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提出了一种基于先检测、后滤波的椒盐噪声滤除GPU实现算法。该算法首先依据椒盐噪声的特征,将图像像素分为噪声和信号,然后对噪声像素作标准中值滤波,如果中值为信号,则用中值代替噪声像素灰度值;如果中值为噪声,则取中值邻域,如果中值邻域为信号,则用它代替噪声像素灰度值;否则扩大邻域窗口,重复算法。但随着图像规模的增大,在CPU上执行的时间显著增加。分析并利用图形处理器（GPU）的并行处理特征,并在GPU上实现了本文算法。实验结果表明所提出的算法较经典的自适应中值滤波算法有较好的去噪效果和边缘保护能力,并且随着图像规模的增大,算法执行时间较CPU可以提高最多3个数量级。 相似文献
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《宜宾学院学报》2019,(12):47-53
经典中值滤波算法在不同噪声密度下为了得到最优滤波效果,需手动调节滤波窗口大小,同时在滤波过程中会对图像细节造成二次污染.针对这一问题,提出一种基于椒盐噪声密度、自适应调整中值滤波窗口的算法,首先估计出图像噪声密度,再确定传统中值滤波在不同噪声密度下,对应的最优窗口维度,并建立函数关系,利用函数关系自适应调整窗口维度,最后将椒盐噪声图像的待修复像素值替换为滤波修复后的像素值,防止细节被模糊化.实验显示,噪声密度估计的误差在3%范围内波动;采用四舍五入的方法使算法能够自适应匹配到最优滤波窗口,再对噪声分离处理,使得中值滤波对图像的细节保护更加完整. 相似文献
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在航空发动机故障诊断研究中,如何从被干扰的信号中有效去除噪声并提取更为准确的故障信息是十分重要的.本文结合实际问题,在小渡分析和中值滤波两种方法的基础上提出了Db小波与自适应中值滤波耦合法,并用该方法分析了某型航空发动机振动信号,其有效地去除了一系列噪声. 相似文献
4.
椒盐噪声对图像造成或亮或暗的像素点,从视觉上影响图像的质量。采用基于信号分析的方法去除图像中的椒盐噪声,信号分析能准确判断出噪声与信号像素,该方法依据椒盐噪声模型准确区分信号与噪声,对信号像素给予保留,而对于噪声像素则有针对性地对其作中值滤波、扩大的中值滤波或均值滤波。实验结果表明,与线性加权、梯度倒数加权以及小波去噪算法相比,文中算法能有效降低图像中的椒盐噪声,对图像的边缘与细节保持较好,并且能得到较高的信噪比。 相似文献
5.
输气管道泄漏音波信号在传播过程中高频部分迅速衰减,低频部分能传播较远的距离.根据这一特点拟合仿真信号模型,以信噪比和均方根误差为指标对傅里叶变换、维纳滤波、中值滤波和小波分析进行对比分析,结果表明：小波分析去除背景噪声具有较高的信噪比和较小的均方根误差,中值滤波次之,维纳滤波和傅里叶变换最差. 相似文献
6.
基于脉冲耦合神经网络,提出了一种有效的脉冲噪声图像滤波算法。利用PCNN相似群神经元同步发放脉冲的特性检测噪声点,并利用中值滤波对噪声点进行滤波。仿真表明,该方法对不同强度的噪声图像均体现了较好的滤波性能,在去噪效果和运行效率上同其它方法相比具有明显优势。 相似文献
7.
脉冲噪声的自适应滤除方法 总被引：1，自引：0，他引：1
武英 《南京晓庄学院学报》2005,21(5):25-27
为了在滤除图像噪声的同时更好的保护图像的细节,文中提出了一种基于非线性自适应滤波结构的改进算法。用中心加权中值滤波算法代替原方法中的中值滤波算法以及中值滤波代替均值滤波作为最终滤波结果输出。这种算法与同类算法相比,具有更好的滤波性能并能更好的保护细节,其效果明显优于中值滤波算法。 相似文献
8.
针对两种不同结构的Hopfield神经网络,本文提出分别适当选取该神经网络的连接权值来实现LMS自适应滤波和自适应格型滤波的方法。并分析了实现自适应滤波的HOP-field神经网络的稳定性及其滤波性能. 相似文献
9.
为解决心跳信号易被呼吸谐波和其他噪声干扰而难以提取的问题,提出一种结合遗传算法(GA)和反向传播(BP)神经网络的聚类经验模态分解体征提取模型.首先,采用动目标检测法滤除超宽带(UWB)雷达所接收回波信号中的静止杂波;然后利用距离门选择方法提取出体表振动信号,对其进行聚类经验模态分解得到固有模态函数分量;最后通过GA-... 相似文献
10.
