数字图像信号去噪方法分析

在图像的预处理阶段去除噪声是图像处理中的一个重要的内容。现简要介绍一下数字图像信号去噪方法。     

单晶硅金刚石线切片的制绒工艺研究

目前业界单晶硅片存在两种切割方式砂浆切割硅片和金刚石线切割硅片,砂浆切割为传统的切割方式故在电池端有很成熟的清洗制绒方式,但金刚石线切片表面形貌与其大不同。本文通过对金刚石线切片的表面形貌观察研究,尝试在目前的砂浆单晶硅片制绒方式的基础上采取配方调整、增加工艺等措施研究金刚石线切片良好金字塔绒面的形成。     

数字图像去噪处理对比研究

主要论述了椒盐噪声去除的邻域平均法、维纳滤波和中值滤波等的方法,使用MATLAB软件进行仿真实验,并对去噪处理不同的性能指标作了比较分析。     

基于小波神经网络的信号去噪时的阀值自学习

本文针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阀值选择，提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阀值的方法，从而提高对信号的去噪性能。     

双重动力去噪点

噪点!噪点!嗓点!你是否经常因手中的小型数码相机难以拍出细腻的画面而头疼？由于这些小家伙具有操作便捷、易于携带等优势,即使在数码单反相机市场极为火爆的今天,很多人还是选择它们作为记录自己生活的随身伴侣。     

金融时间序列去噪的小波变换方法

比较分析了传统滤波方法对金融数据去噪的缺陷，提出采用小波分析对金融时间序列进行去噪。根据Donoho提出的小波去噪中的非线性阚值理论，结合金融时间序列的特点，分析了相应去噪参数的选取问题。以深圳成份指数数据为例进行实验。结果表明了该方法的有效性。     

基于小波变换尺度间去噪的监测数据处理

利用小波技术对监测数据进行去噪分析是一种具有广阔应用前景的数据挖掘技术。首先介绍了小波分析的原理与小波变换尺度间去噪方法,在此基础上,应用小波对一组模拟监测数据进行去噪分析,结论显示小波可以用于监测数据的预测分析。     

基于语音特点的小波阈值去噪算法分析

小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。     

基于小波阀值的信号去噪

利用小波变换消除噪声的方法有多种,如小波模极大值去噪、小波阀值去噪等.本文首先分析小波变换的基本原理,分别对小波变换的模极大值去噪法和阈值去噪法的原理进行阐述,通过计算机仿真表明小波阈值法和模极大值法去噪的有效可行.     

基于语音特点的小波阈值去噪算法分析

小波分析在信号处理方面具有优越性。本文将其应用于语音去噪,并根据语音信号的特点提出了一种适应性强的阈值函数;将新的阈值算法和Waveshrink算法用于语音去噪,并运用多个语音样本进行实验对比,仿真数据表明,本算法有良好的适应性,效果较优。     

变压器局部放电信号去噪措施分析

PD(PartialDischarge,局部放电)是指在局部高电场的作用之下,电力变压器中的薄弱环节出现的一种异常放电现象。局部放电(PD)现象对电力变压器的绝缘介质具有很强的破坏作用:首先,绝缘介质在放电点的直接轰击作用下的破坏点会逐渐扩大直至绝缘击穿;其次,放电作用下的化学作用会腐蚀绝缘介质,并逐渐导致其击穿。因此,提取变压器的局部放电信号便具有预防意义。但是由于电力变压器有非常多的电磁干扰因素,如果想从这些较强的电磁干扰中的提取变压器的局部放电信号则具有很大的难度。在本文中,笔者介绍了变压器局部放电(PD)信号以及各项干扰因素的特点,并利用小波阈值法和干扰频带内信号的插值补偿实现了对变压器局部放电信号的去噪。     

基于多个小波基联合去噪方法的研究

图像在形成、传输、存储过程中,不可避免地会受到各种噪声的干扰,极大地影响了人们从图像中提取信息,因此,采用适当的方法尽量减少图像噪声是一个十分重要的处理步骤。小波变换应用于图像去噪领域比较成功,在图像去噪中能更好地保护图像细节。本文提出了一种多个小波基联合去噪的方法,该方法能够很好的去除图像中常见的噪声。     

基于小波变换的信号去噪研究

小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。     

一种改进的小波去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特征，可以运用小波变换来消除噪声：模极大值小波域消噪算法只能采用二进制尺度分解，这限制了一些信号的分析结果。针对该不足进行了改进，采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度，     

一种改进的小波去噪算法研究

根据信号与噪声在小波变换下的不同特征,可以运用小波变换来消除噪声。模极大值小波域消噪算法只能采用二进制尺度分解,这限制了一些信号的分析结果。针对该不足进行了改进,采用自适应选择分解尺度代替二进制尺度分解尺度。     

改进的小波阈值去噪法在心电信号中的应用

目的:滤除心电信号中包含的基线漂移、工频干扰、肌电干扰三种主要噪声,获取干净有效的临床心电信号信息。方法:改进阈值处理函数的小波变换阈值去噪法。结论:改进阈值处理函数小波阈值去噪法能更好的弥补了软、硬阈值函数去噪法中存在的不足,得到的去噪效果更优。     

小波变换及其在瞬变电磁信号去噪处理中的应用

瞬变电磁法是当前煤矿电法勘探中最常用的物探方法之一。在瞬变电磁数据采集时,不可避免地受到各种噪声的干扰,传统的去噪方法已不能适应目前的勘探精度要求。通过对一维信号模型加入高斯白噪声进行小波去噪计算机仿真,结果表明小波变换去除高频噪声效果良好。实测资料数据处理结果表明,选择合适的小波簇进行小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声,是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法,     

小波平移不变阈值去噪在数据挖掘中的应用

平移不变量小波阈值去噪法是对小波阈值去噪法的改进,能够有效抑制小波阈值去噪过程中出现的伪吉布斯现象。基于此方法这一特性,利用其对时序数据挖掘中的数据进行预处理,再结合小波多分辨率的特点进行分析挖掘,研究较准确提取有用信息的方法。     

快速独立分量变换与去噪初探

独立分量分析 (ICA)通过对非高斯分布数据进行有效表示 ,获得在统计学上独立的各个分量。这种表示可以获取数据的基本结构 ,包括特征提取和信号分离。简述ICA基本理论和快速算法 ,对照主分量分析 (PCA)的Karhunen Loeve(K L)变换 ,提出独立分量变换 (ICT)概念。在分析地震信号特点的基础上 ,对模拟和实际含噪地震道进行独立分量变换、信噪分离和去噪处理初步探索 ,重建获得令人满意的去噪结果。研究表明 ,ICA在勘探地震信号处理中具有应用前景     

瞬变电磁信号去噪方法及效果研究

采样后的瞬变电磁信号数据容易受到各种噪声的干扰,造成数据处理时分辨率较低,进而出现异常解释信息,影响后续工作进程,因此,必须选取合适的方法对其讲行去噪处理.本文集中对三点指数逼近非线性平滑去噪、基于小波阈值的信号去噪、基于小波变换模极大值的信号去噪、基于小波包的信号去噪等方法及效果进行比较,对瞬变电磁法的去噪工作具有一定的现实意义.