基于BM3D的图像噪声方差估计方法

传统的图像噪声方差估计方法在处理具有较多内容变化或者丰富纹理信息的图像时,往往容易造成较大的估计偏差.提出了一种基于BM3D的图像噪声方差估计方法.首先使用传统的F-NLE噪声估计方法获取图像噪声的初步估计值,并根据噪声初步估计值生成多组噪声方差候选值;然后,使用得到的噪声方差候选值作为BM3D滤波方法的参数,对含噪图...     

一种基于小波的白噪声消除方法

介绍了小波变换的基本理论，研究了信号和白噪声在小波变换下的不同特性，在此基础上提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法．仿真结果证明，这种方法具有很好的去噪声效果．     

基于Kalman滤波的白噪声估计理论的推广

应用Kalman滤波方法和射影理论,将现行的白噪声估计理论推广到一般的随机系统,其中系统噪声在相邻时刻是相关的,且系统噪声和观测噪声在相同和相邻时刻也是相关的。提出了统一的最优和稳态白噪声和拟白噪声估值器。一个仿真例子说明了其有效性。     

基于噪声方差估计和模型参考的传感器动态补偿

针对采用最小二乘法(least-squares, LS)无法得到传感器动态补偿器参数无偏估计的问题,提出了一种基于输入信号噪声方差估计和模型参考的无偏辨识算法.该算法先通过小波变换估计噪声的方差,再由估计得到的方差,通过偏差消除的递推最小二乘法,对补偿器的参数进行无偏辨识.同时,利用参考模型建立卡尔曼滤波器,消除高频噪声对测量精度的影响.在薄膜热电偶上进行了仿真研究,以验证该方法的有效性.结果表明,算法降低了对输入辨识信号的要求,即不再必须为白噪声,具有较强的实用性.     

一种改进的边缘检测与分块相结合的噪声估计方法

在图像处理中,噪声估计是个重要问题。Aishy和Eric提出了一种针对高斯白噪声的方差估计方法,给了一种自适应选择平滑子块的方法和一个用来计算子块平滑度的结构分析器。此方法存在两个问题:1)含有边缘纹理的子块可能被选择为平滑子块而影响结果精度;2)一些特殊子块具有极高方差但平滑度极小,如果图像含有一个以上的特殊子块,可能造成非常严重的过估计。上述两个问题都是由边缘纹理造成的。提出一种边缘检测与分块相结合的估计方法,首先利用简单边缘检测算法除去含有连续边缘点的子块,然后用Aishy方法。实验结果表明方法能够有效避免特殊情况下的严重过估计,而且在一些噪声水平时比Aishy方法的结果更精确。     

熵损失下广义方差估计的改进

设Ｘ－Ｎｐ（μ,∑）,其中μ∈Ｒ＾ｐ,∑〉０均未知。该文在熵损失下给出了改进广义方差｜∑｜的最佳仿射同变估计的三种方法,且分别了Ｓｔｅｉｎ型截断估计与这三种估计类之间的关系。     

高斯白噪声背景下图像去噪方法研究

主要针对在高斯白噪声背景下在信号与图像处理中,采用小波变换使图像去噪,对噪声的统计特性建模,对小波去噪的理论依据进行了深入分析。     

基于小波域的软阈值噪声图像增强

针对噪声图像增强提出基于小波域的软阈值算法，基于信号和噪声在小波变换现具有不同的传播特性，图像经二维小波变换后得不同尺度的子带图像，在不同尺度的子带图像以软阈值算法进行增强，最后进行小波重构得到增强图像，实验表明，与传统算法相比本文算法在细节增强和噪声抑制上取得较好效果。     

基于观测噪声实时估计的卡尔曼滤波车窗防夹系统研究

卡尔曼滤波可有效解决电机参数变化对车窗防夹控制性能的影响。然而,由于观测噪声往往是未知并且随时间变化,这对基于卡尔曼滤波的车窗防夹控制系统性能有着重要的影响。本文利用小波变换可以对信号和噪声进行分离的特性,提出了一种基于观测噪声实时估计的电动车窗防夹控制方法。在Matlab环境下进行了建模和仿真,结果表明本文算法可以有效实现对观测噪声的实时估计,在不同的噪声条件下都达到了较好的控制效果。     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

基于Kalman滤波的稳态白噪声估值器

基于 Kalman 滤波,对带非零均值的相关噪声系统提出了统一的稳态白噪声估值器,可统一处理白噪声滤波、平滑和预报问题。它们包括稳态输入白噪声估值器和观测白噪声估值器,且包括白噪声新息滤波器和 Wiener 滤波器。一个 Bernoulli-Gaussian 白噪声的仿真例子说明了它们的有效性。     

一类Wick型随机Fisher方程的白噪声泛函解

本文研究了一类随机偏微分方程——Wick型随机Fisher方程，并在Kondratiev分布空间(S)-1中利用Hemite变换和相似约化法给出了Wick型随机Fisher方程的白噪声泛函解．     

非完整系统在Poisson白噪声下的广义F-P方程

讨论非完整系统响应的概率密度函数，首先给出非完整系统在Poisson白噪声下的概率密度函数所满足的广义Fokker-Planck方程,然后引入扰动法，以激励为高斯白噪声下的F-P-K方程的精确的平稳解为基本解，利用扰动方法来获得激励为Poisson白噪声时的各次修正项．     

含白噪声阶跃信号的频谱特性及去噪分析

文章根据含有白噪声的阶跃信号的频谱特点,采用了离散小波变换的方法对该突变信号进行去噪。实验证明,若选用合适的阈值方案,利用小波变换进行去噪,其效果将明显优越于基于传统傅立叶变换的理想低通滤波去噪。     

引进Canny边缘检测算子的噪音强度估计

常用的噪音强度估计方法,没有考虑边缘像素点的影响,使估计值不彳艮准确．针对这一问题,可先用Canny边缘检测算子提取边缘后再进行噪音强度估计．通过实验数据可以看出该方法提高了噪音强度估计的精度．     

基于尺度噪声能量估计的自适应语音去噪算法

摘要：
针对语音增强技术中的信号去噪问题,提出了一种非线性小波自适应阈值去噪方法.该方法采用一个改进的阈值函数,克服了传统软、硬阈值函数的缺陷;在阈值选取规则中,引入尺度相关去噪法而自适应地选取尺度阈值,利用小波系数在空间尺度的相关性进行尺度噪声能量的估计,根据所得尺度噪声能量来选取对应尺度层中的最佳小波系数并作为该尺度的阈值;同时,应用该方法对不同强度噪声背景下的语音信号进行去噪.结果表明,其具有较好的降噪性能. 关键词：
语音信号; 滤波; 小波变换; 噪声能量; 自适应阈值 中图分类号： TN 912.3
文献标志码： A     

一种用于噪声估计的改进最小值搜索方法

含噪语音短时功率谱的最小值搜索是噪声估计的基础。为了提高非平稳噪声估计的准确性,减小噪声水平上升时的噪声估计延时,提出了一种同时使用大、小两个搜索窗进行并行搜索的方法,最小值搜索的最终结果由两个并行搜索结果和基于噪声分类的语音存在二值判决共同决定。实验结果表明:对于高度非平稳的噪声,该方法能够有效地减小噪声估计的延时问题,显著提高增强后语音的质量。