检索结果-南通市图书馆

检索条件"主题词=保峰平滑"

共 3 条记录，以下是1-10 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

峰值感知引导滤波及在信号去噪中的应用

峰值感知引导滤波及在信号去噪中的应用

引用

作者：刘东红重庆大学

学位级别：硕士

信号分析在医学、化学、地理等领域都有广泛的应用。但是,测量仪器自身的缺陷(如内部电子的不规则热运动)、环境噪声、人为误差等不可避免的因素,使获得的信号被各种噪声污染,信号中的有效信息被噪声覆盖。这大大影响后续信号分析的准确... 详细信息

信号分析在医学、化学、地理等领域都有广泛的应用。但是,测量仪器自身的缺陷(如内部电子的不规则热运动)、环境噪声、人为误差等不可避免的因素,使获得的信号被各种噪声污染,信号中的有效信息被噪声覆盖。这大大影响后续信号分析的准确性,对含噪信号(noisy signal)进行平滑处理因此成为信号分析必不可少的预处理步骤。此外,在信号分析中,信号中峰(peak)的位置、高度、宽度、峰形往往代表着重要的信息,然而平滑处理会造成峰钝化、多峰重叠等问题。因此,研究含噪信号的保峰平滑(peak-preserving smoothing)有重要的理论和实际意义,也是一项具有挑战性的工作。引导图像滤波(Guided Image Filtering,GIF)是近几年提出的一种时间复杂度低、性能优良的保边缘图像平滑技术,目前已广泛应用于图像处理的诸多领域,例如图像保边平滑、图像细节增强、立体图像匹配、图像去雾、图像融合等。然而,GIF直接运用于信号的保峰平滑不能取得好的效果。本学位论文提出了一种用于信号保峰平滑的峰值感知引导滤波器(Peakaware Guided Filtering,PAGF)。首先,该方法对GIF从引导信号、峰值感知权重两个方面进行了改进,在改进的过程中分析了改进的思路,最终得到了模型PAGF;其次,PAGF将非线性扩散和GIF结合,在信号保峰平滑应用上,得到了优于两种方法的效果;另外,PAGF扩展了GIF在谱峰信号去噪中的应用。GIF现有应用主要是对二维的图像处理,本文在此基础上将GIF的应用扩充到了一维信号处理之中。实验结果表明,相比于其它几种保峰平滑方法,PAGF在去除噪声的同时,能够更好地保持输入信号的峰值高度、宽度和位置。

关键词：引导图像滤波边缘感知权重保峰平滑非线性扩散

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于变换域的分数阶扩散降噪模型研究

基于变换域的分数阶扩散降噪模型研究

引用

作者：李腾南京信息工程大学

学位级别：硕士

信号由于采集过程中往往会被噪声污染,导致信号偏离原本的真实性从而干扰对信号的分析,在后续分析之前通常需要对信号进行降噪处理。对信号的降噪,如何在有效去除噪声的同时保护信号峰是一项富有挑战性的任务。根据变换域的特点,通过对... 详细信息

信号由于采集过程中往往会被噪声污染,导致信号偏离原本的真实性从而干扰对信号的分析,在后续分析之前通常需要对信号进行降噪处理。对信号的降噪,如何在有效去除噪声的同时保护信号峰是一项富有挑战性的任务。根据变换域的特点,通过对信号做傅里叶变换和小波变换后的系数做处理,突出信号峰与信号平坦部分的区别,以此设计扩散函数。并在经典扩散模型的基础上,结合分数阶微积分理论,提出了两种新的降噪模型——基于傅里叶变换的分数阶扩散模型和基于小波变换的分数阶扩散模型,针对一维信号,分别对两种模型的数值计算和参数进行了详细讨论。具体工作如下:（1）利用傅里叶变换对信号做预处理,滤除信号的高频噪声,减少噪声对信号差分信息的影响,将预处理后信号分数阶差分作为扩散函数参数设计扩散函数。在非线性扩散模型的基础上,用分数阶导数代替模型中的空间导数,并使用离散傅里叶变换计算分数阶导数给出了分数阶扩散模型的离散化形式。另外,还讨论了空间分数阶导数阶次以及分数阶差分阶次对平滑性能的影响。最后通过实验对比,所提模型要比经典扩散模型和最优小波算法等降噪方法有着更好的平滑效果和保峰性能。（2）利用小波分解提取的信号特征代替信号差分作为扩散函数参数,设计扩散函数。用分数阶导数代替经典扩散模型的空间导数,并使用Haar小波的分数阶微积分运算矩阵计算分数阶导数给出了分数阶扩散模型的离散化形式。将模型用于处理噪声水平为-5db的信号,发现利用小波变换可以提高扩散函数的抗噪能力,有着更佳的保峰性能。实验结果表明,利用傅里叶变换和小波变换可以增强扩散函数的抗噪能力,提高模型保峰性能,而分数阶模型相较整数阶模型有着更好的平滑性能。

