作者:管美静; 珠杰; 吴燕如 期刊:《计算机时代》 2020年第02期
图像在采集或传输的过程中会受到随机噪声的污染,给后续的图像分割、特征提取等处理造成干扰。常见噪声分为椒盐噪声、高斯噪声和混合噪声,为了进行图像处理,需对图像去噪。文章介绍了几种常用的图像去噪方法,如中值滤波、BM3D、均值滤波、小波去噪等,通过对这几种去噪方法的基本思想和算法流程的对比研究,分析并总结了这些方法处理噪声的效果和优缺点。
隧道拱顶下沉监测数据中含有大量的随机误差,为了消除或者消弱随机误差的干扰,本文对实测数据进行小波去噪,使数据更真实性。针对传统BP神经网络预测精度差、收敛慢的问题,通过改进的BP神经网络对去噪的数据进行预测。实验结果表明,并与传统BP神经网络相对比,小波去噪的改进神经网络收敛速度加快,精度提高,预测效果显著提高,适用于拱顶下沉的预测研究。
作者:熊成基 期刊: 2019年第12期
在现阶段的大地测量数据处理中,利用小波变换对图像去噪是一种在精准度和效率方面都比较可靠的去噪方法.在传统的图像去噪中,小波去噪算法无法高效率地保证图像的平滑程度,导致经历去噪处理的图像清晰度受到影响,严重时可能会出现伪吉布斯现象.所以,随着时代的发展和技术的进步,在小波变换的基础上进行多尺度自适应阈值的图像去噪方法正式面世.客观来说,这一去噪方法可以比较精准的实现小波去噪,且符合图像小波分解的特性.为此,笔...
作者:甘若; 陈天伟; 郑旭东; 段青达; 潘梅 期刊:《大地测量与地球动力学》 2020年第01期
基于小波分析中传统的阈值函数,结合其他学者提出的小波阈值函数,提出一种改进的小波阈值函数,并将其应用于变形监测数据的去噪处理。理论分析和算例表明,新的小波阈值去噪函数能够有效去除噪声。
作者:刘奇; 王俊峰 期刊:《铁道科学与工程学报》 2019年第12期
通过对ATP短期故障率趋势预测,帮助铁路相关部门合理优化ATP维修备件的储备量,动态分配维修资源以提高ATP设备的安全保障能力。采用小波分析对原始故障率数据进行去噪预处理,利用C-C方法和G-P方法分别计算时间延迟和嵌入维数,将一维故障率时间序列相空间重构到高维空间,并在高维空间中利用Elman神经网络拟合相点的演化趋势构建Chaos-Elman预测模型。针对Elman神经网络采用BP算法进行训练所存在的缺陷,引入思维进化算法优化Elman神...
作者:成勋; 周铁; 孙侃; 杨帆; 谢洪德; 王顺帆 期刊:《电力与能源》 2019年第06期
使用小波去噪函数对实测加速度信号去噪并去除直流分量处理,利用时域积分法和频域积分法获取速度信号和位移信号,通过比较这两种积分方法在分析振动信号上的优劣,再分析误差来源并给出定量评判指标。通过实例验证了基于最小极大方差阈值的小波去噪在处理加速度信号时能获得较好的去噪效果;积分后修正的时频域积分法能够较好地克服直流分量和积分趋势项问题,并指出在对振动信号的处理上频域积分比时域积分有更高的准确度和稳定性。
针对靶场外弹道数据传统剔野方法识别率不高、局限性大、剔野效果差等问题,提出了一种基于M估计的野值快速识别和剔除方法。首先采用M估计理论快速识别和剔除外弹道数据中明显粗大或成片干扰野值,抑制对阈值判别的干扰,再利用小波去噪算法进行二次去噪与估计,剔掉细小和隐蔽野值。在阈值的选取上,构造了一种新的阈值函数,有效提升了野值的判别力和去噪率。经仿真实验证明:该方法野值的识别和剔除率可达到90%以上,处理结果更接近真...
作者:张鑫; 张林 期刊:《计算机与数字工程》 2019年第10期
飞机油位传感器信号的滤波对于飞机油量的精确测量有着重要影响。小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数。分析了现有的软阈值、硬阈值以及软硬折衷阈值三种小波阈值去噪方法的优缺点,在此基础上,提出了一种基于最大能量熵的小波阈值去噪方法,根据最大能量熵的理论确定了改进型阈值函数中的加权因子。并将其应用到飞机油位传感器输出信号的滤波处理中,结果表明,基于最大能量熵的小波阈值去噪方法各项性能指标均优于另外两种...
作者:谭朝文; 宗容; 王威廉; 杨宏波 期刊:《计算机仿真》 2019年第12期
针对传统心音预处理算法过程复杂且处理后的心音信号只有时间维度,无法满足深度学习样本处理需求,提出一种适用于卷积神经网络心音预处理算法,能够将心音信号从一维变换至二维,并采取皮尔卡森相关系数对预处理后样本进行相关分析,分析表明预处理后的正负样本差异较大,可以用于CNN进行分类识别。上述算法首先采用4层小波阈值去噪,相比传统去噪算法能较好地去除噪声并保持信号中有效信息。其次,截取合适长度的信号,提取梅尔倒谱系数...
作者:江志农; 张永申; 冯坤; 胡明辉; 贺雅 期刊:《机械传动》 2019年第10期
齿轮发生故障后,由于采集到的振动信号同时包含故障冲击、确定性啮合信号及噪声等多种信号,同时,各种信号还会受传递路径的影响,使得齿轮故障特征提取难度较大。倒频谱分析是常见的齿轮故障诊断方法,能将边频带中的周期成分显示为单根谱线,有助于故障诊断,但当故障特征信号较微弱时,倒频谱中得到的故障特征并不明显。为此,提出一种特征增强倒频谱分析方法,利用最小熵解卷积、自回归线性预测和小波去噪3种特征增强方法,逐步增强齿轮...
