基于优化VMD-小波阈值的MEMS陀螺信号降噪

针对MEMS陀螺仪输出信号中噪声较大,提出了一种遗传算法优化的VMD-小波阈值降噪方法.首先利用遗传算法对VMD分解的2个关键参数进行优化,经过VMD分解得到各阶IMF分量,通过计算各阶分量的相关系数并将其分为3类,对噪声主导的IMF分量进行小波阈值降噪,舍弃噪声分量,将信号主导分量和降噪后的噪声主导分量重构得到原信号...     

基于小波变换的数字图像融合

在现实世界中,存在着大量信息,而这些信息中存在着大量冗余,怎样从我们得到的己知信息中提取有用信息,剔除冗余,一直是我们努力的目标,数字图象尤其如此,本文用小波变换的方法研究了对同一对象的两个或更多个的图象(往往图象质量较差)合成到一幅图象中,以便它比任何原来一幅都更容易地为人们所理解。     

小波降噪在微光瞄准镜检测系统中的应用

提高测试精度是贯穿微光瞄准镜检测系统设计始终的准则,其中迭加在微光图像上的时空域噪声是影响测试精度的主要因素之一,如何滤除微光图像上迭加的噪声信号来提高仪器测试精度就显得尤为重要;实践证明,在设计中使用小波阈值降噪方法能非常有效地提高仪器的测试精度.     

基于小波降噪和形态补偿的抗电磁干扰方法

导航载体上电气设备产生的电磁噪声是影响地磁测量精度的主要因素之一。对电气设备产生的电磁干扰特性进行了深入地研究与分析,将电磁干扰噪声分为高频交变磁扰和等效电流磁扰,并根据其不同的特性采用了不同的降噪方法。首先运用小波阈值法消除高频交变电磁噪声,然后提出了以交变磁扰噪声能量分布脊线为参量,建立消除等效电流磁扰补偿模型的算法。试验证明,该方法不但能起到较好的降噪、平滑效果,而且可以保持真实信号的突变细节,提高了地磁测量的精度。     

基于EMD的改进小波阈值降噪法在超声信号处理中的应用

针对超声检测回波信号中的大量噪声,分析了超声检测回波信号的特性,考虑经验模式分解（EMD）和小波哗噪的优点,在改进阈值函数基础上提出一种基于EMD的小波阈值降噪方法．该方法利用EMD对超声信号进行分解,对高频分量用改进小波阈值函数方法进行处理,再结合低频分量重构得到降噪信号．仿真实验结果表明,该方法降噪效果优于小波软、硬阂值降噪,进一步提高了重建信号的信噪比,降低了其均方根误差,是一种可行的超声信号降噪方法．     

离散小波改进算法在机动车辆换挡信号降噪中的应用

针对机动车辆换挡信号中存在大量强电磁及环境振动噪声的问题,同时考虑到实时性和硬件实现性能的需求,基于最小带宽离散小波算法,提出了简化的、适用于工程实现的小波分解层数确定方法;然后利用初始阈值对各层小波系数进行分类,利用各层中各类系数均值差的模及均方差为依据,设计了各层阈值的自适应迭代确定算法,同时改进了阈值的量化函数。仿真对比试验和应用测试结果表明,该算法具有较好的降噪效果,适用于机动车辆的相关信号检测与降噪。     

小波阈值技术在图像降噪中的应用研究

通过对图像的小波变换系数进行阈值操作,可以有效降低噪声,同时又较好地保持图像细节。在文章中详细讨论了这种小波阈值降噪技术,并给出了在此种降噪方法中阈值选取的几种方法。由实验结果可以知道此种小波阈值方法是一种有效的图像降噪方法。     

基于平稳小波变换的遥感图像融合方法

针对目前方法在多光谱图像和高分辨率图像融合中存在的问题,提出了一种IHS交换和平稳小波变换相结合的图像融合方法。首先对多光谱图像进行IHS变换后,得到I、H和S三个分量,接着对I分量和高分辨率图像进行基于平稳小波变换的图像融合,得到一幅新的强度图像,最后用新的强度图像和H及S进行IHS反变换,进而获得最终融合图像。实验表明,它优于传统的IHS变换法和小波变换法。     

基于改进EMD的信号降噪方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。     

增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪

针对飞行数据降噪问题,提出了增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪算法。结合小波系数噪声自相关函数进行飞行数据的最佳分解层小波分解,对高频小波系数先进行增强预处理再进行SVD分解,运用奇异熵理论确定奇异值重构阶次,采用奇异值阈值对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据。仿真实验表明,本文算法能获得较高的信噪比,改善了数据质量。     

