪的基础上,提出了一种基于小波窗口相关的模极大值去噪算法.即先用小波窗口相关法时最大尺度的小波系数进行预处理,再用模极大值法去除各层系数的噪声.该算法不仅克服了通常相关去噪算法中小渡系数对偏移敏感的缺点,避免了阙值选择受噪声影响的问题,同时,它也解决了模极大值算法中由于小尺度上噪声影响较大而造成的对信号小波系数定位不准的问题,减少了模极大值法的累积误差.仿真实验验证了新方法的有效性,特别是信噪比较低时,该方法的效果尤为显著.     

基于小波和脊波的图像联合去噪方法

为了在图像去噪时更好地保持细节特征,提出了联合小波和脊波的阈值去噪方法。在含噪图像小波分解后,对每一尺度下三个高频子带的细节分量进行单层逆变换,得到该尺度下的细节图像。对细节图像进行脊波阈值去噪处理,然后再进行单层小波分解。用所得的高频子带分别代替先前小波分解所得的高频子带。最后对处理后的图像小波系数进行小波逆变换,得到去噪图像。实验表明,在处理具有直线特征的图像时,该方法要优于单纯的小波或脊波阈值方法。     

基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error, LMMSE)估计的SAR图像降噪方法。首先通过SAR场景下的Kmeans聚类算法将相似图像块聚类;然后针对每一类相似图像块集合进行奇异值分解(singular value decomposition, SVD),得到同时包含图像块集合行列相关信息的含噪奇异值系数;为从含噪奇异值系数中更准确地估计出真实图像奇异值的系数,先通过加性独立信号噪声(additive signal-dependent noise, ASDN)模型将乘性噪声转化为加性噪声,再利用LMMSE准则对奇异值系数进行估计,最后将估计结果重构得到降噪后的图像块集合。实验结果表明,该方法充分利用相似图像块集合奇异值系数稀疏的特性,采用LMMSE准则估计奇异值系数,既保证了系数中噪声分量的去除又避免了图像纹理细节对应小系数的丢失,不仅去噪效果明显,同时能有效地保持图像纹理细节,具有良好的图像视觉效果。     

基于噪声圆形特性的宽带相干信号DOA估计方法

针对色噪声下基于差分去噪的宽带相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对相干信源数有限制的问题，提出一种基于噪声圆形特性去噪和Toeplitz矩阵重构的估计算法。首先，对接收到的信号求取协方差矩阵，利用噪声的圆形特性消除噪声。为达到对协方差矩阵进行Toeplitz矩阵重构的要求，通过协方差矩阵相乘来构造新的数据协方差矩阵。然后，通过Toeplitz矩阵重构来解相干。最后，利用旋转子空间算法准则构造聚焦矩阵，使用传播算子算法实现DOA估计。理论分析及仿真实验验证了该算法的有效性，该算法对相干信源数的奇偶没有限制，同时该算法也适用于高斯白噪声下宽带相干信号DOA估计的场景。     

基于Shearlet域系数处理的SAR图像降噪

结合图像在Shearlet域中系数的特点,提出了一种基于Shearlet系数稀疏表示与投影总变分(total variation, TV)相结合的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像去噪算法。有效解决了稀疏表示在图像去噪时存在的边缘细节损失与TV去噪时存在的光滑区域阶梯效应。首先,利用SAR图像Shearlet系数的稀疏性,结合系数稀疏表示模型,采用分段正交匹配追踪方法求解优化解,从统计意义上实现稀疏表示后的系数均值为真实图像系数均值的无偏估计;其次,为弥补稀疏表示中丢失部分系数在图像细节上的损失,同时结合这部分系数对应的Shearlet函数有利于表征图像边缘细节的特性,针对图像在丢失系数对应的Shearlet函数空间中投影重构的结果,结合TV方法迭代去噪。实验结果表明,该方法充分利用Shearlet域系数的特性,采用稀疏去噪与投影TV相结合的方法以弥补各自缺陷,在去噪的同时能有效保持图像纹理细节,并具有更优的图像视觉效果。     

基于局部方差的模糊小波阈值图像去噪

针对小波阈值去噪中的VisuShrink阈值(统一阈值)“过扼杀”细节系数和SUREShrink阈值(Stein无偏估计阈值)“过保留”噪声系数的特点,提出了一种新的模糊小波阈值去噪方法。该方法根据小波系数局部方差能体现信号受噪声影响程度的特点,在局部方差之间引入模糊区域,通过模糊区域内局部方差的大小来计算相应小波系数的噪声隶属度。根据不同的模糊隶属度在VisuShrink阈值与SUREShrink阈值之间选取去噪阈值,并用软阈值函数消减。实验结果与仿真表明,提出的模糊阈值方法有较好的去噪效果。     

一种基于小波模极大值的信号去噪算法

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。     

一种基于小波变换的多普勒胎儿心率信号去噪算法

为了有效的从超声多普勒胎儿心脏回波信号中提取胎心率,分析了多普勒回波信号的特点,通过空域相关法估计了原始噪声方差,提出了一种自适应去噪阈值计算方法,该算法能根据实际信号的强度、噪声的方差以及分解的层数,自适应的得到不同尺度的去噪阈值.最后通过对实际超声多普勒回波信号的处理,能有效地降低噪声,提取出胎儿心音信号,较准确地计算出胎儿心率值.     

