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全变分的叠加迭代降噪算法的研究
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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。 展开更多
关键词 优化-最小值算法 全变分 叠加迭代
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