尺度适应性二代小波的图像去噪方法

根据二代小波变换的基本理论和特点,研究二代小波对图像去噪的效果。提出基于二代小波的尺度适应性分解算法,并使用改进阈值函数进行阈值分析后再对噪声图像进行去噪处理。实验结果证明,使用尺度适应性二代小波对图像去噪比其他方法具有更好的效果,去噪后的图像信噪比大大提高。     

平移不变小波变换在消除电路噪声中的应用

为了提高火控测试系统测试结果的精度与可信度,去除对测试系统在采集火控系统信号时混入的噪声是十分必要的.通过对某型火控系统在动态测试时采集的信号的研究,针对传统小波阈值去噪处理方法中因非一致降样取样而产生Pseudo-Gibbs现象,结合已有改进阈值法的优点,提出一种新型阈值函数代替传统软硬阈值函数,采用平移不变小波变换对采集的信号进行去噪处理,以提升去噪的效果.仿真结果表明,该方法能进一步减少均方误差,提高信噪比,使去噪后信号更好地逼近真实信号,具有一定的工程实用性.     

基于小波分解的舰船钛合金超声检测信号去噪算法

传统的信号去噪算法在处理舰船钛合金超声检测信号时,受到阈值函数不连续这一特性的影响,算法的自适应性比较差。为此,将小波分解技术应用到超声检测信号去噪算法中。考虑小波分解层数对信号的影响,利用先验知识确定分解层数,在此基础上,结合软硬阈值函数,构造出折中的阈值函数并进行一定优化,将构建的阈值函数用于小波系数最化处理,将小波系数与分解系数相结合重构超声检测信号,完成去噪处理。实验结果表明:设计的基于小波分解的舰船钛合金超声检测去噪算法在不同的实验条件下信噪比高、均方根误差小,该算法的自适应性优于传统的去噪算法。     

小波阈值去噪方法在多普勒雷达测速系统中的应用

小波变换具有良好的时频特性和多尺度分析能力,因此在信号分析中得到了越来越广泛的运用。文章就信号去噪的小波变换在多普勒雷达测速系统中的应用进行了分析,并对此系统中运用阈值去噪法时阈值选择的不足进行了改进,取得更好的去噪效果,最后通过仿真进行验证,证明改进方法简单有效。     

基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法

以降低舰船电气设备运行所受电磁串扰影响为目的,提出基于小波变换技术的舰船电气设备信号去噪抑制方法。建立舰船电气设备信号电磁串扰噪声模型,使用小波变换方法对电气设备信号噪声进行抑制,针对小波变换去噪能量泄漏大、频带混叠大等问题,使用双树复小波的实部树和虚部树进行电气设备信号分解,即保留小波分解的优点又可以完全重构电气设备信号,并结合硬阈值和软阈值函数优点,形成通用阈值函数,优化小波变换的阈值函数,保证更好信号去噪抑制效果。通过实验可以看出,该方法的应用既可以有效抑制电气设备信号中的噪声干扰,又可以保证原始信号波形不被破坏,同时在信号分解时,可以在噪声聚集的高频部分形成十分优秀的降噪效果,使信号趋近平稳状态。     

基于改进Bregman TV与形态学的NSCT声呐图像融合去噪

传统去噪方法在去除声呐图像斑点噪声的同时,难以拥有很好的细节信息。为此,提出一种基于改进Bregman TV与数学形态学的NSCT声呐图像融合去噪技术。引入图像熵、梯度和边缘强度对Bregman TV的正则参数进行改进,在去噪过程中拥有更多的边缘细节信息。利用新的Bregman TV和数学形态学分别对声呐图像去噪,然后使用NSCT分解为高频和低频,高频拥有大量的边缘信息,低频具有图像细节信息。Bregman TV拥有很好的保边性,数学形态学拥有很好的去噪效果,将2种优势结合,因此采用Bregman TV的高频和数学形态学的低频进行NSCT逆变换,实现图像去噪。实验结果表明,该方法相比于使用基于小波变换和全变分的图像去噪、传统的Bregman TV去噪、数学形态学去噪,更能有效地降低斑点噪声,保留更多的图像细节信息。     

小波分析在船舶导航传感器中的应用

论述小波变换的数学理论和方法。根据小波变换的多分辨率分析方法，重点分析小波变换在导航系统中的作用；利用Daubechies小波函数，采用阈值去噪法，可在低信噪比的情况下较准确地估计导航传感器的原始信号；分别针对多普勒系统和北斗双星定位系统，借助小波变换对其接收信号进行了离线仿真研究。仿真分析表明，应用小波变换的分层技术抽取特征参数效果明显，去噪效果亦较为理想。     

舰船遥感图像检测小波分析研究

本文以舰船遥感图像为具体分析对象,针对舰船图像中存在的噪声干扰和目标边缘检测问题,引入小波分析作为解决方法,通过对使用小波进行图像去噪及目标边缘检测原理的分析,采用db N小波函数为对舰船图像信号进行分解,以自适应阈值法实现高频信号去噪处理,并对降噪后的图像选择合适的平滑函数进行舰船目标边缘提取,结果表明,小波分析能够很好地实现舰船遥感图像去噪,而舰船目标对于边缘提取,虽然效果较好,但仍有进一步优化改进的空间。     

小波分析在信号消噪中的应用研究

小波分析具有在频率域的多分辨能力,已广泛用于信号和图像的消噪中。在引入小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。经过信号仿真验证,这种新的阈值函数取得了较好的消噪效果,克服了采用传统的软、硬阈值函数去噪的不足。     

基于小波变换的舰船雷达图像去噪方法研究

在舰载雷达系统中,集成了非常复杂的信号处理算法和降噪算法,通过软硬件的配合,舰载雷达能够具备非常高效的图像识别能力。但在电子对抗战争中,普通的去噪算法并不能满足雷达图像去噪的性能要求,本文基于舰船雷达的实际工作需求,结合小波变换算法,从本质上对雷达的通信数据和图像数据进行优化,并建立雷达图像去噪模型,通过样本采样和模式学习,该小波去噪算法能够显著降低雷达信号中的背景噪声,大大提高了图像信号的识别能力。