目前，小波分析在信息技術和其他學科方面的應用是眾多科技工作者關心的課題。在理論方面，新觀點、新方法不斷涌現。本文旨在完善小波的基本理論，對原有的小波去噪方法作進一步的改進。 經典的信號處理方法，例如傅立葉變換、短時傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應用范圍。小波分析作為一種全新的信號處理方法，它將信號中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號去噪方面顯出了獨特的優勢。本文介紹了經典的去噪方法，并對其適用范圍和效果進行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構算法，最后研究了小波基的數學特性，分析了它們對實際應用的影響和作用。進而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關性去噪方法。用小波變換將高頻系數強制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經將高頻系數強制置零去噪后重構的信號會使信號丟失一些細節，且小波基的選擇亦有相當的難度，只有靠經驗來確定，不過比傳統的濾波方法所得的效果還是要好。對于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個參數的選取問題，并給出了一些選取依據；對小波閾值去噪方法的幾個關鍵問題進行了詳細討論。對閾值去噪進行了改進，利用均值逼近與閾值去噪相結合的方法來實現信號的處理，并通過實驗仿真實現。實驗結果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優于單獨應用閾值去噪的方法。 在空域相關去噪算法的基礎上，進行了改進，利用閾值濾波與相關去噪算法相結合的一種組合去噪算法，仿真試驗結果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數不僅連續性好，準確率高，而且易于重構信號。 本文分別對這四種方法進行了算法分析比較，通過實驗仿真來實現，并對實驗結果進行了分析。實驗仿真結果表明了利用小波分析理論對信號去噪的可行性和有效性。 關鍵詞：小波分析，信號去噪，閾值，均值逼近，空域相關
上傳時間： 2013-07-19
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本文介紹了從人體采集到的脈搏波信號，由于脈搏波信號信噪比比較低，給后續參數的準確測量帶來了困難，所以對于噪聲干擾的去除是非常重要而必須的。其中脈搏波信號中常見的噪聲有工頻干擾、基線漂移、肢體抖
上傳時間： 2013-07-23
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JPEG2000是新一代圖像壓縮標準,JPEG2000與傳統JPEG最大的不同,在于它放棄了JPEG所采用的以離散余弦變換(Discrete Cosine Transform)為主的區塊編碼方式,而采用以小波轉換(Wavelet Transform)為主的多解析編碼方式.離散小波變換算法是現代譜分析工具,在圖像處理與圖像分析領域正得到越來越廣泛的應用.由于JPEG2000標準具有復雜的算法,全部用軟件來實現將會占用很大的處理器時間開銷和內存開銷,尤其對于實時圖像傳輸和處理系統,因而用硬件電路來實現JPEG2000標準的部分或全部,就具有重要的意義,本課題的目的就是用硬件電路來實現JPEG2000標準中的離散小波變換部分,論文研究的主要工作就是設計了一個符合JPEG2000標準的、高性能的多級二維離散小波變換的硬件電路.論文研究的內容主要分為兩部分,第一部分首先分析了JPEG2000標準和離散小波變換的原理,重點研究了離散小波變換的快速算法,包括第一代小波變換所采用的卷積算法和第二代小波變換所采用的提升算法,然后具體分析了離散小波變換在JPEG2000中的具體實現.論文第二部分對兩種離散小波變換快速算法的硬件實現進行了比較,并選擇卷積濾波算法作為硬件實現的對象,并采用Daubechies9/7小波基.然后具體設計了離散小波變換的各個模塊,所有的模塊都是有硬件描述語言(Verilog HDL)來實現,經過仿真和邏輯綜合,在一塊自行設計的FPGA開發板上進行了驗證.仿真和驗證的結果表明了該小波變換的硬件電路符合JPEG2000標準,具有較高的速度和信噪比.
上傳時間： 2013-04-24
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隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。
上傳時間： 2013-10-14
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為去除腦電信號采集過程中存在的噪聲信號，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號去噪。以小波閾值降噪為基礎，首先利用db4小波對腦電信號進行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構的算法進行去噪。通過對MIT腦電數據庫中的腦電信號進行仿真，結果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號的信噪比。
上傳時間： 2014-12-23
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以正弦波信號為例，對其進行信源編碼、信源譯碼譯碼以及循環信道編碼
標簽： 正弦波信號
上傳時間： 2014-01-16
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以正弦波信號為例，對其進行信源編碼、譯碼，循環信道編碼
標簽： 正弦波信號
上傳時間： 2013-12-20
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構造一組輸入為白噪聲加三個頻率非常接近的正弦波，其信噪比為10dB，觀測長度為256。試分別用普通AR譜估計和采用功率噪聲抵消算法的AR譜估計估計這組信號的頻率，并比較結果。
上傳時間： 2015-11-12
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以一維驅動非線性漂移波方程為模型 ,研究了利用外加周期信號成功地對時空混沌進行非反饋控制過程中的相同步.在驅動波坐標系中 ,系統可以被變換成一組在周期勢中運動的耦合振子模式,這些模式通過相同步被控制信號逐一控制.研究發現 ,內部模式對外加周期信號的響應方式有2種 一些模式表現出鎖頻 ,另一些模式則觀察到了一種特殊的無鎖頻的相同步
上傳時間： 2016-04-12
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