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51.
介绍了小波框架的基本知识和小波框架的分解重构算法,及小波框架阈值去噪算法,对Haar小波、db4小波、sym8小波和小波框架进行去噪实验,仿真实验结果表明最小能量小波框架去噪效果优于Haar小波、db4小波、sym8小波的去噪效果. 相似文献
52.
在D.L.Dohono提出的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了两种新的阈值函数,并对小波阈值的去噪算法进行仿真实验研究。首先分析软、硬阈值去噪法及最新的阈值改进算法,在此基础上提出两种改进小波阈值去噪算法,然后用提到的各种小波阈值去噪算法对指定图像进行去噪仿真研究,最后基于实验结果进行对比分析。新阈值函数在图像去噪方面要优于传统的软、硬阈值函数。能更好的保留原始图像信息,提高峰值信噪比并降低均方误差。 相似文献
53.
54.
针对CT变换缺少平移不变性会在图像消噪时产生伪Gibbs现象,提出了非下采样CT变换与自适应阈值法相结合的图像消噪法。实验结果表明,采用非下采样CT变换方法能有效地消除图像噪声,保存图像的纹理细节,提升图像信噪比,消噪效果优于传统小波及CT消噪效果。 相似文献
55.
优秀女子赛艇运动员奥运会赛前乳酸阈曲线变化规律的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以中国队参加2004年雅典奥运会女子公开级八人单桨有舵手项目运动员为研究对象,观察在赛艇大周期训练过程中,定期测定定量负荷后血乳酸、身体成分等指标;定期应用赛艇测功仪进行多级负荷及2 000m测试,利用乳酸阈功率及乳酸功率曲线等对训练效果进行实时分析和评价。结果:在整个训练周期中,女子公开级运动员的体重没有显著性变化(P>0.05),在整个训练周期内,平均乳酸阈功率显著性提高(P<0.01);2 000m测试成绩显著性提高(P<0.05)。结论:功率-乳酸、功率-心率曲线,乳酸阈功率曲线可以对运动员的训练效果进行有效的实时分析和评价;运动训练使女子公开级运动员的平均乳酸阈功率有显著性提高。 相似文献
56.
57.
58.
59.
对北京体院体育系20名健康男生,在递增负荷的动力性练习中,个体无氧阈前后股外肌表面肌电图平均功率频率(MPF)及积分肌电图(IEMG)的变化进行了研究。实验发现:1)在递增负荷的练习中,MPF先随负荷递增而上升(增多),而后出现向下(减少)的“拐点”,拐点出现时期与个体无氧阈时期大致相同,MPF所出现的拐点可作为无损测定个体无氧阈的指标。2)IEMG在递增负荷的练习中,一直是逐渐增长的,无非线性增长的拐点出现。反映了运动单位募集是逐步增长的过程,而且发现快、慢运动单位的募集都增加。 相似文献
60.
《Research quarterly for exercise and sport》2012,83(4):678-689
ABSTRACTPurpose: The association between an overlooked classical Lactate Threshold (LT), named “Minimum Lactate Equivalent” (LEmin), with Maximal Lactate Steady State (MLSS) has been recently described with good MLSS prediction results in endurance-trained runners. This study aimed to determine the applicability of LEmin to predict MLSS in lower aerobic-conditioned individuals compared to well-established blood lactate-related thresholds (BLTs). Method: Fifteen soccer players [velocity at MLSS (MLSSV) 13.2 ± 1.0 km·h?1; coefficient of variation (CV) 7.6%] conducted a submaximal discontinuous incremental running test to determine BLTs and 3–6 constant velocity running tests to determine MLSSV. Results: LEmin did not differ from conventional LTs (p > .05) and was 24% lower than MLSS (p < .001; ES: 3.26). Among LTs, LEmin best predicted MLSSV (r = 0.83; p < .001; SEE = 0.59 km·h?1). There was no statistical difference between MLSS and estimated MLSS using LEmin prediction formula (p = .99; ES: 0.001). Mean bias and limits of agreement were 0.00 ± 0.58 km·h?1 and ±1.13 km·h?1, respectively. LEmin best predicted MLSSV (r = 0.92; p < .001; SEE = 0.54 km·h?1) in the pooled data of soccer players and endurance-trained runners of the previous study (n = 28; MLSSV range 11.2–16.5 km·h?1; CV 9.8%). Conclusion: Results support LEmin to be one of the best single predictors of MLSS. This study is the sole study providing specific operational regression equations to estimate the impractical gold standard MLSSV in soccer players by means of a BLT measured during a submaximal single-session test. 相似文献