改进型小波阀值函数的压力信号降噪在DSP系统中实现

在自动控制领域,对压力传感器采集的输入信号进行降噪处理,降噪效果的好坏直接影响传感器的补偿精度.针对传统小波阀值降噪的一些不足,引入了一种新的阀值函数,弥补了传统降噪方法的一些不足之处.经过Matlab仿真实验验证了新的阀值函数降噪较传统阀值函数降噪有一定优势.同时,将新的阀值函数移植到DSP上,用C语言完成改进型阀值函数的程序,并对一组噪声信号进行降噪处理,取得了不错的降噪效果,验证了改进型阀值函数在硬件平台上实现的可行性,为研究工作的进一步开展奠定了坚实的基础.

基于小波阀值函数的图像去噪算法研究

由于图像在采集和传输过程中不可避免地受到噪声的污染,所以图像去噪一直是计算机图像处理中的研究重点,有关图像去噪有很多方法,基于小波阀值的图像去噪算法就是一个常见的方法,不过由于阀值的选取有很多方法,往往导致去噪的效果各有优缺点,因此合理选取阀值,改进阀值函数算法就能起到比较良好的效果。

基于改进的小波阀值的瞬变电磁去噪应用研究

Donoho提出的经典的小波阀值去噪虽然应用很广泛,但是也有其局限性,硬阀值函数在一些不连续点处有时会产生伪吉布斯现象,软阀值函数中的估计小波系数与原始小波系数之间存在着恒定的偏差。为了克服以上缺陷,对软硬阀值函数做了一些改进。新阀值函数不仅连续,而且高阶可导,便于进行各种数学处理。仿真实验表明这种方法解决了软硬阀值函数本身的缺陷,信噪比(SNR)和均方根误差(MSE)都好于经典的软硬阀值方法。最后根据瞬变电磁信号的特点,将改进的阀值函数应用于瞬变电磁数据的去噪,噪声被很好地过滤,取得了较理想的效果,结果表明这种方法是有效、可行的。

改进的小波阀值去噪在地震信号中的应用

提出一种新的阀值函数,对小波阀值去噪方法中传统阀值函数的缺点进行改进.实验结果表明,该方法有效提高了性噪比.

基于改进小波阀值的振动信号去噪方法研究

采取小波算法,运用小波变换阀值法对振动信号进行去噪。对比了传统的软阀值函数和硬阀值函数的优缺点,并在软、硬阀值函数的基础上,提出了一种改进的阀值函数的方法。通过与软、硬阀值函数方法去噪效果的仿真对比分析,新的去噪方法提高了重构信号的信噪比,可以有效去除噪声,并对原始信号的细节特征保留较好。

基于超模糊熵ULPCNN二值图像分割算法研究与实现

图像的精确分割能够加快后期图像的处理,在实际图像处理中具有广泛的应用。脉冲耦合神经网络虽在处理图像分割、图像平滑度中具有众多优点,但存在神经元点火状况相对复杂,对全局图像阀值不能清楚的展现等缺点。针对以上缺点本文提出了一种Unit-Linking PCNN(ULPCNN)抑制捕获模型,在模型中引入了阀值函数该函数呈指数上升;在单纯的PCNN图像分割中引入超模糊熵得到了基于超模糊熵ULPCNN二值图像自动分割算法,实现对图像数据的模糊性和不精确性进行有效处理,对图像进行自动分割。并与最大香农熵图像分割法、最小交叉熵图像分割法以及最小模糊的ULPCNN图像分割法等进行了比较,实验仿真说明本文提出的分割图像算法更加可靠有效。

编码器光栅表面缺陷图像小波去噪

为了提高光栅表面缺陷图像的去噪效果,便于后续缺陷图像检测,通过改进阀值和阀值函数来实现对光栅表面缺陷图像的小波去噪。通过引入一个收缩因子来改进原阀值,得到各分解尺度上的新阀值,利用新阀值函数对各尺度上的小波高频系数进行阀值处理,经过小波逆变换得到去噪后的光栅表面缺陷图像。实验结果表明,该方法与硬、软阀值法相比,提高了峰值信噪比,较好地保留了缺陷图像的边缘等细节信息,增强了边缘对比度,且图像更平滑。

基于负荷曲线分布特征的峰谷时段划分和修正策略研究

基于负荷曲线分布特征,运用模糊隶属度函数法划分峰谷时段,结合集合分类思想,引入阀值指标函数确定时段区间。借鉴已实施时段划分方案的特点,提出修正策略,对一些难以界定时段属性的点进行调整,得到4个季度的峰谷时段划分方案。考虑4个季度的用电差异性,提出采用加权二范数函数法的全年综合峰谷时段划分模型。结合某地区实例分析,证明综合时段划分方案比已实施的时段划分方案更符合负荷曲线分布特征,能有效地激励用户的需求响应。