一种基于信号相关性检测的自适应小波变换及应用

为了克服传统小波变换的不足,提出了一种用样本相关性检测信号特征的自适应小波变换降噪方法.该方法以第二代小波变换为基础,在小波变换时提供多组备选的预测器和更新器,用变换样本与相邻样本之间的相关性来检测信号的局部特征,并根据相关系数的大小来确定每一尺度上的每个样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征.模拟实验和工程应用的结果表明,该方法克服了传统小波降噪方法丢失原始信号局部信息的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征.     

基于小波包变换的一种降噪算法

白噪声的方差和幅值随着小波变换尺度的增加会逐渐减小 ,而信号的方差和幅值与小波变换的尺度变化无关。因此 ,文章提出一种以小波包能量为基础 ,以降低原始信号与降噪后信号之间的均方误差 (MSE)为目标的基于小波包的降噪算法 ,并与传统的 Donoho的硬阈值降噪算法作了比较。仿真结果表明 ,该算法可以有效去除白噪声干扰 ,并且明显优于传统的 Donoho的硬阈值降噪算法。     

Contrast enhancement of radiographs using shift invariant wavelet transform

A novel approach using shift invariant wavelet transform is presented for the contrast enhancement of radiographs. By exploiting cross-scale correlation among wavelet coefficients, edge information of radiographic images is extracted and protected, while noise is smoothed out in the wavelet domain. Radiographs are then reconstructed from the transform coefficients modified at multi-scales by nonlinear enhancement operator. The method can achieve effectively contrast enhancement and edge-preserved denoising simultaneously, yet it is capable of giving visually distinct images and offering considerable benefits in medical diagnosis. Biography: YANG, Yan (1964-), female, lecturer. Research direction, image processing, wavelet analysis and its application.     

基于MSP430F149与AD9850的信号发生器设计

频率合成技术是目前研制信号源的关键技术介绍了一种基于直接数字频率合成技术的信号源的实现。选用DDS专用芯片AD9850与MSP430F149单片机,并详细介绍了信号产生模块、人机交互模块和控制与数据处理模块的设计与实现,并给出了软件控制框图。该信号发生器具有结构简单、性能优良、使用方便、制作成本低廉等优点。     

一种新的基于SVD图像降噪方法的探究

奇异值分解(SVD)在图像处理中具有极其重要的应用.针对传统SVD降噪适应性差的缺点,提出了在得知噪音方差的前提下,以基于SVD和能量最小原则图像自适应降噪为参考,在保持相近峰值信噪比的同时,将图像降噪的适应范围进一步推广.并且运行时间得到了有效缩减,为处理大型图像问题提供了可能性.数值试验结果表明,同种情况下分块降噪效果更佳.     

基于小波分析的功能磁共振图像的去噪预处理

对基于小波分析的fMRI去噪作了较具体的论述，并在Donoho和Johnstone的Hard函数及Soft函数基础上提出了更合适的Hard—Soft函数．从结果分析看，Hard—Soft函数比Soft函数在保留图像细节上占优，而去噪性能比Hard函数要好．因而能够在图像去噪和保护信息上达到更好的均衡，克服了Hard函数和Soft函数的两个极端状况．     

连续时间电流模式双积分器电流镜滤波器设计

讨论了基于电流模式电流镜积分器结构的实现及其单元电路,阐述了利用信号流图法设计连续时间电流模式滤波器的方法,给出了用CMOS实现的电路及PSPICE模拟结果。     

结合分块Hough变换与Kalman预测的车道线检测方法

本文利用分块Hough变换与Kalman预测相结合的方法来处理车载摄像机采集的道路图像,在极大的降低算法复杂度的同时能够对弯道处的车道线进行有效的检测。这种采用分块变换与预测相结合的方法能有效的降低计算量,提高车道检测的实时性。实验表明,本文方法既可以得到稳定的检测结果又能提高检测的速度,同时继承了Hough变换的容错性和鲁棒性。     

基于长短时记忆神经网络的抽油机井故障智能预警

准确预测抽油机井故障对油田生产具有重要意义。针对新疆油田某区块抽油机井故障情况,统计了500口油井的生产数据,明确了结垢、结蜡、杆管腐蚀、杆管疲劳、杆管偏磨5种引发抽油机井故障的主要因素;基于长短时记忆神经网络(long short-term memory networks, LSTM),构建了油井故障智能预警模型;筛选出影响油井故障的14种特征参数进行小波降噪处理,借助自适应矩估计算法对模型进行训练与测试。研究结果表明,模型预测准确率为96.81%,能够为油田提供较为准确的抽油机井故障预警信息。     

基于MATLAB产品集的DSP应用系统的软件开发

阐述了MATLAB产品集对DSP应用系统的软件从算法研究、仿真到实现等各个开发环节的支持 ,着重介绍了MathWorks公司新近推出的Developer sKit及其在TIC6 70 1EVM系统开发中的应用