基于半软阈值法的图像小波去噪方法

研究了噪声能量的估计方法:MAD法及其改进方法,空域相关估计法.在传统阈值法的基础上,提出半软阈值法.仿真结果表明:半软阈值去噪方法有效地抑制了噪声,提高了信噪比,同时保留了图像细节,获得了最小的均方差,具有一定的应用价值.

时变软阈值法在纳秒脉冲信号去噪中的应用

对工程上常用的几种小波进行了分析,通过比较选定双正交小波为纳秒脉冲信号分析的母波,根据纳秒脉冲放电时产生的电磁干扰的特点提出基于多尺度分析的时变软阈值法,并对纳秒脉冲信号进行去噪处理。用Matlab自带的doppler波形和方波发生器产生的上升沿小于1ns的方波对此方法进行检验,结果表明时变软阈值法明显优于传统的固定软阈值法。

基于改进的小波软阈值法的SAR图像去噪

斑点效应是SAR图像所不可避免的 ,在不降低图像空间分辨率前提下消除或最大限度地抑制斑点噪声 ,是当前研究的热点。本文介绍了一条能够让小波技术更好地应用于雷达图像去噪而实现起来又非常简便的途径———将原始雷达图像作对数变换 ,将乘性噪声转化为加性噪声 。

无边界效应D小波软阈值法去除肉品图像斑点噪声

肉品图像中的斑点噪声与肌内脂肪的颜色特征相似,要准确提取肌内脂肪,就必须先对斑点噪声进行滤除。在小波软阈值法滤除SAR图像中的斑点噪声算法基础上,结合肉品图像的特点进行了改进。首先,使用由耿则勋提出的算法,在小波分解时对左右边界进行处理,重构时外推值为0,对离散小波变换的边界效应进行处理,精确重建图像,消除小波变换的边界效应。选择了D8小波,3级分解后,在不同的阈值下进行了实验。结果表明:阈值的选取影响去噪效果,但在所有参数都相同时,改进算法消除边界效应的同时,在斑点指数和方法噪声两个客观评价指标均优于其他几种边界延拓方式,图像失真最小。

利用小波软阈值法除去图像中的统计噪音

利用小波软阈值法对加入统计噪音的SPECT图像除去噪音。试验表明这种方法既能除去噪音又能很好的保留图像的特征,是1种理想的方法。

应用加权迭代软阈值算法的高分辨率Radon变换

Radon变换的分辨率是其进行地震数据处理的关键因素。基于Bayes反演理论的迭代加权方法改善了Radon变换的分辨率,但其收敛速度较慢;由于Radon变换空间的强相关性,常用的迭代软阈值方法(ISTA)应用于Radon变换反演时的收敛速度也较慢,且分辨率较低。为此,将迭代加权最小二乘法嵌入ISTA中,形成了加权ISTA算法。该方法引入高分辨Radon变换中加权矩阵的思想,利用Radon参数的先验信息约束反演误差函数,克服了ISTA收敛速度慢、分辨率低的缺点。合成记录和实际地震资料处理结果表明,该方法提高了Radon变换分辨率,在多次波分离、噪声压制中效果显著。

GNSS时间序列中随机漫步消噪的改进半软阈值算法及其评估

全球导航卫星定位系统在卫星定轨和信号质量等方面存在的差异性,造成GNSS时间序列中的随机漫步噪声十分复杂,已经成为制约GNSS技术在高精度变形监测行业领域深入应用的瓶颈。本文针对具有量级小、频率低、敏感性差等复杂特征的随机漫步噪声,提出了一种改进的半软阈值算法,通过引入可变因子形成了统一的半软阈值函数体系,提高了常规半软阈值对随机漫步噪声的适应性。为了验证和评估改进半软阈值算法的效果,利用MATLAB平台仿真生成有线性趋势项、年周期项和随机漫步噪声的GNSS时间序列,共1700个历元。结果表明,改进的半软阈值法较经典方法在信噪比和均方根误差上表现出更加优良的性能。自相关分析的评估结果表明,改进方法所消除的噪声与随机漫步噪声在形态特征上具有高度的一致性。谱指数分析评估结果,进一步从定量角度验证了改进方法对随机漫步噪声的特有适用性。