基于提升五株形小波的图像融合

在提升五株形小波多尺度分解的基础上,给出一种新的像素级图像融合方法。该方法利用提升五株形小波变换对每一幅图像进行多尺度分解,按照不同的融合规则,采用多种融合算子去构造融合图像对应的各小波系数,再根据融合图像的各小波系数重构融合图像。该方法被成功地用于模糊图像的融合处理。试验结果表明该融合方法十分有效,获得的融合图像更符合人们的视觉特性、更有利于进行监视和侦察之类的视觉感知。     

基于SOM神经网络的齿轮箱健康评估方法

为了实现齿轮箱健康状态早期识别以及定量化评估,提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络的齿轮箱健康评估方法.该方法首先对齿轮箱振动信号进行小波降噪处理,减小噪声对信号分析的干扰;然后提取可以描述信号特征的时域参数,归一化后输入到SOM神经网络,计算输入数据与正常数据最佳匹配单元之间的欧氏距离;构造一个用于定量化表...     

利用实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪

电离层闪烁影响下的导航信号载波跟踪呈现非平稳、非线性和非高斯特性,这使得传统基于鉴别器和Kalman滤波的载波跟踪改进算法并不能有效减弱电离层闪烁的影响。提出了基于实时小波降噪的抗电离层闪烁载波跟踪算法,其能够更好地刻画闪烁信号的非平稳特性。通过对跟踪环路同相与正交支路的积分结果进行小波降噪,有效滤除了电离层闪烁引入的非高斯噪声,减弱了闪烁对环路鉴别器的不良影响,提高了跟踪环路的精度与稳健性。实验验证了相关分析和小波降噪跟踪算法的有效性。     

红外与可见光图像融合算法性能评估

在研究小波分析的基础上,鉴于不同小波函数和融合规则对融合效果的影响,通过改变小波函数和融合规则对红外与可见光图像进行大量融合实验;首先,研究了不同类型小波函数的性质,分析了不同融合算法的特点;接着,对融合实验结果进行了定量分析和比较,为不同应用目的和场合正确选择合适的小波函数和融合规则进行红外和可见光图像融合提供了理论依据.     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

基于自适应色彩补偿和小波融合的水下图像增强

针对水下图像发生图像色偏严重、对比度不足以及细节模糊,提出一种基于自适应色彩补偿和小波融合的水下图像增强算法。利用四叉树法判断图像的色偏类型,进行自适应色彩补偿消除色偏,获取色彩平衡图像。通过亮度和细节双重增强处理,在HSV空间中利用改进的小波融合算法对色彩平衡图、亮度增强图和细节增强图融合,提升图像细节和对比度,得到最终图像。实验表明算法可以有效校正图像色彩,提高图像对比度和细节。     

图像融合的客观质量评估

随着图像融合技术在武器自动化系统中的广泛应用,图像融合的质量评估问题,即图像融合的性能评估问题,在融合方案的选择中具有重要地位。由于人工主观的图像融合评估具有很大的工程化和自动化难度,国际上研究人员都将研究目标投向了客观图像融合质量评估的研究中。从历史发展的角度系统地回顾了客观图像融合质量评估的发展历程和研究现状,对近十年来的客观图像融合质量评估方法进行了分类和分析。同时,对于国际上几种流行的图像融合质量评估方法的性能测定思路进行了介绍。对于图像融合质量评估现状的分析和讨论有助于我们对图像融合的质量评估方法进行更深入的研究。     

基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。     

基于小波神经网络的数据融合诊断系统

主要利用小波神经网络技术和信息融合技术,建立了基于小波神经网络技术的多传感器数据信息融合诊断系统.该故障诊断系统是将多传感器数据融合技术应用于故障诊断领域,利用数据在不同层次上的融合集成小波神经网络,通过信号的有效组合,用各种子小波神经网络从不同侧面进行故障诊断,最大限度地提高确诊率.并以液压泵为例对该故障诊断系统进行详细介绍     

正交小波包分析在遥感图像融合中的应用

小波变换具有优良的时频局部特性,但由于其尺度是按二进制变化的,存在“高频低分辨”这一缺陷.正交小波包分析能够将信号(图像)频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率,能有效地提取特定的频率成分.推导了小波包分析的基本原理,给出了基于正交小波包分析的遥感图像融合算法.最后,通过实例说明正交小波包分析的有效性和优越性.