日韩av激情,亚洲视频狠狠,久久青草伊人

小波基構(gòu)(gòu)造

小波閾值去噪法在MEMS陀螺儀信號降噪中的應(yīng)用

· 摘要：通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據(jù)MEMS陀螺儀信號漂移的數(shù)學(xué)模型,采用了基于小波閾值去噪法對MEMS陀螺儀的輸出進行實時消噪處理.并將該算法應(yīng)用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯(lián)慣導(dǎo)系統(tǒng)后對系統(tǒng)的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統(tǒng)試驗結(jié)果分析,使用小波閾值去噪法對抑制MEMS陀螺儀零漂,改善MEMS陀螺儀的零偏穩(wěn)定性具有很好的效果,肯定了小波閾值去

標簽： MEMS 小波閾值去噪信號降噪

上傳時間： 2013-04-24

上傳用戶：xiehao13
小波閾值圖像去噪算法及MATLAB仿真實驗

·摘　要:本文研究了小波閩值圖像的去噪方法，并與其它圖像去噪方法進行了比較。對lena圖像進行MATLAB仿真實驗，得到了主觀效果圖和客觀效果的PSNR。研究發(fā)現(xiàn)，小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優(yōu)于其他圖像去噪方法。[著者文摘]

標簽： MATLAB 小波閾值圖像去噪算法仿真實驗

上傳時間： 2013-06-04

上傳用戶：BIBI
用OpenCV實現(xiàn)的圖像小波變換及反變換代碼

·詳細說明：用OpenCV實現(xiàn)的圖像小波變換及反變換代碼，可用于圖像去噪、多分辨率分析等方面。

標簽： OpenCV 圖像變換代碼

上傳時間： 2013-06-24

上傳用戶：a296386173
基于小波變換的改進影像金字塔模型

　　隨著遙感影像數(shù)據(jù)量不斷增長，為了更加高效地組織與管理海量的遙感影像，研究并提出了改進的基于小波分解的影像金字塔構(gòu)建方法。利用多分辨率分析和圖像的小波分解與重構(gòu)算法，參考影像金字塔構(gòu)建的一般方法，將圖像小波分解的不同級系數(shù)量化、編碼后，分別存儲于金字塔的不同層中。該構(gòu)建方法可以有效地降低金字塔各層之間的數(shù)據(jù)冗余，減少總數(shù)據(jù)量和瀏覽時的數(shù)據(jù)流量，并能更好地支持嵌入式碼流和漸進式傳輸。

標簽： 小波變換金字塔模型

上傳時間： 2013-10-20

上傳用戶：1477849018@qq.com
基于分塊的多尺度小波頻域數(shù)字水印

數(shù)字水印是數(shù)字信息安全領(lǐng)域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應(yīng)用數(shù)學(xué)方面取得了一定的發(fā)展。文中結(jié)合小波算法，在數(shù)字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數(shù)字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數(shù)字水印算法對數(shù)字水印的穩(wěn)定性效果明顯

標簽： 分塊多尺度頻域數(shù)字水印

上傳時間： 2013-11-08

上傳用戶：199311
基于小波分析的低截獲信號檢測方法研究

在魚雷技術(shù)發(fā)展中，低截獲概率技術(shù)（LPI）的采用大大提高魚雷的作戰(zhàn)能力，同時也對截獲信號提出了更高的要求。本文將基于小波分析的檢測方法，具體對有效的低截獲特征信號信號進行檢測，相比于短時傅里葉變換的基礎(chǔ)上，采用Daubechies5小波對信號進行分解變換，證明小波分析方法的有效性及優(yōu)越性。

標簽： 小波分析信號檢測方法研究

上傳時間： 2013-10-22

上傳用戶：lht618
小波分析在信號降噪中的應(yīng)用

針對信號檢測中經(jīng)常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值，對噪聲成分進行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號降噪中的應(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進行了信號降噪的模擬仿真實驗并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號進行了降噪．仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。

標簽： 小波分析信號降噪中的應(yīng)用

上傳時間： 2013-10-19

上傳用戶：alex wang
基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

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(yīng)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(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進行降噪處理，最終實現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。

標簽： 仿生小波變換模糊推理語音降噪

上傳時間： 2013-10-14

上傳用戶：戀天使569
基于小波分析的腦電信號處理

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(chǔ)，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(gòu)的算法進行去噪。通過對MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號進行仿真，結(jié)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。

標簽： 小波分析腦電信號

上傳時間： 2014-12-23

上傳用戶：如果你也聽說
形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節(jié)系數(shù)進行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進行重構(gòu)。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。

標簽： 梯度小波降噪 S變換齒輪故障

上傳時間： 2013-11-01

上傳用戶：AISINI005