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全变分的叠加迭代降噪算法的研究
1
作者
颜鼎
吕东澔
张勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第14期226-230,共5页
针对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的降噪问题,提出了一种全变分后叠加迭代的降噪算法。该算法能够有效地对大范围跳变区间的信号降噪,并保留信号的原始框架。具体而言,进行连续的全变分降噪,对连续降噪后的信号做差,在原信号的基础上对...
针对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的降噪问题,提出了一种全变分后叠加迭代的降噪算法。该算法能够有效地对大范围跳变区间的信号降噪,并保留信号的原始框架。具体而言,进行连续的全变分降噪,对连续降噪后的信号做差,在原信号的基础上对求得的差值进行叠加处理,使其既涵盖了原信号的信息,又保留了之前降噪后的信息。在此基础上再进行迭代,实现对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的有效降噪。实验结果与优化最小值算法相比更加接近原始信号。
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关键词
优化-最小值算法
全变分
差
值
叠加迭代
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职称材料
题名
全变分的叠加迭代降噪算法的研究
1
作者
颜鼎
吕东澔
张勇
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020年第14期226-230,共5页
基金
国家自然科学基金(No.61763038)
内蒙古自治区自然科学基金(No.2019BS06004)。
文摘
针对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的降噪问题,提出了一种全变分后叠加迭代的降噪算法。该算法能够有效地对大范围跳变区间的信号降噪,并保留信号的原始框架。具体而言,进行连续的全变分降噪,对连续降噪后的信号做差,在原信号的基础上对求得的差值进行叠加处理,使其既涵盖了原信号的信息,又保留了之前降噪后的信息。在此基础上再进行迭代,实现对峰峰值大范围跳变的稀疏信号的有效降噪。实验结果与优化最小值算法相比更加接近原始信号。
关键词
优化-最小值算法
全变分
差
值
叠加迭代
Keywords
majorization
-
minimum algorithm
total variation denoising
differenced
superposition iteration
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
全变分的叠加迭代降噪算法的研究
颜鼎
吕东澔
张勇
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2020
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