数字农业图像在小波变换中信号滤波步骤

对于传统数字农业在信号处理过程中经常首先将含有杂波噪声污染的信号进行傅立叶变换,然后经过滤波组装置操作后,再对其进行逆傅立叶变换得到较为"纯净地"信号,但是在滤波操作过程中;由于低通滤波平滑的作用,消除高频噪声的瞬间会使得边缘信息与纹理特征发生突变或冗余,这将在一定程度上对图像滤波的处理造成负面影响,从而影响图像处理数据真实性与可靠性;本文将从图像的去噪、压缩、增强三方面出发深入详细介绍图像高频与低频滤通的全过程;这将对进一步了解农业图像传输具有重要作用。     

农业物联网数字图像传输中小波分析的应用

本文通过对小波变换—信号滤波国内外研究现状、引入传统Fourier分析和开窗Fourier变换在图像处理上不足,提出针对图像整体时频域和局部时频域——小波变换算法;接着介绍小波分析在农业物联网数字图像处理上传输应用可行性(如图像处理精准度高、占用频带较宽,数据压缩能力强、图像再现效果好、灵活度高、适用面广)等特点。这将对农业物联网数字图像信号处理之后,能够依然保持相邻尺度间具有很强的关联性,因而方便对农业物联网中农作物生长、农产品加工与流通方面图像特征提取和保持原有信号不变。     

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法 ,讨论了该理论在振动攻丝扭矩采样信号滤波中的应用 ,通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阈值量化处理的方法去除噪声 (高频信号 ) ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号 .实验结果表明 ,该方法对采样信号进行滤波是十分有效的 ,对提高扭矩测量值的计算精度很有利     

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法，讨论了该理论在振动攻丝扭短采样信号滤波中的应用，通过对所获得的扭矩信号进行小波变换，将其分解成若干个互不重叠的频带，利用阈值量化处理的方法去除噪声（高频信号），再将剩余部分进行重构，形成了抑制噪声的滤波信号，实验结果表明，该方法对采样信号进行滤波是十分有效的，对提高扭矩测量值的计算精度很有利。     

基于小波变换模极大值的信号去噪方法研究

信号在采集、转换和传输过程中,由于受到设备、环境及人为因素的影响,使信号不可避免地受到噪声干扰。因此,如何去除信号中的噪声,得到感兴趣的信息是信号处理过程中的一项关键技术。对基于小波变换模极大值的信号去噪问题进行了研究,根据信号和噪声的小波变换模极大值在不同尺度上表现出的不同的传播特性,给出了基于小波变换模极大值的去噪算法。数值实验结果表明了该算法的有效性和可行性。     

小波变换对敌百虫红外光谱去噪分析

采用小波变换滤波技术对敌百虫的红外光谱信号进行了去噪处理,利用小波变换滤波技术可以有效地消除红外光谱信号中的噪声,并结合滤波后重构光谱信号对农药浓度与峰面积进行一元线性回归建立其校正模型,并与直接用一元线性回归建立的校正模型进行比较。得出结论敌百虫农药的相关系数由原来的0.914 1提高到0.915。     

小波变换理论在数字农业领域应用研究

本文就当前数字农业在图像分析与处理方面中存在问题进行详细的剖析;而后通过小波变换时频局域局部性、连续小波变换、二进离散小波变换等理论研究与数学建模进行实例验证;表明通过小波变换后的图像在边缘检测、影像分析与处理、像素与质量有明显改善,同时能一定程度上消除噪声干扰对图像产生的畸变与误差。这将对保持图像原有信息具有重要作用。     

基于MATLAB的LC二阶低通滤波网络频域分析

在信号处理过程中,LC二阶低通滤波网络的应用非常广泛,电路参数的选择决定了滤波网络的性能。对LC二阶低通滤波网络进行了数学建模,得到LC二阶低通滤波网络信号的传递函数,并基于MATLAB对其频率特性进行了仿真与分析。     

基于MATLAB的LC二阶低通滤波网络频域分析

在信号处理过程中，LC二阶低通滤波网络的应用非常广泛，电路参数的选择决定了滤波网络的性能。对LC二阶低通滤波网络进行了数学建模，得到LC二阶低通滤波网络信号的传递函数，并基于MATLAB对其频率特性进行了仿真与分析。     

GPS单历元形变信号的小波降噪

阐述了小波变换、多分辨分析及中值滤波的基本原理.研究了对小波变换的高频系数采用中值滤波,然后重构信号达到降噪目的的形变数据处理新方法.并与强制降噪及软门限阈值化小波降噪方法比较.模拟实验表明,基于高频中值滤波的小波降噪方法不仅能有效降噪,保持信号的光滑性,还能在降噪的过程中剔除少量粗差.