作者:刘秀瑾; 王铭; 孙兆堂 期刊:《考试周刊》 2012年第03期
本文介绍了小波阈值法对GIS局放信号的检测方法及识别模式。小波分析具有多分辨特性,对多变化的信号具有更加敏锐的反应,大大增强了GIS局放信号背景噪声的检测能力,从而达到了较好的滤波效果。
作者:杨耀; 魏宾; 李晶晶; 高飞 期刊:《智慧电力》 2011年第12期
介绍了小波去噪的基本原理及方法,简要说明了其消噪的步骤。进一步说明了小波包去噪的原理和步骤,并给出了1个给定含噪信号去噪的实例。由于影响日负荷因素的复杂性,本文采用4个气象指数来量化温度、湿度和风速等气象因子对负荷的综合影响。首先介绍了小波去噪原理,然后通过小波去噪消除负荷和气象数据中的伪数据和噪声。结果表明,去噪以后从关联性上看效果显著,为最终进行负荷预测工作提供指导依据。
作者:陈刚; 张书珩 期刊:《江西测绘》 2017年第02期
在GPS观测的数据中,往往存在大量的噪声,噪声的存在对卫星信号造成了一定程度的干扰。利用小波去噪的方法可以分解GPS载波信号,得到信号的高频和低频不同的频率成分,从而有效的剔除GPS信号的噪声,调高GPS变形监测数据的精度。
作者:孙科学; 成谢锋; 林宏 期刊:《信息技术与网络安全》 2012年第04期
开发了一种新型的电子心音信号采集与分析系统,该系统以心音传感器和计算机自带声卡为基础,实现了心脏听诊从传统单一的“听”转变为可视、可听的多角度分析,结合LabVIEW和Matlab强大的数据分析能力实现了心音信号的采集、去噪、保存、分析等功能,可作为临床心脏诊断的辅助设备。
作者:胡猛; 王丽敏 期刊:《山西师范大学学报·自然科学版》 2008年第04期
基于“国家人口发展战略研究报告”中的数据,采用“小波去噪”进行数据处理.在此基础上,建立GM(1,1)参数优化模型与新陈代谢GM(1,1)模型,对中国人口结构、人口分布、出生率、自然增长率、人口数量、抚养比例和男女比例七个指标进行了中短期与长期预测,并对预测结果运用PP样条拟合进行计算机模拟.
作者:王涛; 田林亚; 侯建梅; 殷飞 期刊:《测绘工程》 2017年第05期
本文利用小波变换技术进行GPS振动观测值的异常探测,将GPS振动观测值序列视为一组观测信号,先利用小波低频分解提取信号趋势,再利用小波高频分解探测异常值的位置,提出结合观测体自身变形趋势判断异常值是否存在,再通过小波高频分解和小波阈值去噪找到异常值准确位置的探测方法。结合某GPS振动平台上的振动观测实验数据进行仿真分析,获得准确的异常探测结果。实践证明文中研究的异常值探测方法是可行的和有效的,为GPS振动观测值的...
作者:臧先峰; 张正道 期刊:《服装学报》 2009年第03期
小波去噪的核心问题是如何选取合适的阈值函数,进而估计出原始信号的小波系数。现有的改进去噪函数中大都含有需要根据经验来确定的待定参数,易用性和去噪效果均不理想。基于信号的小波熵理论,提出了令去噪后得到原始信号和噪声信号的小波熵之和为最大、从而获得了最优的小波软阈值去噪函数。对含噪声的Blocks信号进行仿真分析的结果证实了文中提出方法的有效性,该方法比采用软、硬阈值方法具有更好去噪效果。
作者:陈志超; 彭其渊 期刊:《科学技术创新》 2016年第16期
城市举办大型活动期间,相关交叉口单侧交通量会急剧增加,在这种情况下准确识别交叉口的服务水平对接下来制订交叉口优化方案十分重要。本文针对该问题提出了一种小波去噪-支持向量机模式识别的方法。通过VISSIM仿真模拟交叉口单侧交通量剧增的情形获取上游的交通流数据与对应的交叉口服务水平信息,进行小波去噪与类型筛选后得到识别算法的输入数据,对比BP神经网络模型方法与支持向量机这两种常用算法的识别效果后,采纳支持向量机作...
作者:李丽; 李龙民; 王红蛟; 孙西花 期刊:《科学技术创新》 2019年第31期
利用分数阶小波变换方法对气液两相流信号进行去噪分析,滤除信号采集过程中由于多种因素导致的噪声。分数阶小波变换(FRWT)是将分数阶傅里叶变换(FRFT)与小波变换(WT)两种方法相结合,首先利用二维搜索极值法搜索出最优变换阶次p,然后对信号进行p阶的FRFT变换,对变换后的信号进行小波分解、阈值处理和小波重构,最后经过p阶FRFT逆变换得到去噪信号。通过对两相流信号进行仿真,结果表明,FRWT去噪效果优于传统WT去噪,且FRWT更好的保留...
作者:张翔; 王海彬; 杨军超 期刊:《探测与控制学报》 2014年第05期
针对小波阈值去噪传统方法所使用的阈值函数存在不连续或估计的小波系数存在偏差导致去噪效果不理想的问题,提出了双重指数型阈值函数。该阈值函数呈双重指数形式,不是分段函数,含有一个调控参数控制估计的小波系数向分解的小波系数或0逼近的速度,以阈值和分解的小波系数的比值是否大于1判定估计的小波系数的逼近方向。仿真结果表明在对多普勒回波的去噪过程中,使用双重指数型阈值函数的去噪结果优于使用传统阈值函数的去噪结果。