基于小波萎缩法的非线性自适应数字滤波器的设计

本文中,将小波萎缩法应用于非线性自适应数字滤波器的设计,介绍利用基于离散正交小波变换的小波萎缩迭代滤波方法,设计出非线性自适应小波萎缩滤波器的模型文中给出了非线性自适应小波萎缩滤波器的一个消噪实例,证实了非线性自适应小波萎缩滤波器鲁棒性好的特性。

小波萎缩法去噪

通过利用软、硬阈值函数和比例萎缩LAWML法对高斯白噪声去噪比较研究,数值算例表明软阈值函数去噪效果最好,而且其效果与小波变换分解层有关。

小波图象去噪综述

小波图象去噪已经成为目前图象去噪的主要方法之一 .在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上 ,首先通过对小波去噪问题的描述 ,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性 ;接着分别阐述了目前常用的 3类小波去噪方法 ,并从小波去噪中常用的小波系数模型、各种小波变换的使用、小波去噪和图象压缩之间的联系、不同噪声场合下的小波去噪等几个方面 ,对小波图象去噪进行了综述 ;最后 ,基于对小波去噪问题的理解 。

基于微分方程和小波图象去噪研究

小波图象去噪是目前图象去噪的主要方法之一,它可以在很好去除噪声的前提下保持图象的细节特征。近年来基于偏微分方程的图象去噪方法得到了广泛的关注。在一定的约束条件下,求解方程的最优解可以达到比较好的去噪的目的。实验结果表明,该方法在图象去噪的效果上要比小波去噪好,去噪后图象的信噪比高。

小波图像去噪研究方法概述

阐述小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理 ,概括目前小波图像去噪的主要方法及其应用 ,对小波图像去噪方法的发展和应用进行展望 .

基于小波的图像去噪研究综述

利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。在对目前小波去噪文献进行理解和综合的基础上,通过对小波去噪问题的描述,揭示了小波去噪的数学背景和滤波特性;阐述了小波图像去噪方法的发展历程和小波去噪的机理;概括了目前小波图像去噪的主要方法:模极大值去噪法,小波萎缩法和多小波去噪等,对小波图像去噪进行了综述;最后探讨了小波图像去噪的发展方向。

基于小波变换的图像去噪方法研究

图像去噪问题是一个古老的难题,也是当前研究的热点问题,而图像小波去噪算法在图像去噪方面虽然已取得了一定进步,但在这一领域仍然有许多问题需要研究,为了进一步提高图像去噪质量,改善图像视觉效果。在此通过在小波阀值萎缩法、基于混合模型的小波去噪法、小波去噪与其他算法相结合的三类方法中分别选用了三种典型算法即VisuSh rink法、基于高斯混合模型小波去噪法、中值滤波与小波去噪相结合的算法,对当前基于小波变换图像去噪这三类典型问题进行了研究。研究表明对于单一的噪声,用相应某种算法,就可能取得较理想效果。而对于混合噪声,单独的一种算法取得的效果是比较差的,只有采用几种算法相结合才能取得较好的效果,因而在此也为图像去噪指明了以后的研究方向。

提升格式下几种去噪方法的比较

本文比较了四种去噪声的效果,利用提升格式设计的灵活性,通过预算子或更新算子的设计最优匹配特定的信号,比较了软阈值函数、硬阈值函数、比例萎缩LAWML法和小波域中值滤波四种去噪方法.

基于OPC技术的管道泄漏诊断方法研究

提出基于OPC的负压波泄漏诊断技术获取分布式数据采集系统中的压力信息,利用小波比例萎缩去噪技术进行分析处理,再利用小波变换模极大值法捕捉泄漏拐点来对管道泄漏点进行精确定位。利用BorlandC++Builder建立了OPC客户端管道泄漏诊断系统。现场的试验和应用都取得了良好的效果。系统运行可靠,并且定位精度高达99%。

基于整体变分和变换域分析的复合去噪模型

本文在泛函空间理论基础上提出了一种整体变分与小波阈值萎缩复合的图像去噪模型。复合模型在小空间规整化约束下实现整体变分优化去噪,保持图像边缘特征减弱值阶跃现象;复合模型处理图像中不存在Gibbs现象且可应用于大噪声图像恢复缺失信息。DCT变换是一种表征图像纹理特征的变换域处理方式,本文最后将DCT变换引入复合模型,得到保持纹理特征的复合去噪模型。理论和实验证明了本文提出的模型在图像去噪中的有效性。

一种小波去噪方法的几点改进

Mihcak M.K,IEEE Signal Processing L etters,1996 ,6 (12 ) :30 0 30 3提出了小波去噪方法 L AWML(L AWMAP) ,并得到了非常好的去噪效果。该文针对其过保留小系数的特点提出了引入阈值处理以减少重建毛刺和提高去噪后信号的压缩率 ;根据小波系数子带能量分布的特点 ,提出对不同尺度不同子带选择不同邻域来提高方差估计的准确性 ;根据子带的方向选择性 ,提出用长方形代替正方形邻域的改进方案。通过实验证明了这些改进可以有效地弥补原先 L AWML (L AWMAP)方法的不足 ,得到更好的去噪效果.

用偏微分方程作图像分析与处理

从偏微分方程去噪模型出发,论述了噪声抑制的原理,去噪方法与正则化方法和小波萎缩方法之间的联系;并根据这种联系,从正则化模型的角度分析了用偏微分方程进行图像复原以及超分辨等方面的应用。最后展望了发展前景。