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基于拟合优化的多传感器测距误差残差补偿修正算法设计

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传感技术学报 2023年第11期36卷 1783-1787页

作者：胡璞刘利民武汉体育学院体育工程与信息技术学院湖北武汉430079 桂林电子科技大学计算机工程学院广西桂林541000

在复杂环境下,多传感器协同测距过程,受信号强弱、传感器性能、光照的影响,测距过程存在一定误差。为解决上述问题,提出一种多传感器测距误差补偿算法。该算法首先利用小波变换将多传感器信号分解成低频和高频信号,并对高频信号采取阈... 详细信息

在复杂环境下,多传感器协同测距过程,受信号强弱、传感器性能、光照的影响,测距过程存在一定误差。为解决上述问题,提出一种多传感器测距误差补偿算法。该算法首先利用小波变换将多传感器信号分解成低频和高频信号,并对高频信号采取阈值量化处理。将处理后的高频信号与低频信号重构,完成信号降噪。其次采用坐标投影法构建误差模型,并在模型中采用带有拟合优化的残差补偿法修正误差。最后将灰度重心算法与电荷耦合原理结合消除光斑,完成多传感器测距误差补偿。实验结果显示:这种算法的残差平均值在0.37附近波动、标准差平均值为0.42、信号采集误差平均值小于1 Hz,能够实现多传感器测距误差的准确补偿。

关键词：无线传感网络测距误差修正线性拟合小波变换降噪阈值量化灰度重心

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带噪语音信号小波去噪算法研究

计算机工程与应用 2015年第14期51卷 211-213,225页

作者：杨岳飞刘辉谭检平湖南师范大学物理与信息学院长沙410081

去噪问题是信号处理中必不可少的问题。滤波作为传统的去噪方法,主要包括线性滤波和非线性滤波。噪声与信号频率重叠,传统方法要想取得良好的去噪效果必须牺牲部分信号。现有的小波模极大值去噪方法虽然有较好的去噪效果,但是该方法计... 详细信息

去噪问题是信号处理中必不可少的问题。滤波作为传统的去噪方法,主要包括线性滤波和非线性滤波。噪声与信号频率重叠,传统方法要想取得良好的去噪效果必须牺牲部分信号。现有的小波模极大值去噪方法虽然有较好的去噪效果,但是该方法计算量大。小波阈值去噪方法更简单,但小波重构后的小波系数与噪声的小波系数存在恒定的偏差。在阈值去噪方法的基础上提出一种改进算法,仿真结果表明该算法在加性高斯白噪声污染下表现出较好去噪效果。

关键词：小波去噪阈值量化阈值函数

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基于小波变换和均值滤波的图像去噪

黑龙江大学自然科学学报 2016年第4期33卷 555-560页

作者：宋清昆马丽曹建坤韩笑哈尔滨理工大学自动化学院哈尔滨150080

通过对图像中含有高斯噪声的分析和研究,结合现有图像去噪的方法,提出了采用均值滤波和小波变换相结合的方法来消除图像噪声。对含噪图像进行小波分解并且对各层小波系数进行阈值量化和进行小波重构,采用不同的模板对水平、垂直、以及... 详细信息

通过对图像中含有高斯噪声的分析和研究,结合现有图像去噪的方法,提出了采用均值滤波和小波变换相结合的方法来消除图像噪声。对含噪图像进行小波分解并且对各层小波系数进行阈值量化和进行小波重构,采用不同的模板对水平、垂直、以及对角方向子图像进行均值滤波,将低频近似子图像与处理后的各细节子图像结合得到去噪后的图像。仿真结果表明,所提出的方法相比于其它单一的去噪方法具有更好的去噪效果。

关键词：图像去噪均值滤波小波变换阈值量化

基于小波变换与独立分量分析的带噪语音信号盲分离

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基于小波变换与独立分量分析的带噪语音信号盲分离

作者：杨岳飞湖南师范大学

学位级别：硕士

盲源分离技术作为语音信号处理的热点,尤其是在含有噪声的情况下分离出各自源信号。要在有噪声干扰的情况下分离出源信号,一般的盲分离方法并不能完全胜任。滤波作为传统的去噪方法,只能滤掉一部分噪声,而且为了达到更佳的去噪效果需要... 详细信息

