共查询到20条相似文献，搜索用时 453 毫秒
1.
本文提出了一种基于复数小波域上的多方向窗维纳滤波与偏微分方程保持边缘细节相结合的方法。针对小波域维纳滤波的方向性差,本方法先进行复数小波变换,获得六个方向上的图像信号,该六个方向进行方向维纳滤波,对图像进行去噪,以此引导偏微分方程中的扩散函数,实现各项异性进行扩散。实验结果表明,本文所提出的方法的峰值信噪比,以及视觉质量都较复小波去噪或各项异性非线性扩散去噪方法有明显的改善。 相似文献
2.
结合小波技术对传统的维纳滤波算法进行改进,对语音信号进行离散小波变换,求得小波系数,计算小波系数的阈值,然后利用阈值对小波系数进行过滤,再对小波重构信号,信号经过维纳滤波器模型达到去噪效果。最后对算法进行了仿真试验。 相似文献
3.
小波变换在信号去噪的应用中有很大的优势,它弥补了傅里叶变换在信号去噪中的局限。小波变换在时间域和频率域都具有良好的局部特性,可以聚焦到信号的任意细节。根据信号的特性利用小波变换的处理方法能够有效的将有用信号与噪声分离开来从而达到去噪的效果。 相似文献
4.
5.
6.
文章主要阐述了噪声图象的复原方法,介绍了图象中噪声的产生及与图象信号相关的噪声的分类,并分别讨论了用于图象复原的均值滤波、中值滤波、自适应维纳滤波、形态学滤波和小波去噪的工作原理和适用性. 相似文献
7.
本文针对某一确定数据采集系统中小波去噪时的阀值选择，提出以小波神经网络加标准信号来标定去噪阀值的方法，从而提高对信号的去噪性能。 相似文献
8.
9.
如何去除信号中的噪声．得到纯净的信号是信号处理过程中一个热点技术。本研究根据噪声与信号的小波变换模极大值点在多尺度空间上具有不同的特性,对信号进行了噪声消除。试验结果表明,使用傅里叶变换和coif2小波模极大值点法对信号去噪,都能够有效地去除信号中的噪声,且重构后的信号非常逼近原始信号．但coif2小波模极大值点法去噪效果更好。 相似文献
10.
11.
12.
采样后的瞬变电磁信号数据容易受到各种噪声的干扰,造成数据处理时分辨率较低,进而出现异常解释信息,影响后续工作进程,因此,必须选取合适的方法对其讲行去噪处理.本文集中对三点指数逼近非线性平滑去噪、基于小波阈值的信号去噪、基于小波变换模极大值的信号去噪、基于小波包的信号去噪等方法及效果进行比较,对瞬变电磁法的去噪工作具有一定的现实意义. 相似文献
13.
基于正交小波软阈值的图像去噪算法 总被引：1，自引：0，他引：1
图像去噪在图像处理中一直是研究的重点之一。传统的图像去噪方法局限在频域范围内,无法表述图像的时域局部性质：而小波变换是一种信号的时频分析,利用小波方法去噪是小波分析应用于实际工程的一个重要方面：提出一种基于正交小波变换和软闽值方法数字图像去噪算法：仿真实验表明：提出的算法去噪效果良好。 相似文献
14.
瞬变电磁法是当前煤矿电法勘探中最常用的物探方法之一。在瞬变电磁数据采集时,不可避免地受到各种噪声的干扰,传统的去噪方法已不能适应目前的勘探精度要求。通过对一维信号模型加入高斯白噪声进行小波去噪计算机仿真,结果表明小波变换去除高频噪声效果良好。实测资料数据处理结果表明,选择合适的小波簇进行小波分析能有效地区分有用信号与干扰噪声,是一种瞬变电磁信号去噪的可行实用的方法, 相似文献
15.
钻井模拟中的测井信号往往存在着与地层无关的噪声干扰,必须进行去噪处理。小波变换可以滤除测井信号的噪声和干扰,但其去噪效果与阈值的选取有关。本文从理论上介绍了阈值的选取准则及阈值选取方法,再从实验角度对四种阈值选取方法（Stein无偏似然估计阈值法、固定阈值法、混合型阈值法和最小最大准则阈值法）进行了分析计算,最终选定混合型阈值小波消噪法去除测井信号的噪声。对实际测井信号的处理效果表明,混合型阈值小波消噪法不仅去噪效果好,而且较好的保留了测井信号的分辨率,适用于测井信号的去噪。 相似文献
16.
目的:滤除心电信号中包含的基线漂移、工频干扰、肌电干扰三种主要噪声,获取干净有效的临床心电信号信息。方法:改进阈值处理函数的小波变换阈值去噪法。结论:改进阈值处理函数小波阈值去噪法能更好的弥补了软、硬阈值函数去噪法中存在的不足,得到的去噪效果更优。 相似文献
17.
去噪是图像处理中极其重要的步骤,包括空间域去噪和变换域去噪两种.均值滤波、中值滤波和维纳滤波是三种最重要的空间域去噪方法,它们在去除高斯噪声、椒盐噪声和泊松噪声中的性能表现不同,模板尺寸是影响其性能的一个重要因素.实验表明,三种去噪方法在去除不同噪声时都能找到一个最佳模板尺寸,维纳滤波适用于去除高斯噪声和泊松噪声,中值滤波适用于去除椒盐噪声. 相似文献
18.
19.
《科技通报》2016,(12)
文中以小波阈值信号去噪为研究对象,提出将小波信号分层中的软阈值进行阈值精确取值分析。利用小波函数将信号从时阈变换为频域,使小波各层频域充满噪声信号的能量,使信号与小波系数形成一一对应,在各层分解后使信号层的小波函数在尺度空间中完成确定;运用小波阈值信号去噪方法,对经过处理后的信号进行小波阈值选定,通过对软阈值函数的选值,确定噪声小波函数在小于小波函数的情况下应舍弃该信号;确定软阈值的选择能够令大部分噪声的小波系数取值为零,输出处理后的有效小波信号,确定软阈值的界限。实验证明,对小波阈值中的软阈值函数进行精确取值,对叠加的噪声信号或干扰能实现有效的处理。 相似文献
20.
为了改进图像的质量,将一种新颖的基于新阈值函数的平移不变多小波去噪方法引入信号的去噪中。通过对比软、硬阈值的优缺点,得到一个新的阈值函数,并将它应用于平移不变多小波去噪中。实验结果显示,该方法不仅能有效地消除Pseudo-Gibbs（伪吉布斯）现象,有很好的视觉效果,而且同传统的平移不变小波去噪相比,它具有更高的信噪比和更小的均方误差。 相似文献