同时测定铁钴铜的小波软阈值核心偏最小二乘法

提出了一种小波软阈值核心偏最小二乘法 ,同时测定铁、钴、铜 ;该法结合小波软阈值法和主组分分析改进除噪声质量 ,与其它软阈值法比较选用了HYBRID法 ;通过最佳化 ,小波函数和低频截止收缩水平 (L)分别选为Symmlet6和2;设计了一个名为软阈值小波核心偏最小二乘法 (STWKPLS)的程序进行全部计算 ,实验结果表明该法是成功的 。

小波软阈值核心偏最小二乘法同时定量分析光谱严重重叠的四组分混合物

用一种小波软阈值核心偏最小二乘(WSTKPLS)方法同时定量分析光谱严重重叠的对苯二酚、邻苯二酚、间苯二酚及苯酚的混合物。结合小波软阈值法和核心偏最小二乘法改进回归质量。选择小波函数、小波分解水平、阈值法类型以优化除噪效果。采用小波软阈值核心偏最小二乘法和偏最小二乘法编制了两个计算程序。计算结果表明,WSTKPLS方法是成功的且优于偏最小二乘法。

一种新的小波半软阈值图像去噪方法

在小波半软阈值图像去噪方法基础上,提出了一种基于自适应局部相关系数的新方法。该方法在软阈值法和硬阈值法之间有很好的折衷,通过加入局部相关系数,使其在各种小波变换中均能增强子带内小波系数的相关性。在阈值选取中选用了基于Bayes风险估计的自适应阈值和具有统计意义上的阈值方法,获得了小波系数不同子带不同方向的最优估计。实验结果显示,该方法去噪效果显著,同时能够改善小波变换所造成的图像视觉失真和边缘振荡效应,更好地保留了图像边缘和细节纹理特征。该方法可通过调节局部相关系数控制图像去噪程度和效果,能满足不同需求,具有很高的实用价值。

软阈值消噪法在电缆故障测距中的应用

依据不同信号的小波变换系数模极大值的传播特性,针对电缆故障测距中信号样本的特点,提出了一种改进的软阈值消噪法。实验结果表明,该方法能有效地恢复脉冲行波的原貌,为电缆故障精确定位创造了条件。

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。

基于经验模态分解和改进小波软阈值降噪法的电站信号降噪研究

在对电站各类信号进行故障诊断时,由于其所处的复杂工作环境,采集设备得到的信号中经常包含背景中强噪声干扰,导致在后续信号关键特征的识别和处理时会出现较大困难。为降低噪声的影响,本文将经验模态分解与改进小波软阈值降噪法相结合进行电站信号的处理并进行了方法有效性验证。该方法的主要流程如下:首先,将信号进行经验模态分解,分离出若干个本征模态分量和残差。其次,对其与原始信号进行互相关分析,识别有用信号主导的分量和噪声主导的分量,并将噪声信号主导的分量进行改进小波软阈值降噪法处理后,将其与有用信号分量和残差进行重构。最后,将经验模态分解和改进小波软阈值降噪法降噪处理后的信号与传统只采用小波阈值降噪法处理后的信号进行评价,结果表明本文方法的信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更高、平滑度更好,可有效消除背景噪声的影响。

