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多聚焦图像融合中最优双树复小波分解层数的选择

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中国新通信 2014年第22期16卷 42-46页

作者：宋瑾苏州大学电子信息学院

采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分析与重构,是一种高效的融合方法。然而,分解层数的选择是影响该算法性能的重要因素之一。本文提出了一种基于信息熵、互信息量、边缘融合质量和加权融合... 详细信息

采用具有近似平移不变性和方向选择性的双树复小波变换对多聚焦图像进行多分辨率分析与重构,是一种高效的融合方法。然而,分解层数的选择是影响该算法性能的重要因素之一。本文提出了一种基于信息熵、互信息量、边缘融合质量和加权融合质量等融合质量评价指标确定最优分解层数的方法。实验结果表明,不同的原始图像用同种融合算法分解重构,最优分解层数不一定相同;相同的原始图像用不同的融合算法分解重构,最优分解层数也不一定相同。因此,只有综合考虑多种代表性的评价指标,才能确定最优分解层数。

关键词：双树复小波多聚焦图像融合最优分解层数

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小波滤波分解层数的自适应确定方法

光电子．激光 2010年第9期21卷 1408-1411页

作者：杜文辽朱茹敏李彦明上海交通大学机械与动力工程学院上海200240 郑州轻工业学院机电工程学院河南郑州450002

针对加性高斯白噪声,根据信号和噪声在小波空间上传播的特性,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的最优分解层数自适应确定算法,对于不同数据长度的信号,可以自适应地选择小波变换的最优分解层数。仿真实验表明,该方法可以得到最优... 详细信息

针对加性高斯白噪声,根据信号和噪声在小波空间上传播的特性,提出了一种基于Kolmogorov-Smirnov检验的最优分解层数自适应确定算法,对于不同数据长度的信号,可以自适应地选择小波变换的最优分解层数。仿真实验表明,该方法可以得到最优的信噪比及最小均方误差,并且对小波分解边界延拓方式的选择具有较强的适应性。

关键词：小波滤波最优分解层数 Kolmogorov-Smirnov白化检验

改进自适应小波降噪在激光陀螺仪信号处理中的应用

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激光与光电子学进展 2020年第21期57卷 70-79页

作者：李想汪立新段志强火箭军工程大学导弹工程学院陕西西安710025

针对传统小波函数处理激光陀螺仪输出信号存在的问题,提出一种含参数的阈值函数、自适应确定最优的分解层数和最优阈值相结合的小波阈值降噪方法。首先提出新的自适应阈值函数,然后基于最大能量熵原则计算小波比例能量熵以自适应确定小... 详细信息

针对传统小波函数处理激光陀螺仪输出信号存在的问题,提出一种含参数的阈值函数、自适应确定最优的分解层数和最优阈值相结合的小波阈值降噪方法。首先提出新的自适应阈值函数,然后基于最大能量熵原则计算小波比例能量熵以自适应确定小波最优的分解层数,并使用SURE(Stein Unbiased Risk Estimator)无偏估计原则与牛顿迭代法的结合方法自适应确定信号随时间变化的最优阈值,最后利用实测数据和Allan方差分析进行实验验证。实验结果表明,无论是静态激光陀螺仪信号还是动态激光捷联惯组信号,改进的自适应小波降噪方法的降噪效果优于传统的小波降噪方法以及标准卡尔曼滤波方法,且该方法处理后的信号精度更高、均方误差更小和噪声系数更小,有效抑制噪声对激光陀螺仪输出信号的干扰。

关键词：探测器激光陀螺仪小波阈值降噪最优阈值最优分解层数 Allan方差

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基于奇异谱分析的高斯噪声降噪改进算法

计算机工程与设计 2016年第8期37卷 2143-2150页

作者：李国芳王力龙飞贵州大学大数据与信息工程学院贵州贵阳550025

针对Donohue提出的多分辨分析小波降噪法中存在的恒定偏差、不连续性及重构图像失真等问题,引入奇异谱分析理论(SSA),对直接影响降噪效果的小波基、分解层数的选取和阈值函数进行改进。根据小波分解系数的奇异谱特性确定最优分解层数,... 详细信息

