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濾波方法

  • 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(biāo)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

  • 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(biāo)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(biāo)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

  • 基于小波與LS-SVM集成的模擬電路故障檢測

    由于模擬電路的多樣性、非線性和離散性等特點,模擬電路的故障診斷呈現(xiàn)復(fù)雜、難以辨識等問題。針對已有方法的數(shù)據(jù)不平衡,提出了一種支持向量機集成的故障診斷方法。使用小波變換方法提取特征向量,在多類別支持向量機的基礎(chǔ)上,設(shè)計了模擬電路的最小二乘支持向量機預(yù)測模型,實現(xiàn)了對模擬電路的狀態(tài)的故障預(yù)測。將該方法應(yīng)用于Sallen-Key帶通電路進行故障預(yù)測試驗,結(jié)果表明,該方法比單一支持向量機、徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和APSVM有更好的分類和泛化性能,故障診斷準(zhǔn)確率更高。

    標(biāo)簽: LS-SVM 集成 模擬電路 故障檢測

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:417313137

  • 脈搏波信號降噪和特征點識別研究

    對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中,然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響,使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲,因此降噪處理顯得尤為必要。同時,脈搏波中含有人體生理病理信息,不同的人將表現(xiàn)為不同的特征,可以看出確定脈搏波特征點對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法,該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力,且具有對信號具有自適應(yīng)性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點,然后再根據(jù)峰值點確定出其他特征點的位置,實驗證明該方法能夠增加特征點的檢出率。

    標(biāo)簽: 脈搏波 信號降噪 特征點識別

    上傳時間: 2013-10-12

    上傳用戶:shirleyYim

  • 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(biāo)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(biāo)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(xì)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(fù)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(biāo)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

  • 自動跟蹤工頻陷波器的研究與設(shè)計

    介紹了一種新型線性自動跟蹤工頻陷波器的電路結(jié)構(gòu)。該陷波器應(yīng)用于電子束曝光機束流測量電路中,用來抑制工頻干擾對測量精度的影響。基于對自動跟蹤陷波器的基本工作原理分析,陷波器采用了頻率/電壓轉(zhuǎn)換器與壓控帶阻濾波器相結(jié)合的設(shè)計方案,成功地解決了工頻頻偏對常規(guī)工頻陷波器濾波性能的嚴(yán)重影響問題。提出了提高抑制工頻干擾能力的設(shè)計要點和電路調(diào)試方法。通過性能指標(biāo)的測試和長期實際運行應(yīng)用,證明陷波器滿足了電子束測量中對工頻干擾進行強抑制的要求,提高了電子束曝光機的制版質(zhì)量。

    標(biāo)簽: 自動跟蹤 工頻陷波器

    上傳時間: 2013-11-13

    上傳用戶:天涯

  • 橫向Ka波段波導(dǎo)微帶探針過渡的設(shè)計和優(yōu)化

    介紹了一種橫向Ka波段寬帶波導(dǎo)-微帶探針過渡的設(shè)計,基于有限元場分析軟件Ansoft HFSS對該類過渡的設(shè)計方法進行了研究。最后給出了Ka波段內(nèi)的優(yōu)化數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明,該寬帶波導(dǎo)-微帶探針過渡在26.5G~40 GHz內(nèi)插入損耗小于0.065 dB,達(dá)到了設(shè)計目標(biāo)。

    標(biāo)簽: Ka波段 波導(dǎo) 微帶探針

    上傳時間: 2014-05-27

    上傳用戶:gxy670166755

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