弧焊过程电信号小波软阈值消噪

在CO2 弧焊过程电信号的实际测试过程中 ,噪声的存在常是难以避免的 ,消除噪声是信号分析中重要的环节。小波变换具有很好的时、频局域性 ,以不同的小波变换尺度 ,可将信号分解成不同的频率分量。对于连续信号函数 ,随着尺度的增大 ,小波变换系数也增大 ;对于噪声 ,其小波变换系数随尺度的增大而减小。据此 ,可消除信号中的噪声成分。论文重点分析了小波软阈值法信号消噪方法 ,通过对实测弧焊过程电信号的消噪处理 ,对比分析了低通滤波、粗糙小波和小波软阈值消噪法。结果表明 ,采用低通滤波和粗糙小波消噪 ,会在信号的突变部分产生严重的失真。而小波软阈值法可以在消去信号噪声的同时 ,较好地保持信号的突变部分不失真 ,从而改善信号中特征信息的提取效果。

阈值法在毫米波目标辐射信号去噪中的应用研究

小波域阈值法去噪以其效果好,易编程实现而广泛应用到图像及信号的去噪中。该文在分析了毫米波目标辐射信号的小波系数特征后,提出使用非负小波系数代替信号的小波系数。对于确定的阈值,推导了重构信号均方差最小时,非负小波系数的去噪方法,实验表明该文算法具有较好的去噪效果。

基于小波变换阈值算法的输送带裂纹图像去噪

煤矿井下输送带裂纹原始图像含有各种噪声,在对图像处理前,需先对原始图像去噪。因此,提出一种改进的小波变换阈值去噪算法,该算法综合了分数阶微分和小波分解的算法,对目标图像依次进行多层次、多尺度的剖分,并通过含有8个对称方向上的分数阶微分掩膜算子,依次将目标图像中含有的高频和低频成份重构后再叠加。实验仿真结果表明,该算法克服了小波硬阈值去噪法存在的图像视觉失真和小波软阈值去噪法存在的图像边缘模糊等缺点,获得较好的图像去噪效果。

改进阈值的小波空域相关去噪法在荧光信号处理中的应用

为了去除荧光免疫层析检测中荧光信号的噪声,保留信号的细节信息,提出一种改进阈值的小波空域相关去噪算法。该算法将基于小波变换的空域相关去噪法和软阈值去噪法相结合,根据小波系数相关性的不同和平滑消去阈值法的思想,改进了软阈值去噪法的阈值变量和阈值函数。结果表明,该方法突出了信号边缘,能够有效地去除荧光信号的噪声,去噪后的信号光滑连续,且保留了信号峰的相关细节信息。

一种改进的小波阈值去噪算法及其仿真分析

针对小波阈值去噪方法中传统软硬阈值法各自存在的缺点,提出了开方法阈值去噪法。该方法对阈值的处理采用开方逼近的思路,使其曲线能很快逼近硬阈值方法曲线,并具有较好的连续性,克服了硬阈值法不连续和软阈值法有恒定偏差的缺点。通过仿真试验将开方法与其他三种方法的去噪效果进行了对比。结果证明,新方法兼顾了软硬阈值法的优点,去噪效果更好,信噪比更高。

改进的小波变换阈值去噪算法

针对硬阈值函数在阈值点不连续,软阈值函数中估计的小波系数与信号的小波系数之间存在着恒定偏差的缺陷,构造了一种新的阈值函数,仿真结果显示,该方法具有较好的去噪结果。

改进的小波阈值法及其在地震数据降噪处理中的应用

野外地震数据受到各种随机因素干扰,需要对随机噪声进行去除。小波分析中的软、硬阈值法是有效的地震数据降噪方法,但由于算法本身特性使得降噪具有一定的缺陷。因此,文中提出了一种改进的小波阈值降噪算法。首先构建了改进的阈值方法模型并对其功能进行了研究,确定了sym3为改进的阈值算法的最佳小波基以及最佳小波分解的层数为3层。利用仿真实验证明了改进的阈值方法降噪能力具有有效性,并通过均方差(RMSE)和信噪比(SNR)对新算法降噪效果进行了评价。最后,将本文提出的算法应用于实际地震数据降噪处理,结果发现改进的阈值法能够有效地去除地震数据中的各类随机噪声,通过与软、硬阈值法降噪效果进行对比研究,结果得出改进的阈值方法降噪效果更理想。