针对Donohue提出的多分辨分析小波降噪法中存在的恒定偏差、不连续性及重构图像失真等问题,引入奇异谱分析理论(SSA),对直接影响降噪效果的小波基、分解层数的选取和阈值函数进行改进。根据小波分解系数的奇异谱特性确定最优分解层数,通过小波降噪质量评价方法进行反复实验,对比分析选出最佳小波基,提出一种改进的阈值函数。仿真结果表明,针对加性高斯噪声人脸图像,该算法较其它算法能更好地保留有效图像细节信息,提高了算法实用性能,体现出更优越的数学特性和清晰的物理意义,减小了运算量。

关键词：阈值萎缩奇异谱分析(SSA) 最优分解层数改进阈值函数质量评价

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基于小波分析的语音增强算法研究

基于小波分析的语音增强算法研究

作者：赵世明安徽理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着电子技术和网络技术的快速发展,数字语音信号处理技术以其简洁、高效等优点广泛地应用在各个领域。目前,语音编码、语音合成以及语音识别技术日趋成熟并且已经广泛的应用在现实生活中。在实际应用中,噪声干扰会降低语音信号... 详细信息

近年来,随着电子技术和网络技术的快速发展,数字语音信号处理技术以其简洁、高效等优点广泛地应用在各个领域。目前,语音编码、语音合成以及语音识别技术日趋成熟并且已经广泛的应用在现实生活中。在实际应用中,噪声干扰会降低语音信号处理系统的性能。因此,在预处理阶段对语音信号进行增强是有实际意义的。小波阈值去噪法根据噪声信号和语音信号在小波域中的分布特性,对每一层的小波系数进行阈值处理,可以有效地消除噪声分量,本文采取小波阈值去噪法对带噪语音信号进行语音增强处理。本文深入分析了小波变换在数字信号处理中的应用,重点研究了多分辨小波分解在信号降噪中的应用。深入分析了阈值降噪算法中阈值函数和门限阈值对信号去噪效果的影响,参考基于谱减法的语音增强算法,研究了一种基于噪声提取的门限阈值确定算法。经测试,相比于几种小波阈值降噪中传统的阈值估计准则,该门限阈值确定算法占用更少的计算资源并且可以达到不错的语音增强效果。传统的阈值降噪算法根据经验来确定分解层数,分解层数过少会造成去噪不彻底,分解层数过高会造成信号失真。本文对阈值降噪算法中的分解层数进行深入研究,实现了一种自适应最优分解层数确定算法。对噪声信号和语音信号在小波域中的分布特性进行研究,通过对各层小波系数的奇异谱分析,对比不同信噪比下带噪信号的奇异谱分布情况,根据小波系数的奇异谱特性来确定最优分解层数。经测试,该算法可以根据带噪信号受噪声干扰情况自适应地确定最优分解层数,有效的提高了语音增强效果并且避免了不必要的硬件资源浪费。

关键词：语音增强小波分析阈值降噪最优分解层数

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基于小波变换的图像去噪算法

基于小波变换的图像去噪算法

作者：史丽虹贵州大学

学位级别：硕士

在图像获取、图像传输等过程中,都不可避免地含有噪声,图像噪声的存在严重影响了图像的处理效果,图像去噪有利于图像的后续处理。因此,对含噪图像进行去噪处理,提高图像的质量,就成为一个重要的研究课题。小波分析是目前国际上公认的信... 详细信息