基于分数阶积分的图像去噪

为了在图像去噪的同时更多地保留图像的细节信息,介绍了分数阶积分算子在信号滤波中的作用,并将分数阶积分理论引入到数字图像去噪。该方法通过设定较小的分数积分阶次来构建相应的图像去噪掩模,并且利用迭代的思想来控制图像去噪的效果,从而实现图像去噪的局部微调。实验结果表明,基于分数阶积分的图像去噪算法较传统去噪方法不仅可以提高图像的信噪比,而且可以更好地保留图像的边缘和纹理等细节信息。     

利用子波变换提取目标回波波形特征

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。     

自适应小波阈值在磁记忆信号降噪处理中的应用

用金属磁记忆方法检测时信号常常被各种噪声污染,为了降低噪声的干扰,对传统阈值方法的局限性进行了分析,并在改进阈值函数的基础上提出了一种自适应小波阈值降噪方法。通过仿真实验对该方法的性能进行了验证,然后将其应用于磁记忆信号的降噪处理中,结果表明算法较好地剔除了信号中的噪声,提高了重建信号的噪声抑制率,降低了信号的失真率,是一种可行的磁记忆信号降噪方法。     

自适应阈值多小波故障暂态信号去噪方法

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。     

Application of wavelet support vector regression on SAR data de-noising

A new filtering method for SAR data de-noising using wavelet support vector regression (WSVR) is developed.On the basis of the grey scale distribution character of SAR imagery,the logarithmic SAR image as a noise polluted signal is taken and the noise model assumption in logarithmic domain with Gaussian noise and impact noise is proposed.Based on the better performance of support vector regression (SVR) for complex signal approximation and the wavelet for signal detail expression,the wavelet kernel function is chosen as support vector kernel function.Then the logarithmic SAR image is regressed with WSVR.Furthermore the regression distance is used as a judgment index of the noise type.According to the judgment of noise type every pixel can be adaptively de-noised with different filters.Through an approximation experiment for a one-dimensional complex signal,the feasibility of SAR data regression based on WSVR is confirmed.Afterward the SAR image is treated as a two-dimensional continuous signal and filtered by an SVR with wavelet kernel function.The results show that the method proposed here reduces the radar speckle noise effectively while maintaining edge features and details well.     

一种新的图像脆弱水印算法

提出一种基于小波变换和QR分解的图像脆弱水印方法。嵌入水印时，首先对原始图像进行三级小波分解，然后提取第三级低频子带的边缘特征，同时对此边缘特征和第三级垂直高频子带进行QR分解，用边缘特征的一部分分解结果替换垂直高频子带分解结果的相应部位未嵌入水印，最后进行小波逆变换得到嵌入水印的图像。图像认证时，首先对观测图像进行三级小波分解，第三级垂直高频子带与低频子带边缘特征的QR分解结果进行比较，就可以准确认证图像是否经过攻击，并可以精确定位受攻击的部位。实验结果表明此方法的有效性和可行性。     

基于小波变换的雷达目标回波信号提取算法

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。     

基于子波变换的水声信号去噪方法研究

针对水声信号的低信噪比、非平稳性等特点，在对采集到的水声信号进行分析处理的基础上，提出了一种水声信号去噪的方法。该方法首先对采集到的低信噪比水声信号进行滑动取值，分别利用子波变换求功率谱，并进行统计平均，确定代表水声信号特征的频谱分量，去除不稳定的随机频谱分量；然后利用子波反变换将处理后的功率谱变换为时域信号；再利用子波软门限去噪方法去噪。通过仿真验证，获得了较好的效果。     

Research on fiber optic gyro signal de-noising based on wavelet packet soft-threshold

Gyro's drift is not only the main drift error which influences gyro's precision but also the primary factor that affects gyro's reliability. Reducing zero drift and random drift is a key problem to the output of a gyro signal. A three-layer de-nosing threshold algorithm is proposed based on the wavelet decomposition to dispose the signal which is collected from a running fiber optic gyro (FOG). The coefficients are obtained from the three-layer wavelet packet decomposition. By setting the high frequency part which is greater than wavelet packet threshold as zero, then reconstructing the nodes which have been filtered out noise and interruption, the soft threshold function is constructed by the coefficients of the third nodes. Compared wavelet packet de-noise with forced de-noising method, the proposed method is more effective. Simulation results show that the random drift compensation is enhanced by 13.1%, and reduces zero drift by 0.052 6°/h.     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。