盲源分离技术作为语音信号处理的热点,尤其是在含有噪声的情况下分离出各自源信号。要在有噪声干扰的情况下分离出源信号,一般的盲分离方法并不能完全胜任。滤波作为传统的去噪方法,只能滤掉一部分噪声,而且为了达到更佳的去噪效果需要牺牲一部分信号。相比小波阈值去噪方法,小波模极大值去噪方法的计算量太大,虽然去噪效果较好,但是综合考虑不值得采用。但是小波阈值去噪也存在需要改进的地方,在阈值点硬阈值函数不连续,软阈值去噪方法虽然克服不连续的问题,但是重构系数与真实系数之差不会随着函数值的增加而降低。本文提出了一种基于阈值去噪的改进算法,基于软阈值函数的改进函数式,实验数据发现改进算法对去噪有一些帮助。论文根据盲信号处理的基本条件,结合小波去噪和独立分量分析盲分析的各自优势,对带噪声的语音信号盲分离前进行预去噪处理,使噪声对盲分离算法的影响降低到最小。该方法即为小波与独立分量分析盲分离算法。首先,在介绍小波去噪方法之前,着重阐述了小波变换从傅里叶变换发展而来的历史与去噪原理,对阈值选择和量化规则如何影响去噪效果进行分析,分析现在常用的两种阈值函数(硬阈值、软阈值),提出了一种新阈值量化函数,改进函数在避免了上述两种函数的缺点,经过实验分析,改进方法对比上述两种方法去噪效果更佳。论文还对FastICA算法进行了分析,该算法利用牛顿迭代法寻找最优解,但是基于牛顿迭代的寻优方法决定了该方法也继承了牛顿迭代法的缺点,算法的收敛性取决于第一个迭代值的选择,如果初始值的选择不当可能导致盲分离失败。有人提出了改进算法,对牛顿迭代法加入一维搜索,使牛顿迭代按照一维搜索方向进行迭代,确保了算法的稳定性,但是也降低了收敛速度。论文提出了一种改进算法,对牛顿迭代法进行改进使之成为高阶收敛,再引入一维搜索确保寻优方向,使算法最终收敛。该改进方法既克服了牛顿迭代的缺点,又削弱了阻尼牛顿法带来的不利影响。

关键词：小波去噪阈值量化独立分量分析快速定点算法牛顿迭代

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基于三维小波变换的视频图像压缩算法的研究

基于三维小波变换的视频图像压缩算法的研究

作者：马宣西安建筑科技大学

学位级别：硕士

随着现代通信和网络技术的极速发展,视频编码技术越来越显示出其重要性。视频编码技术在多媒体,高清晰电视(HDTV),可视电话,视频点播(VOD),电视会议等视频服务中起着至关重要的作用,因而具有广阔的应用前景和巨大的市场价值。小波变换... 详细信息

随着现代通信和网络技术的极速发展,视频编码技术越来越显示出其重要性。视频编码技术在多媒体,高清晰电视(HDTV),可视电话,视频点播(VOD),电视会议等视频服务中起着至关重要的作用,因而具有广阔的应用前景和巨大的市场价值。小波变换在视频图像编码中,是一种非常有效的方法。小波变换同时具有良好的空间分辨率和频率分辨率的特性,可以更好的捕捉到视频图像的非平稳信息而获得更高的压缩比,并且它的多分辨率特性更接近HVS(human visual system人类视觉系统)的视觉特性。更重要是它能更好地提供可分级编码的能力,有效地防止误码传输问题,减低复杂度。本文介绍了一些用三维小波变换进行的视频压缩算法,并提出了一种时域加强的基于三维小波变换的视频图像序列的编码。同一般的三维小波变换编码相比,该算法根据人类视系统的特性对视频图像对不同频率的数据进行粗细不同的量化,特别是以均方误差(MSE)为准则的阈值量化方法对时间高频域的量化,解决了当图像运动变化较大时所产生的大数据量的问题。该算法无运动估计和补偿环节,降低了算法的复杂度。仿真实验表明该算法的有效性和可行性。