在图像获取、图像传输等过程中,都不可避免地含有噪声,图像噪声的存在严重影响了图像的处理效果,图像去噪有利于图像的后续处理。因此,对含噪图像进行去噪处理,提高图像的质量,就成为一个重要的研究课题。小波分析是目前国际上公认的信号信息获取与处理领域的高新技术,是多学科关注的热点,是信号处理的前沿课题。由于小波变换具有低熵性、多分辨性、去相关性、选基灵活性等特性,使它成为在信号去噪领域内的有力工具。近年来,随着小波理论的不断完善,小波分析已经渗透到各学科领域。同样,小波在图像去噪中也得到了广泛的应用,并提出许多小波图像去噪算法。本文的工作主要包括以下三个方面的内容:(1)本文第一、二、三章首先总结了各种图像去噪方法,并对其进行了总结与对比,提出了各自的优缺点,着重阐述了小波变换的基础理论,给出了小波变换的基本概念、基本思想、发展历程和小波去噪的基本方法。(2)第四章为本论文的重要内容。对基于小波变换的图像消噪的信号分解层进行了研究,阐述了确定小波分解层数的重要性,提出了一种新的最优分解层的确定方法。通过各小波分解层信号和噪声的能量比来确定小波变换的最优分解层,采用MATLAB程序来编程进行运算验证。(3)第五章为本论文的另一重要内容。提出了一种新的消噪算法—多子带系数双σ阈值算法(MSDT算法)。通过阈值进行去噪,最佳阈值T的确定是一个关键问题。由于噪声能量在不同方向的高频系数分布情况有所差异,可对不同子带的高频系数取不同阈值进行去噪,本文称之为MSDT算法。新方法从各种衡量指标上看也优于全局阈值去噪法。(4)第六章为本论文的又一重要内容。提出另一种新的消噪算法—迭代重构算法(IR算法)。本算法根据小波变换的信噪分离特性,结合了数学中的迭代算法,提出的一种新的消噪方法。IR算法运用迭代算法层层向上迭代,完成图像的去噪。并用仿真实验验证了这种算法的有效性和可行性。(5)第五章总结了全文,并给出将来可研究的一些问题。

关键词：小波变换图像去噪最优分解层数阈值函数带噪信号能量分析最佳阈值模极大值迭代重构

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开关柜局部放电信号降噪与缺陷识别研究

信息技术 2020年第5期44卷 155-159,164页

作者：杨寅明韩志国网冀北电力公司承德供电公司河北承德067000

文中采用暂态地电压法(TEV)进行检测,设计了四种典型的缺陷模型并搭建试验平台,分别对局部放电缺陷模型进行了实验。由于变电站现场环境复杂,需要对采集的信号进行信号降噪。针对以往小波降噪都是按照经验采取固定的分解层数的问题,提... 详细信息

文中采用暂态地电压法(TEV)进行检测,设计了四种典型的缺陷模型并搭建试验平台,分别对局部放电缺陷模型进行了实验。由于变电站现场环境复杂,需要对采集的信号进行信号降噪。针对以往小波降噪都是按照经验采取固定的分解层数的问题,提出一种Mallat算法结合最优分解层数自适应算法对含噪信号进行分离与重构,结果显示该算法可以很好地滤除噪声。对重构后的局放信号提取八种时域特征参数,并采用BP神经网络对开关柜局部放电的类型进行识别,当误差准确率δ=0.002时,放电类型的识别正确率最高,能够达到97%。

关键词： TEV 局部放电检测系统 Mallat算法最优分解层数缺陷识别

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自适应非张量积小波紧框架图像去噪

数学杂志 2018年第3期38卷 549-556页

作者：黄素莹羿旭明武汉大学数学与统计学院湖北武汉430072

本文研究了图像去噪的问题.利用光滑余因子协调法,构造了样条空间S_6~4(?_(mn)^(2))中的二元六次样条函数,以此作为尺度函数,并基于酉延拓定理,构造了非张量积小波紧框架.利用构造的非张量积小波紧框架,提出了基于香农熵自适应确定最优... 详细信息

本文研究了图像去噪的问题.利用光滑余因子协调法,构造了样条空间S_6~4(?_(mn)^(2))中的二元六次样条函数,以此作为尺度函数,并基于酉延拓定理,构造了非张量积小波紧框架.利用构造的非张量积小波紧框架,提出了基于香农熵自适应确定最优小波紧框架分解层数以及改进的Normal Shrink自适应阈值算法,并给出了图像去噪实例和结果分析,获得了理想的数值结果,显示了本文方法的有效性.

关键词：非张量积小波紧框架最优分解层数自适应阈值图像去噪