基于协同滤波的尖峰噪声抑制方法

针对旋转磁共振探测方法易受尖峰噪声干扰的问题, 提出一种协同滤波消除核磁共振探测数据中尖峰噪声的方法. 先通过3σ法则判断一个脉冲矩下测量数据是否存在尖峰噪声, 将测量数据分为有尖峰噪声和无尖峰噪声两组; 再分别对其进行离散余弦和Hadamard变换, 得到两组变换域系数, 用无尖峰噪声数据的变换系数计算Wiener滤波系数, 利用该系数对含尖峰噪声的数据进行滤波; 最后, 对滤波后含尖峰噪声数据的系数进行Hadamard和离散余弦逆变换, 实现尖峰噪声的消除. 仿真实验结果表明, 该方法对地面核磁共振数据中尖峰噪声的消除准确度较高, 提高了信号特征参数的提取精度.     

基于标准差中位数的磁共振信号尖峰去除方法

针对核磁共振探测(SNMR: Surface Nuclear Magnetic Resonance）信号因受尖峰噪声干扰严重而导致其衰减形态被破坏的问题, 提出了基于标准差中位数的尖峰噪声筛选剔除方法。通过对重复采集的数据进行阈值设定, 准确识别并剔除信号中混入的随机性强、 幅值高的尖峰干扰。仿真实测结果表明, 该方法能有效去除大于信号幅值10倍的多处尖峰噪声, 同时能较好地还原真实信号的衰减形态。     

基于自适应滤波的晃动相关电场噪声抑制方法

针对水下浮动平台电场测量(简称电场浮标)噪声抑制问题,首先,分析了电场浮标的晃动姿态角与所测得环境电场之间的相关性,结果表明:当浮标晃动程度较大时,姿态角与所测电场之间存在一定的相关性.然后,提出一种以姿态角为参考量的晃动相关电场噪声自适应滤波算法,并利用实测环境电场数据进行有效性验证,结果表明所提方法能够抑制晃动相关电场噪声,且该晃动噪声的中心频率主要是海浪频率.最后,进行半实物仿真验证,结果表明所提方法能够提升目标电场的信噪比.     

消除噪声的自适应滤波方法研究

电子系统中不可避免地会受到噪声的干扰。用固定参数的滤波器进行消除噪声有其缺陷,它对信号与噪声的先验知识需要的较多。本文讨论了用一种自适应滤波器消除噪声的方法,实验仿真证明这种方法能有效地去除弱信号中的噪声。     

基于噪声检测的彩色图像滤波算法

对于被脉冲噪声污染的彩色图像,提出了基于噪声检测的彩色图像滤波算法。运用脉冲噪声检测器,估计出图像中的噪声像素,应用后续滤波算法,只对检测出来的噪声像素进行滤波,而对非噪声像素(即信号像素)保持其值不变。并对基于相似度的自适应滤波算法加以改进,作为后续的滤波算法。实验结果表明,提出的滤波算法与传统滤波算法相比,在有效消除噪声的同时,更能够保留图像中的边缘和细节特征。     

基于残余噪声能量的自适应杂波抑制方法

基于残余噪声能量的自适应杂波抑制方法无需对目标信号、杂波与噪声的先验统计信息做假设，权向量值由系统设定的残余噪声决定。计算机仿真结果证实了该方法可以有效地抑制杂波与噪声信号。     

基于中值滤波和维纳滤波的图像混合噪声滤波研究

某一种去噪方法通常只对某一类噪声的滤除较为有效,为了抑制混合噪声,提出一种结合中值滤波与维纳滤波的图像去噪算法。该算法首先检测出脉冲噪声点,并对脉冲噪声点进行中值滤波处理,然后用维纳滤波滤除图像中的高斯白噪声。仿真实验表明,对于被高斯、脉冲混合噪声污染的图像,该算法的去噪效果显然比单一的中值滤波和维纳滤波好得多。     

基于小波变换的数字监控图像的噪声滤波方法

小波分析因具有多分辨率分析能力和时频局部化能力，在处理数字图像时占有很大优势.用小波变换技术的设计一种简单的实用性强的数字监控图像噪声滤波方法，在数字图像处理应用时效果理想.     

