· 摘要： 通過分析小波分析法中的閾值去噪算法的原理,根據MEMS陀螺儀信號漂移的數學模型,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.并將該算法應用到基于DSP的某MEMS陀螺捷聯慣導系統后對系統的MEMS陀螺儀進行零漂試驗.通過整個系統試驗結果分析,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
·詳細說明：BM3D去噪算法的實現和相關文檔，很好的去噪算法
標簽： BM3D 去噪 算法 文檔
上傳時間： 2013-08-01
上傳用戶：hasan2015
·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。研究發現，小波閾值圖像去噪無論主觀效果還是客觀效果都優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
針對信號檢測中經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出小波變換的優勢。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 中的應用
上傳時間： 2013-10-19
上傳用戶：alex wang
在QPSK調制方式下，分別研究推導了基于輔助數據的極大似然比信噪比估計算法研究、基于矩的信噪比估計算法研究以及基于高階累積量的信噪比估計算法。通過仿真比較了信噪比估計算法的性能，著重分析比較了采用的迭代次數及數據長度等參數對算法性能的影響，最終根據算法各自的特點給出了相應的適用范圍。
標簽： 信噪比 方法研究
上傳時間： 2013-10-20
上傳用戶：15736969615
ADC需要FFT處理器來評估頻譜純度，DAC則不同，利用傳統的模擬頻譜分析儀就能直接 研究它所產生的模擬輸出。DAC評估的挑戰在于要產生從單音正弦波到復雜寬帶CDMA信 號的各種數字輸入。數字正弦波可以利用直接數字頻率合成技術來產生，但更復雜的數字 信號則需要利用更精密、更昂貴的字發生器來產生。 評估高速DAC時，最重要的交流性能指標包括：建立時間、毛刺脈沖面積、失真、無雜散 動態范圍(SFDR)和信噪比(SNR)。本文首先討論時域指標，然后討論頻域指標。
標簽： 013 DAC MT 性能
上傳時間： 2013-10-27
上傳用戶：Vici
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性。運用極值法確定出脈搏波的峰值點，然后再根據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
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來描述圖像的去噪過程，通過求解映射函數和利用映射函數對加噪圖像的小波變換子帶系數進行變換，達到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經過實驗比較，驗證了本文算法的可行性和魯棒性。
標簽： 映射 函數 圖像去噪 算法
上傳時間： 2013-10-21
上傳用戶：許小華
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。
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
針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩性特點，提出采用形態梯度小波對齒輪振動信號進行降噪。首先使用形態梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細節系數進行軟閾值方法降噪處理，對經過處理后的小波系數進行重構。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
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