基于相邻尺度积系数的半软阈值小波滤波

针对相邻尺度积系数硬阈值滤波后的MSE函数不连续,最优阈值选取困难,该文构造了一种基于相邻尺度积系数的半软阈值函数。其为收缩因子函数与小波系数的乘积,对小波系数无穷可导、可在阈值邻域内对小波系数自适应收缩。进而通过极小化SURE(Stein Unbiased Risk Estimate)估计得到MSE意义下自适应于信号和噪声的最优阈值。大量仿真实验表明:采用本文构造的半软阈值函数,可改善基于相邻尺度积系数的滤波算法性能。

肌电信号相邻尺度积系数硬阈值滤波

为了消除肌电信号中的噪声,提出了一种基于相邻尺度积系数的硬阈值滤波方法.通过对采集的肌电信号进行小波分解,并对肌电信号的各层噪声方差进行估计,构造一种基于相邻尺度积系数的硬阈值函数,实现了真实信号与噪声的分离.根据保留下的小波系数进行重构,得到滤波后的信号.实验表明该方法能有效消除噪声,且基本保留了真实信号的边缘特征,为提高基于肌电信号的手部动作识别率提供了技术手段.

土壤颗粒与养分含量的空间与类型尺度相关性

为了解土壤颗粒与养分的相关性,指导区域合理施肥、减少养分流失、提高土地生产力,采用全国土壤污染源普查山东聊城市数据,建立相邻尺度的区域、土壤类型间颗粒与养分的相关性。结果表明:在研究区域整体、全部样本层面,土壤颗粒与土壤养分含量的相关系数均达极显著性水平,砂粒与养分呈负相关,粉、粘粒与养分为正相关。在分解为低等级的行政区域、土壤类型时,只有莘县、东阿县、冠县、高唐县,以及脱潮土、潮土亚类的颗粒组成与养分含量相关性和整体相同,对较大空间区域、高等级土壤类型颗粒组成与养分含量相关性贡献大,为理解土壤颗粒与养分相关性提供了新思路。

一种复合的SAR图像去噪算法

针对SAR图像噪声影响分辨率的问题,提出一种新的复合SAR图像增强和去噪方法.该方法首先利用信号的小波相邻尺度相关性将信号和噪声分离,然后根据SAR图像近似瑞利分布的特点把SAR图像转换为近高斯分布,再分别利用复数扩散震动滤波器对SAR图像信号部分进行增强,用各项异性扩散方程对含噪部分进行去噪,最后用小波平稳变换对图像进行重构.实验结果表明,与传统的SAR图像去噪算法相比,新算法在边缘增强和噪声去除能力方面均有显著提高.

噪声目标的边缘检测算法研究

在传统的小波多尺度边缘检测的基础上,利用相邻尺度上小波系数相乘的性质,提出一种噪声目标的边缘检测算法,同时对一般的小波阈值方法加以改进,得到一种自适应阈值方法,从而达到增强边缘,抑制噪声的效果,并相应提高了边缘检测的精度。对实际拍摄的含噪军事目标进行仿真试验的结果表明,该算法检测出的图像边缘轮廓清晰,细节突出,去噪效果好,因而在军事上具有一定的实用性。