木材近红外光谱小波阈值去噪方法

采用小波分析对木材近红外光谱进行阈值去噪研究,分别采用硬阈值、固定阈值、最大最小阈值和rigsure阈值对光谱信号进行去噪.结果表明,小波变换可以有效去除光谱噪声,并很好地保留了信号中的尖锐和突变部分,在近红外光谱分析中具有很好的应用前景.     

基于小波分析的图像压缩与去噪研究

介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理,利用小波变换对二维图像进行分解,将原始图像分解成不同方向、不同频率成分的子图像.同时对含噪图像进行小波分解,通过选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,再对高低频系数重构,实现图像的去噪.最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证,仿真结果表明:利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果,对工程应用具有一定的借鉴意义.     

基于新阈值的小波硬阈值去噪方法

在多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了新的阈值选取规则,在VC＋＋6．0环境下,给出了基于正交小波变换的硬阈值去噪的具体算法,并进行了数值试验。试验结果表明,该方法提高了信噪比,减小了最小均方误差,使去噪效果得到了改善。     

基于小波阈值去噪方法的一种改进方案

利用Donoho D．L．和Johnstone I．M．提出的小波阈值去噪方法,构造了一个新的阈值函数。与传统的硬、软阈值函数相比,其具有不可比拟的灵活性。该阈值函数克服了硬阈值函数不连续的缺点,同软阈值函数一样具有连续性,便于进行各种数学处理;同时还克服了软阅值函数中小波系数估计值与分解小波系数间存在恒定偏差的缺陷。仿真结果表明,新阈值函数的去噪效果有效抑制了在信号奇异点附近产生的Pseudo．Gibbs现象,无论在视觉效果,还是在信噪比增益方面均优于传统的硬、软阈值方法。     

一种改进的小波阈值去噪方法

为了改进滤波效果,提高去噪质量,在分析目前被广泛应用的软、硬阈值去噪方法的基础上,提出了一种改进的阈值去噪方法.该方法既兼顾了软、硬阈值函数的优点,同时又在一定程度上弥补了它们在图像去噪中的缺陷.有效克服了硬阈值法去噪信号失真的和软阈值法细节模糊现象.仿真结果表明:该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比定量指标上均明显优于传统的软、硬阈值算法,达到良好的去噪效果.     

提升小波变换及其在信号去噪中的应用

介绍了提升方法(1ifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法,并将目前常用的小波转换成提升小波。同时还将提升小波应用到信号去噪中,并进行了数值仿真试验,结果表明,在去噪后信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单、编程容易、速度快。     

小波变换和偏微分方程在图像去噪中的应用

应用小波分析方法和偏微分方程方法进行图像处理是一个重要课题。小波变换去除图像噪声时虽然能保持图像的细节信息,但是图像的边缘信息被平滑了。使用偏微分方程对图像去噪,并与使用小波变换去除图像噪声后效果进行比较,实验结果表明:使用偏微分方程对图像去噪在平滑噪声的同时可以使边缘得到保持,应用偏微分方程进行图像去噪是一种有效的工具。     

音乐信号小波阈值去噪模型及其应用

利用小波阈值滤波的原理,建立了阈值滤波去噪模型,解决了小波基和小波分解层数的选择以及阈值和阈值函数的选取这2个关键问题。小波基的选取应该均衡考虑光滑性与紧支性。采用数值仿真方法,通过一段音乐信号,分析了小波基的不同选取方式、不同阈值选取方法、不同分解层数对去噪效果的影响:选择不同的小波,分别利用全局阈值和分层阈值去噪法来观察不同的小波选择对去噪结果的影响;选择一个固定的小波,利用全局阈值和分层阈值来比较这2种去噪方法的优劣。研究结果表明,选择db4小波基、分层阈值、分解层数为4~5层时,去噪效果最好。     

基于小波变换算法的图像处理技术研究

为了提高农作物叶部病害识别的可靠性,本文提出基于小波变换算法的农作物叶部病害图像处理技术.在图像分解的基础上,应用二维离散小波变换,论述了二维小波变换在农作物叶部图像去噪和图像增强中的应用.仿真实验结果表明此方案能够有效改善图像质量,提高对象识别的可靠性.     