基于LMS自应滤波的噪声抵消

研究并给出实现基于ＬＭＳ自适应滤波进行噪声抵消的方法,讨论了ＬＭＳ自适应滤波的一些基本概念,同时阐述从窄 带信号中滤除宽带干扰的基本原理,并提供了上述算法的计算机仿真结果。     

基于模糊滤波核的TerraSAR—X图像Speckle噪声抑制算法

TerraSAR-X是世界上首颗商用的分辨雷达到1m的雷达卫星,具有广阔的应用前景。针对TerraSAR-X图像中的speckle噪声抑制问题,首先分析了噪声的基本数学模型,进而考察了几种经典斑点抑制算法,在此基础上,将模糊集理论引入到speckle噪声抑制问题中,构造了一种基于局域自适应模糊滤波核的speckle噪声抑制算法,通过对TerraSAR-X图像处理效果的实验分析,验证了算法的可行性,可以有效的抑制图像中的speckle噪声,显示出模糊集理论在TerraSAR-X图像speckle噪声抑制问题中的应用潜力。     

基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声方法

针对推荐系统中存在的自然噪声问题, 提出一种基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声的方法. 首先将用户和项目划分为强、 平均和弱三类检测自然噪声, 然后采用基于概念格的稀疏数据协同过滤校正这些自然噪声, 最后从获得的无自然噪声数据集中预测未评级的项目. 在含自然噪声的数据集上进行实验的结果表明, 该方法具有较高的推荐精度, 且在数据稀疏的情形下仍具有良好的性能.     

基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声方法

针对推荐系统中存在的自然噪声问题, 提出一种基于概念格的稀疏数据协同过滤校正自然噪声的方法. 首先将用户和项目划分为强、 平均和弱三类检测自然噪声, 然后采用基于概念格的稀疏数据协同过滤校正这些自然噪声, 最后从获得的无自然噪声数据集中预测未评级的项目. 在含自然噪声的数据集上进行实验的结果表明, 该方法具有较高的推荐精度, 且在数据稀疏的情形下仍具有良好的性能.     

基于协同过滤的在线教学视频推荐方法

在目前的在线教学系统中,用户对教学视频的选择具有一定的盲目性,根据这一特点,提出了一种基于协同过滤的在线教学视频推荐方法,可以将用户可能感兴趣的教学视频＂推＂给用户;首先将用户的观看视频纪录整理并保存至数据库中,依据各用户历史播放纪录以及用户的基本信息的兴趣差异来查询邻居用户,然后利用这些邻居用户的视频观看记录基于协同过滤的方法进行教学视频的推荐;改进了传统协同过滤推荐方法中普遍存在的稀疏性（Sparse）和冷启始（Cold Start）等问题,因此能使推荐更为精确;另外,通过用户是否观看所推荐的视频,可以对系统做出隐性评价以修正系统的参数,以提高推荐的准确性。     

基于协作过滤的传感器数据补全方法

如何对缺失的传感器监测数据进行补全是物联网信息感知过程中的一个关键问题.针对这一问题,提出了一种基于协作过滤的传感器数据补全方法.该方法利用传感器之间的时空相关特性,考虑到同一区域的传感器或同一传感器的不同监测周期中相应的监测数据具有很大的相似性这一特点,通过对缺失数据的传感器进行分类,分别使用不同的相似评价方法选取相似传感器,以保证估计值的准确性.结果表明,该方法对环境变化幅度较大时段的缺失数据进行估值的效果要优于其他方法.     

基于两阶段聚类的协作过滤推荐算法

协作过滤推荐是目前主流的个性化推荐方式,但数据稀疏问题影响了推荐系统的性能.提出了基于两阶段聚类的协作推荐算法,降低了数据的稀疏性,提高了最近邻的准确度,而且推荐精度较以往传统的算法有明显提高,时间复杂度也有明显降低.     

基于协同过滤技术的CRM主动营销模型研究

叙述在CRM中进行主动营销的重要性，提出基于协同过滤技术的CRM主动营销模型，对模型中常用的项目相似度计算方法进行详细阐述，然后通过实验证明模型的可行性，并从平均绝对偏差角度说明几种相似度计算方法的性能。     

基于PCA降维协同过滤算法的改进

随着电子商务网站用户与商品数目的增加,使用户-项目评分矩阵成为高维稀疏矩阵,使协同过滤算法的质量降低.为此,采用主成分分析法对用户-项目评分矩阵进行降维处理,改善输入数据的稀疏性.实验结果表明,与几种典型的协同过滤算法比较,改进后的算法推荐质量有明显提高.     

基于端点检测的时频峰值滤波动液面提取技术

油套环空中会产生各种噪声,使测得的液面反射信号非常复杂,真实的液面反射波位置因受到干扰而无法准确辨识。采用时频峰值滤波（TFPF）技术结合语音信号处理中的端点检测（VAD）方法可对动液面波进行有效提取。VAD-TFPF技术先采用短时能量和过零率的双门限VAD方法对声波法测油井信号进行划分,判断出有效信号数据段和接近于零值的数据段,然后采用不同窗长的TFPF分别对两种数据段进行滤波处理。通过对不同噪声强度下的实测数据进行滤波实验与分析,可知该项新技术较之于小波阈值滤波方法对动液面波的辨识能力更强,无论是对背景噪声的压制还是对有效波的提取都表现出更优越的性能。