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191.
一种基于信号相关性检测的自适应小波变换及应用 总被引:2,自引:0,他引:2
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. 相似文献
192.
在对软阈值和硬阈值去噪方法分析的基础上,提出一种改进的阈值函数,并且对阈值做了适当的调整,克服软阈值和硬阈值去噪方法的缺点.Matlab仿真结果表明,提出的改进算法在信噪比增益和最小均方差方面均优于软阈值和硬阈值去噪方法.该改进方案具有更大的有效性和优越性. 相似文献
193.
针对非局部均值滤波模型(non-local means model,NLM)中恒定的衰减系数不能同时实现图像不同特性结构区域去噪性能最优的缺点,提出了一种基于图像散布矩阵的自适应非局部均值滤波模型(scatter matrix non-local means model,SM-NLM).该模型构造图像的散布矩阵,通过散布矩阵的特征值确定衰减系数的大小,平滑区域采用较大的衰减系数,强纹理区域采用较小的衰减系数,以实现衰减系数自适应的非局部均值滤波.实验结果表明,本模型能取得更高的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节信息. 相似文献
194.
为了减少在用小波变换方法进行心电信号消噪时所产生的心电信息损失,本文在对心电信号进行离散正交小波变换的基础上,进行自适应滤波处理,即以具有最大QRS波能量的尺度上的高频细节信号作为自适应滤波器的参考输入,以噪声干扰对应的分解尺度上的“细节”分量及最大分解尺度上的近似分量所重构的信号作为原始输入.实验证明这种改进的滤波方法可以在有效抑制心电信号中噪声干扰的同时,较好保持心电信号的波形特征及有用的心电信息,达到较好的滤波效果. 相似文献
195.
介绍一种新的盲反卷积方法,以解决尖峰信号的盲卷积问题,该方法不需知道信号和噪声的先验知识。基于尖峰信号高斯混合模型,给出一个自适应反卷积滤波器和一个自适应零记忆非线性估计器,以实现信号的恢复。将进化计算和梯度算法相结合,对反卷积滤波器和零记忆非线性估计器进行参数寻优,从而获得良好的信号恢复效果。最后给出计算机仿真结果。 相似文献
196.
在小波去噪的方法中,应用最为广泛的是Donoho等人提出的非线性小波变换阈值法.但在有些情况下,如在信号的不连续点处,运用阈值法去噪会产生伪吉布斯(psuedo-Gibbs)现象.在阈值法基础上加以改进的平移不变量小波去噪方法不仅能有效的抑制伪吉布斯现象,而且能减小原始信号和估计信号之间的均方根误差(RMSE).通过仿真实验可以看出,该方法比阈值法有更好的去噪效果. 相似文献
197.
在充分考虑斑点噪声模型特殊性的基础上,将双变量收缩函数与小波系数显著性增强相结合,提出一种新的用于SAR图像的斑点抑制算法.将双变量收缩函数与双树复小波推广至斑点噪声模型,利用相邻尺度小波系数的联合概率密度函数与噪声的统计模型联立后,通过最大后验概率估计出滤波后图像的小波系数,再采用小波系数的模极大值准则对系数进行显著性增强,突出图像的边缘特征和点特征.仿真实验表明,与其他传统的去噪算法相比,该算法具有更好的去噪效果. 相似文献
198.
自适应最佳去噪小波基的构造及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较... 相似文献
199.
二代小波消噪在数字信号处理器中的实时实现 总被引:3,自引:0,他引:3
以数字信号处理器(DSP)为开发平台,提出了基于二代小波的一种新的信号消噪算法.它只需把信号分解一层,然后把分解后的高频系数和低频系数同时进行软阈值量化处理,再进行小波重构,就可以有效地消除信号中的噪声.相对于传统的一代小波,该算法计算简单,可有效节约内存,因此非常适合于DSP的实时实现.同时,为了提高计算效率,对程序的处理流程进行了并行优化,用仿真信号对该算法进行了验证,并应用于对实测信号的消噪中.研究结果表明,该算法可以有效地提高信噪比,降低原始信号中所含有的噪声. 相似文献
200.