基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法

【目的】解决在农业环境中识别脐橙的目标区域存在的噪声干扰、检测效果不理想等问题。【方法】提出一种基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法。首先选择较好的对比度,建立有利于图像分割的YCbCr颜色模型;然后设计一种基于Otsu阈值去噪的脐橙检测算法,进而减少脐橙分割区域的噪声干扰;最后提出质心补圆法确定脐橙在图像中的位置,并在原始图像中显示检测结果。【结果】泛青色和橙色脐橙识别率分别为87.10%和94.18%,顺光和逆光情况下脐橙识别率分别为92.96%和90.15%,遮挡和未遮挡情况下脐橙识别率分别为90.82%和93.18%,总识别率为92.07%。【结论】该方法环境适应性强,适用于农业环境下不同遮挡、光照和表皮颜色情况的脐橙图像识别处理。     

基于Cross-Validation的小波自适应去噪方法

小波去噪算法中,阈值的选择非常关键.提出一种自适应阈值选择算法.该算法先通过Cross-Validation方法将噪声干扰信号分成两个子信号,一个用于阈值处理,一个用作参考信号;再采用最深梯度法来寻求一个最优去噪阈值.仿真和实验结果表明:在均方误差意义上,所提算法去噪效果优于Donoho等提出的VisuShrink和SureShrink两种去噪算法,且不需要带噪信号的任何"先验信息",适应于实际信号去噪处理.     

基于小波分析的信号去噪方法

介绍了小波变换出现的背景及应用意义、信号去噪效果的标准及小波变换去噪的基本原理和方法。利用MATLAB软件特别是MATLAB小波工具箱编写仿真程序,结果表明小波变换在信号去噪中的有效性和优越性。     

小波消噪在数字基带系统中的应用

介绍了一种基于小波消噪的数字基带系统,利用小波变换的分解与重构对接收的信号进行消噪声处理,从而大大提高了系统的性能。通过在加性高斯白噪声(AGWN)信道中的模拟仿真,其结果说明了此系统的优越性,并通过卷积编码,进一步降低了系统的误码率。     

噪声图像分析及小波阈值去噪

不同的噪声图像经小波变换后系数分布是不一样的,针对图像特征和噪声特征,采取灵活的去噪策略会取得更好的去噪效果。本文通过实验对噪声图像及噪声的小波分解系数进行系统分析,提出小波阈值去噪中阈值的选择策略,并用实验验证了方法的有效性。     

基于小波变换的拉曼光谱去噪处理

拉曼光谱分析中,噪声的存在严重影响光谱的准确性。利用小波变换在信号处理方面的优良特性,采用基于小波变换的信号去噪方法,对含噪的邻二甲苯拉曼光谱进行处理。选用平稳小波bior2·2处理了含噪的邻二甲苯拉曼光谱信号。结果表明,采用平稳小波bior2·2可以将信噪比由10dB提升到21·3588dB,而均方误差仅为0·0014,去噪效果明显。     

基于小波变换的拉曼光谱去噪处理

拉曼光谱分析中,噪声的存在严重影响光谱的准确性。利用小波变换在信号处理方面的优良特性,采用基于小波变换的信号去噪方法,对含噪的邻二甲苯拉曼光谱进行处理。选用平稳小波 bior2.2处理了含噪的邻二甲苯拉曼光谱信号。结果表明,采用平稳小波 bior2.2可以将信噪比由10dB 提升到21.3588dB,而均方误差仅为0.0014,去噪效果明显。     

基于无下采样的正交小波变换的阈值去噪方法

现行的小波阚值去噪算法中,都包含采样的操作,但下采样导致信号所含信息出现丢失,上采样则引入新的畸变。为克服这些不足之处,提出了基于无下采样的正交小波变换的阚值去噪方法,并在Matlab6．5环境下给出了具体的算法。并进行了数值试验。试验结果表明,取消下采样的操作,可以提高信噪比,减小最小均方误差,使去噪效果得到了明显改善。     

小波域中的自适应模糊阈值图像去噪

对小波阈值去噪中的常用阈值和阈值函数进行分析,提出一种自适应的模糊阈值去噪算法,该算法在BayesShrink阈值基础上,通过增加一个修正因子,并结合模糊理论,自适应地对图像进行模糊阈值函数处理.实验表明该算法与BayesShrink软阈值函数去噪算法相比,去噪后图像的峰值信噪比PSNR和最小均方误差MSE均有所提高,并且图像也更清晰,具有较好的去噪效果.     

小波变换对敌百虫红外光谱去噪分析

采用小波变换滤波技术对敌百虫的红外光谱信号进行了去噪处理,利用小波变换滤波技术可以有效地消除红外光谱信号中的噪声,并结合滤波后重构光谱信号对农药浓度与峰面积进行一元线性回归建立其校正模型,并与直接用一元线性回归建立的校正模型进行比较。得出结论敌百虫农药的相关系数由原来的0.914 1提高到0.915。     

小波变换在水泵故障诊断中的应用

小波变换具有很好的时域和频域局部化特性,它对以非稳态振动为特征的信号提供了很好的分析手段。采用速度传感器测定水泵机组的振动信号,用小波变换处理分析水泵机组的故障。其分析结果表明,用小波变换的分析方法较传统的傅立叶变换更为有效。