基于Curvelet变换的软硬阈值折衷图像去噪

与小波变换相比,Curvelet变换更好地表达图像的边缘和细节,因此更适合多尺度图像去噪。针对软阈值和硬阈值去噪方法存在的不足,提出了基于Curvelet变换域的软硬阈值折衷去噪法,并采用不同的阈值自适应地对不同的Curvelet子带进行阈值化。实验结果表明该方法对图像中的边缘、弱的直线和曲线特征有更好的恢复。去噪后图像PSNR值更高,视觉效果更好。

一种NLF-对数小波阈值的脉冲干扰降噪方法

在脉冲噪声背景下,传统信号降噪方法性能退化,无法去除强脉冲噪声,而且会出现计算复杂度增加的问题.本文提出一种基于非线性滤波(Nonlinear Filtering, NLF)和小波阈值去噪的联合算法,该方法利用非线性滤波算法抑制强脉冲噪声点干扰,通过改进的对数小波阈值函数去噪方法进行全局处理,快速而且高质量的完成对信号降噪.实验结果表明,本文所提算法对脉冲噪声背景下的多种信号类型都具有可行性,能够获得更高的峰值信噪比,具有很好的降噪效果.

LS-SVM与小波指数阈值结合的振动信号降噪

为了能够更好的保持液压泵轴承振动信号的峰形,解决软阈值函数存在的恒定偏差和硬阈值函数存在间断点的问题,引进了一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)与小波指数阈值结合的振动信号降噪方法。首先对液压泵的机械轴承振动信号进行小波阈值分解,进而采用LS-SVM方法将小波系数分为与噪声相关的及与噪声无关的小波系数,采用小波指数阈值函数将与噪声相关的小波系数滤除,将处理后的信号重组,提取微弱的振动信号特征。不仅实现了振动信号的降噪,也利于轴承的故障诊断。