对多重单向中值滤波器的一种改进

本文针对多重单向中值滤波器的不足对其进行了改进。并且给出了传统的多重单向中值滤波器和改进后的多重单向中值滤波器对图像去噪的结果,并进行了比较。     

双向中继网络编码系统的迭代干扰抑制研究

在双向中继去噪转发(denoise and forward,DNF)网络编码的多址接入系统中,相互通信的配对用户共用一个多址资源块,使多址接入系统中用户之间的多址干扰减少一半,并设计了DNF网络编码中配对用户共用扩频码的通信模式.通过对DNF网络编码系统多址接入时不同配对用户的干扰进行建模,提出了基于Turbo迭代干扰抑制算法.通过仿真验证了使用DNF网络编码时,用户对共用多址接入资源块的可行性,相应的干扰抑制算法的有效性,以及对系统性能带来的提升.     

基于无抽取Haar算法的实时卡尔曼滤波方法

针对基于分段方式的多尺度卡尔曼滤波其计算量大、延时长的问题,提出基于无抽取Haar算法的实时卡尔曼滤波方法,该方法采用简单的加减、移位运算在t时刻完成多尺度变换,然后在各个尺度进行小波阈值去噪和卡尔曼滤波;为了验证该方法的有效性,在自主改装的智能车上对低精度加速度传感器进行实验.研究结果表明:通过小波重构完成信号处理,提高了算法实时性,并且有效减少重复运算;实时卡尔曼滤波方法有效提高了传感器的性能,在不能准确估计状态转移误差情况下,该方法的去噪性能优于单独的卡尔曼滤波去噪性能.     

图像强化去噪的一种偏微模型

给出了图像处理中加强去噪的一种方法．具体作法是在能量泛函中用模糊算子作用后的原图像与获得图像之间的距离代替原图像与获得图像之间的距离．实验结果表明，这样的处理不仅加强了去噪效果，而且保持了现有处理方法的其他优点．建立了与这一模型对应的流方程Cauchy问题的逼近问题的古典解的存在惟一性，使得这类问题的讨论完善化了．     

基于平移不变的小波去噪方法及应用

基于传统的小波变换去噪算法可能使信号的急剧变化部分产生人为的振荡现象，产生这种现象的一个直接原因是小波缺乏平移不变性。提出了基于平移不变的小波去噪方法，对所分析的信号进行循环平移，再利用软或硬门限对该信号的小波系数进行压缩，重构信号，再进行相反的循环平移，通过多次的平移-消噪-平移，平均所获得的结果，从而消除小波基的平移依赖性。该方法有效地消除人为的振荡现象，使消噪后的信号更加光滑，更好地逼近真实信号。     

离散小波框架消除瞬态散射回波噪声

利用离散小波框架(DWF)结合非线性软阈值方法对瞬态雷达反射回波信号进行去噪处理。通过对模拟雷达散射回波信号去噪,并与传统的傅立叶方法,样条拟合,标准正交Daubechies小波基,sym4小波基,双正交bior2.2小波基法进行了数据对比,表明该方法对瞬态非平稳信号去噪效果更为明显。     

基于多维参数的语音身份认证系统研究

本文研究了与文本相关说话人语音通过多维参数的语音身份认证系统进行身份认证的过程。重点研究了小波降噪、语音增强、辅助加权MFCC语音特征提取,混合HMM语音辨识的算法及实现问题。试验表明该技术在认证效率、准确度、自适应性方面有较好表现。     

小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

本文简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理.最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同.     

基于BP网络的闸门典型故障诊断

用BP网络实现闸门典型故障的诊断。信号依次经历小波除噪、归一化和去趋3个预处理过程,从处理前和处理后的信号中提取能有效描述信号特征的特征量作为网络输入。同时,为4种典型信号设立了相对应的网络输出,形成输入一输出样本对。网络用这些样本对训练自身。网络性能测试表明,它能有效识别典型故障,而没有训练过的模式,网络也能判断出其为陌生信号模式。     

基于小波脊的超声信号处理

根据超声信号通常是单频载波脉冲信号,具有渐近信号的特性,提出了一种基于小波脊的超声信号处理算法．首先利用渐近小波变换提取超声信号的小波脊,计算小波脊的移动熵,然后通过移动熵实现缺陷信号与噪声的分离和缺陷定位,最后利用小波反变换重构出缺陷信号．该算法充分利用了超声信号的时域、频域和相位信息,不仅消噪性能好,而且缺陷定位准确