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語(yǔ)音<b>去噪</b>

  • 小波分析在信號去噪中的應(yīng)用研究.rar

    目前,小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面,新觀點、新方法不斷涌現(xiàn)。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(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)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(yīng)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(yōu)勢。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法,并對其適用范圍和效果進(jìn)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(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法,最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性,分析了它們對實際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而,介紹了小波的幾種去噪方法:小波變換高頻系數(shù)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(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強制置零去噪的方法是比較方便的,但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強制置零去噪后重構(gòu)的信號會使信號丟失一些細(xì)節(jié),且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度,只有靠經(jīng)驗來確定,不過比傳統(tǒng)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(shù)的選取問題,并給出了一些選取依據(jù);對小波閾值去噪方法的幾個關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn),利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實現(xiàn)信號的處理,并通過實驗仿真實現(xiàn)。實驗結(jié)果表明該方法提高了信噪比,去噪效果優(yōu)于單獨應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上,進(jìn)行了改進(jìn),利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法,仿真試驗結(jié)果表明,由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好,準(zhǔn)確率高,而且易于重構(gòu)信號。 本文分別對這四種方法進(jìn)行了算法分析比較,通過實驗仿真來實現(xiàn),并對實驗結(jié)果進(jìn)行了分析。實驗仿真結(jié)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(guān)鍵詞:小波分析,信號去噪,閾值,均值逼近,空域相關(guān)

    標(biāo)簽: 小波分析 信號去噪 中的應(yīng)用

    上傳時間: 2013-07-19

    上傳用戶:啊颯颯大師的

  • 基于小波分解和模糊聚類的MRI圖像去噪以及分割算法研究

    磁共振成像(MRI)由于自身獨特的成像特點,使得其處理方法不同于一般圖像.根據(jù)不同的應(yīng)用目的,該文分別提出了MRI圖像去噪和分割兩個算法.首先,該文針對MRI重建后圖像噪聲分布的實際特點,提出了基于小波變換的MRI圖像去噪算法.該算法詳細(xì)闡明了MRI圖像Rician噪聲的特點,首先對與噪聲和邊緣相關(guān)的小波系數(shù)進(jìn)行建模,然后利用最大似然估計來進(jìn)行參數(shù)估計,同時利用連續(xù)尺度間的尺度相關(guān)性特點來進(jìn)行函數(shù)升級,以便獲得最佳萎縮函數(shù),進(jìn)一步提高圖像的質(zhì)量,最終取得了一定的效果.與此同時,該文對MRI圖像的進(jìn)一步的分析與應(yīng)用展開了一定研究,提出了一種改進(jìn)的快速模糊C均值聚類魯棒分割算法.該算法先用K均值聚類方法得到初始聚類中心點,同時考慮鄰域?qū)Ψ指罱Y(jié)果的影響,對目標(biāo)函數(shù)加以改進(jìn),用來克服噪聲和非均勻場對MRI圖像分割的影響,達(dá)到魯棒分割的目的,為進(jìn)一步圖像處理和分析打下基礎(chǔ).通過實驗,我們發(fā)現(xiàn),無論是針對模擬圖像還是實際圖像,該文所提出的兩個算法都取得了較好的效果,達(dá)到了預(yù)期的目的.

    標(biāo)簽: MRI 小波分解 圖像去噪 分割

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:zhichenglu

  • 基于小波變換的圖像去噪算法研究

    隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展,數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域:圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實現(xiàn)—般有三種方式:專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)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(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大,要求處理速度快,但運算結(jié)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(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。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(yīng)的Matlab 仿真;然后,為了改進(jìn)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(zhǔn)則同時結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實驗表明,相比于其他幾種經(jīng)典算法,本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié),并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡化,以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現(xiàn);最后,給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實現(xiàn)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(tǒng)核心控制模塊,并對各個系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗證,結(jié)果表明本文設(shè)計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實際的圖像處理要求,具有一定的理論和實際應(yīng)用價值。關(guān)鍵詞:圖像處理系統(tǒng),F(xiàn)PGA,圖像去噪算法,小波變換

    標(biāo)簽: 小波變換 圖像去噪 算法研究

    上傳時間: 2013-05-16

    上傳用戶:450976175

  • 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(jìn)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(jìn)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(biāo)簽: MEMS 小波閾值 去噪 信號降噪

    上傳時間: 2013-04-24

    上傳用戶:xiehao13

  • BM3D去噪算法的實現(xiàn)和相關(guān)文檔

    ·詳細(xì)說明:BM3D去噪算法的實現(xiàn)和相關(guān)文檔,很好的去噪算法

    標(biāo)簽: BM3D 去噪 算法 文檔

    上傳時間: 2013-08-01

    上傳用戶:hasan2015

  • 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(jìn)行了比較。對lena圖像進(jìn)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

  • 基于映射函數(shù)收縮算法的圖像去噪方法

    文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示,提出了利用映射函數(shù)來描述圖像的去噪過程,通過求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進(jìn)行變換,達(dá)到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過實驗比較,驗證了本文算法的可行性和魯棒性。

    標(biāo)簽: 映射 函數(shù) 圖像去噪 算法

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:許小華

  • 基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪

    提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法,這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系,同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征,基于這種統(tǒng)計模型,文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式,然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域,實驗結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能夠有效地去除圖像的高斯噪聲,提高了圖像的峰值信噪比;并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息,從而明顯改善了圖像的視覺效果。

    標(biāo)簽: NSCT 變量 圖像去噪

    上傳時間: 2013-10-23

    上傳用戶:thuyenvinh

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移,使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進(jìn)行降噪處理,然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移,最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理,以減少去噪后圖像的失真。實驗結(jié)果表明,該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比,而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標(biāo)簽: Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:ddddddos

  • 用相空間局部投影法對加噪混沌時間序列去噪或進(jìn)行混沌序列與正弦信號的分離。

    用相空間局部投影法對加噪混沌時間序列去噪或進(jìn)行混沌序列與正弦信號的分離。

    標(biāo)簽: 局部 去噪 分離 投影

    上傳時間: 2015-04-13

    上傳用戶:杜瑩12345

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