低漂移有色高斯噪声的产生

给出了使有色高斯噪声具有给定的相关系数的一种算法和程序.同时给出了减小所产生的有色高斯噪声的零均值慢漂移的方法.     

基于FPGA的高精度高斯白噪声产生方法

提出一种基于非均匀量化思想的高精度高斯白噪声产生方法.该方法在利用均匀分布与高斯分布之间的映射关系产生高斯白噪声时,通过将映射曲线分区化,不同分区的均匀噪声的量化精度不同,可产生高精度高斯白噪声.实测数据表明,该方法在满足噪声精度要求的同时极大地减少了硬件资源占用.     

高斯与非高斯混合有色噪声中的谐波恢复

提出了一种用于在高斯与非高斯混合有色噪声中进行谐波恢复的新方法。首先利用Hilbert变换将实数观测值变换成复数形式,然后应用一种特殊的高阶累计量识别非高斯噪声的AR参数并对含噪观测值进行预滤波后,再应用基于统计量的方法进行谐波恢复。文中提出的方法能够用来恢复高斯与非高斯混合有色噪声中的一维实数谐波信号,而不用考虑谐波信号是否存在相位耦合和非高斯噪声是否对称分布,仿真实验可以证明。     

一类非高斯噪声的统计特性及其去噪研究

首先利用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--双模噪声的统计特性进行研究;其次,详细研究了利用小波包变换和随机共振来消除信号中夹杂的双模噪声.理论分析和仿真表明:此方法具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声--双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量的处理方法要优越.     

应用小波变换技术的图象噪声消除新方法

提出了基于小波变换技术消除高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声的图象去噪声方法,并用合成孔径雷达图象数据对所提出的方法进行了验证。实验结果表明：提出的方法和传统的方法相比,在消除图象中高斯噪声和ｓｐｅｃｋｌｅ噪声十分有效。该方法也可以广泛地应用于受噪声污染的各种图象噪声消除,特别适用于微波Ｃ波和Ｘ波段遥感图象数据。     

基于本征图像滤波处理可见光图像的方法

在可见光图像处理领域,为了进一步改善频域滤波法去除噪声的能力,提出了本征图像滤波法去除图像噪声的方法.以经典SVD算法为研究对象,首先探讨了奇异值重构维数的选取方法,然后分别对高斯噪声和椒盐噪声污染的图像进行去噪,验证不同重构维数的去噪效果,最后以S_(NR)和P_(SNR)为参数作出评价.结果表明,重构时,过小的维数不能恢复原始图像,过大的维数则会引入更多的噪声,只有恰当的维数才能达到理想效果.相比椒盐噪声,处理高斯噪声所得P_(SNR)值和S_(NR)值更高,表明本征图像滤波法更擅长处理高斯噪声.     

一种双模噪声模型的统计特性及其去噪研究

利用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--双模噪声的统计特性进行研究.理论分析和仿真表明,小波包检测具有计算量小、算法比较简单和实时性较强的特点,不仅实现了将非高斯噪声--双模噪声转化为简单的高斯噪声来处理,而且比传统的高阶统计量和经典检测的检测性能都优越.     

一种混合噪声图像去噪的平滑算法

提出了一种新的混合滤波算法,对混有高斯和椒盐噪声的图像进行去噪处理.该算法首先对受椒盐噪声污染的像素点,采用自适应中值滤波算法进行去除;然后利用高阶统计量针对高斯噪声的不敏感特性,对受高斯噪声污染的像素点,采用其周围梯度和最小的几个点的灰度平均值来代替其灰度值去除噪声.实验结果表明,该算法能够在去除高斯和椒盐噪声的同时,保留更多的图像细节信息,特别是对感染较大噪声的图像有更好的去噪效果.     

基于多视点多尺度的轮廓畸变图像仿真方法

针对目标成像中出现的尺度变化和轮廓畸变等问题,提出了飞机目标的多视点多尺度轮廓畸变图像仿真方法.采用MultiGen建立目标的精确三维模型,先通过高斯球仿真其不同视点图像,然后由多视点原始级别图像轮廓通过高斯金字塔进行模糊降分辨率处理,最后对不同尺度图像轮廓叠加不同强度的高斯噪声.仿真试验结果表明,该方法生成的图像能逼真地模拟实际图像,可作为ATR系统性能测试所需实验数据.     

非高斯乘性噪声环境下伪码捕获方法

针对非高斯乘性噪声环境提出了一种伪码捕获方法,将伪码捕获等价为假设检验问题,利用局部最佳检测算法推导出非高斯乘性噪声环境下的伪码捕获检测统计量.给出了基于局部最佳检测算法的捕获结构,并与传统的平方和检测器和非高斯加性噪声环境下局部最佳检测器进行了性能仿真对比.结果表明,文中所提出的捕获方法在非高斯乘性噪声环境下检测性能有较大幅度的提高.