关键词：小波三维小波变换视频编码阈值量化

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基于均值滤波和小波变换的图像去噪

现代计算机 2019年第12期25卷 62-67页

作者：彭姝姝中国三峡新能源有限公司江浙公司盐城224011

通过对含高斯噪声的图像进行分析和研究,结合传统的图像去噪算法,提出一种采用均值滤波和小波变换相结合的算法来进行图像去噪。在分析主流的软阈值函数和硬阈值函数后,提出一种新型阈值函数,并针对传统阈值选取采用的"一刀切"方式的缺... 详细信息

通过对含高斯噪声的图像进行分析和研究,结合传统的图像去噪算法,提出一种采用均值滤波和小波变换相结合的算法来进行图像去噪。在分析主流的软阈值函数和硬阈值函数后,提出一种新型阈值函数,并针对传统阈值选取采用的"一刀切"方式的缺陷,提出一种根据图像分解层次不同能够自适应更新的阈值选取方式。先对含有噪声的二维图像信号进行小波分解,然后对图像信号重构至第一层;采用不同的滤波模板对水平、垂直,以及对角线方向上的子图像进行均值滤波;最后将低频近似子图像和经过均值滤波处理后的各个细节子图像结合产生去噪后的图像。仿真实验结果表明,新算法相较于传统的单一算法有更好的去噪性能。

关键词：图像去噪小波变换均值滤波阈值量化自适应阈值

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基于小波变换的信号去噪方法研究

信息技术 2010年第1期34卷 53-57页

作者：秦亚辉冯景辉陈立定华南理工大学自动化科学与工程学院广州510640

对小波阈值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小... 详细信息

对小波阈值去噪方法进行了研究,阐述了小波变换和小波去噪的基本原理和方法,利用四种自适应阈值规则对含噪信号分别进行去噪处理,并比较了去噪效果。以采集到的语音信号为例,采用不同的阈值去噪方法去噪,在MATLAB下进行仿真,结果表明小波变换既能有效地去除信号噪声,又能较好地保留原信号中的突变信息。

关键词：小波去噪阈值选取阈值量化语音信号 MATLAB仿真

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基于小波包分析的ECG信号降噪

信息技术 2017年第4期41卷 65-67页

作者：王益艳四川文理学院物理与机电工程学院四川达州635000

在临床医学检测上,心电信号(ECG)是一种典型的人体生理信号,在采集时常伴有工频干扰、基线漂移和肌电干扰等影响。为后续能进行有效诊断,必须对采集的ECG信号进行预处理。文中介绍了一种基于小波包分析的ECG信号降噪方法,首先根据熵标... 详细信息

在临床医学检测上,心电信号(ECG)是一种典型的人体生理信号,在采集时常伴有工频干扰、基线漂移和肌电干扰等影响。为后续能进行有效诊断,必须对采集的ECG信号进行预处理。文中介绍了一种基于小波包分析的ECG信号降噪方法,首先根据熵标准选择最佳小波包基,然后对ECG信号进行多层小波包分解,最后对分解系数进行阈值量化后得到重构信号。通过对胎儿ECG信号的仿真实验,结果表明,小波包分析方法比傅里叶变换和小波变换等具有更好的降噪效果。

关键词：心电信号小波包变换最优基阈值量化

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小波包分析在图像消噪中的应用研究

机械管理开发 2007年第4期22卷 58-59,63页

作者：马金山太原理工大学机械工程学院山西太原030024

小波包分析是在小波分析的理论基础上,可为信号提供更加精细的分析方法。因此根据图像特点、图像噪声特点,研究采用小波包分析对图像进行消噪处理的方法。实验表明,这种方法在图像消噪处理中是有效可行的。

关键词：图像消噪小波包分析阈值量化