数字滤波技术 总被引：1，自引：0，他引：1
李妍 《赤峰学院学报(自然科学版)》2005,21(6):75-75,77
工业系统遇到干扰时，会出现不稳定的问题，对此探讨了几种用数字滤波技术对信号进行处理的方法，即算术平均值法、中值滤波法、低通滤波法、滑动滤波法． 相似文献
11.
高兴培 《广东广播电视大学学报》2004,13(1):45-48
MATLAB(Matrix Laboratory，即“矩阵实验室”)是当今世界上最优秀的数值计算软件。本文用MATLAB中神经网络工具箱(Meural Network Toolbox)提供的函数仿真设计一个三层前向网络。 相似文献
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ＲｅｊｅｃｔｉｏｎｏｆＮａｒｏｗＢａｎｄＩｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅｉｎＤＳＳｐｒｅａｄＳｐｅｃｔｒｕｍＳｙｓｔｅｍｓＵｓｉｎｇＲｅｃｕｒｅｎｔＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋｓＹｏｕＸｉａｏｈｕ（尤肖虎）ＦｕＬｉ（傅莉）（ＮａｔｉｏｎａｌＣｏｍｍｕｎｉｃ... 相似文献
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It is shown in this paper that if the hidden layer units take a sinusoidalactivation function,the optimum weights of the three-layer feedforward neural networkcan be explicitly solved by relating the layered neural network with a truncated Fourier se-ries expansion.Based on this result,two approaches are presented of which one is suited tothe case that the detailed statistical information is available or can be easily estimated.An-other is of data-adaptive type,which can be treated as a solution of standardleast-squares.The later is best suited to realtime processing and slowly time-varying ap-plications since it can be straightforwardly implemented by the traditional LMS or RLSadaptive algorithms.It is also shown that for both the approaches,the resulting networksown an ability of forming arbitrary mappings.By using the present approaches,theconventional training procedure,which is usually very time-consuming,can be avoided. 相似文献
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在商品推荐领域,商品评论信息往往难以得到有效利用。为了充分利用商品评论信息,提高商品推荐系统精度,对 NCF 神经网络协同过滤模型进行改进,将 NCF 模型与 Inception 结构的卷积神经网络相结合,提出基于 Inception 结构的神经网络协同过滤方法（NCF-i 模型）,将商品评论信息融入模型进行预测和推荐。首先基于 Inception 结构的卷积神经网络对商品评论信息进行分析并提取多元特征模型,然后将多元特征模型添加到 NCF 模型中,通过多层全连接层获取用户、商品及商品评论之间的非线性关系,最后基于此非线性关系对商品进行预测和推荐。通过基于真实数据集的实验证明,应用 NCF-i 模型的推荐算法,推荐系统的预测精度和稳定性均优于当前常用的推荐模型。 相似文献
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为提高基于表面肌电信号的人体腰背动作识别率,提出一种基于小波包能量与改进NARX神经网络的分类识别新方法。利用小波包变换对动作部位进行表面肌电信号特征提取,并采用改进NARX神经网络进行分类识别。选取8名实验者分别在扭腰、弯腰、侧弯腰3种动作下进行表面肌电信号数据采集,选择db4小波包函数对信号进行6层分解,得到第6层64个频带的小波包分解系数,代表各个动作信息的特征向量,作为改进NARX神经网络的输入进行分类识别。对照实验组中,改进NARX神经网络的识别率较高,总体识别率达到96.7%。实验结果表明,利用该识别方法对腰部动作进行分类识别,分类准确,且识别率更高。 相似文献
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In order to reduce the complexity of neural network connectivity,a dy-namical model for unfully interconnected neural network,including its energy func-tion,local area field and learning rule,is presented.The basic idea is to decompose aHopfield network into several subnetworks and set up some interconnections betweenthem.The statistical analysis of the associative memory process shows that the num-ber of interconnections after the first decomposition is reduced by 25% comparedwith that of the Hopfield network,but the storage capacity and the associative abilityof the network remain unchanged.With the decomposition continued,the number ofinterconnections is considerably reduced.Despite the reduction in storage capacityand associative ability with continuous decomposition,the average information capac-ity per interconnection has increased nearly by 100%.Finally the relationship be-tween high-order interconnection and multilayer network architecture is discussed. 相似文献
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提出了基于硬限幅功能函数的前向神经网络的分类学习算法,并将其应用于可分凸集或不交集合的分类.仿真结果证明,同基于S功能函数的前向神经网络的BP算法相比,该算法具有较强的分类能力且收敛时间极短.此外,本算法易于硬件实现,且成本低,具有很大的应用潜力. 相似文献