关键词：信号降噪傅里叶变换小波变换分数阶扩散保峰平滑

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于分数阶模型的信号降噪研究

基于分数阶模型的信号降噪研究

引用

作者：蒋民南京信息工程大学

学位级别：硕士

谱峰包含着重要的物理或化学性质,由于采集过程中往往包含噪声,在后续分析中通常需要对谱峰信号进行平滑处理,如导数谱分析方法。一旦谱峰被平滑掉,在后续分析过程中很难再恢复,从而影响峰检测结果。因此,对于谱峰信号的平滑,一项富有... 详细信息

谱峰包含着重要的物理或化学性质,由于采集过程中往往包含噪声,在后续分析中通常需要对谱峰信号进行平滑处理,如导数谱分析方法。一旦谱峰被平滑掉,在后续分析过程中很难再恢复,从而影响峰检测结果。因此,对于谱峰信号的平滑,一项富有挑战性的任务是在降低噪声的同时如何保护谱峰。在经典扩散模型和正则化模型的基础上,结合分数阶微积分理论,提出了三种新的平滑模型——时间分数阶扩散模型、空间分数阶扩散模型以及分数阶正则化模型,针对一维信号,对相应模型的数值算法和模型参数进行了详细讨论。具体工作如下:(1)用分数阶导数代替经典扩散模型中的时间导数,提出了时间分数阶扩散模型,通过对Caputo分数阶微分的离散,给出了次扩散和超扩散的显式差分算法和半隐式差分算法。为了实现保峰平滑,一个自然的想法就是希望扩散强度随峰高而变弱,因此,以谱峰信号作为参考信号给出了一种扩散函数并对其参数进行了讨论。此外还分析了时间分数阶次对平滑性能的影响。通过对比经典非线性扩散模型和常用平滑方法,可以发现时间分数阶扩散模型具有更好的平滑性能,应用时间分数阶扩散模型对谱峰信号进行平滑具有更好的保峰功能。(2)用分数阶导数代替非线性扩散模型空间变量的二阶导数,提出了空间分数阶扩散模型。借助分数阶Riesz导数给出了该模型的显式差分算法和半隐式差分算法。讨论了空间分数阶次对平滑性能的影响,对比了经典非线性扩散模型、时间分数阶扩散模型和常用平滑方法的平滑性能。模拟数据和实际数据验证了空间分数阶扩散模型的有效性。(3)用分数阶导数代替正则化模型中的一阶导数,提出了一种分数阶正则化模型,根据Grünwald-Letnikov定义给出了该模型的数值算法。讨论了微分阶数对平滑性能的影响以及最优参数的选取。研究结果表明,分数阶模型较整数阶模型具有更好的保峰平滑性能。相应的研究结果可用于分析信号的谱峰检测,提高峰检测的准确率。

关键词：信号降噪非线性扩散保峰平滑分数阶导数分数阶扩散

来源：

同方学位论文库评论

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共1页 << < 1 > >>

回到顶部

执行限定条件

欢迎您,

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

欢迎您,

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

在线全文

在线全文

在线全文

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：