基于小波系数区域相关性的阈值滤波算法

在相关去噪的基础上,提出了一种基于区域相关的滤波算法,克服了通常相关算法中由于各尺度间小波系数的偏移引起的判断准确率低的缺点,进而对小波域滤波之后的系数进行阈值处理,以去除残留的噪声系数。把两种思想截然不同的小波滤波方法合在一起,并作了一些改进,数值试验结果表明,由该方法滤波之后的小波系数不仅连续性好,准确率高,而且易于重构信号。     

基于多尺度自适应小波阈值的SAR图像降噪

为了抑制合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)成像系统所固有的相干斑噪声,提出一种小波域的多尺度自适应阈值滤波算法.本算法基于BayesShrink阈值,利用多尺度小波系数的局部统计量估计参数和阈值,并结合空域增强Lee算法的思想,平滑均匀区域,保留斑点发育不完全区域.实验结果表明,相对于传统的空域滤波算法、小波软阈值去噪算法和BayesShrink软阈值算法,本算法等效视数(equivalent number of looks,ENL)和边缘保持指数最高,能有效抑制斑点噪声,并且很好地保存了边缘细节。     

结合加权引导滤波和小波变换的低照度图像增强算法

针对低照度图像增强处理后存在图像细节差、色彩失真和“光晕伪影”等问题，在HSV颜色空间中处理图像，将V通道分量进行小波变换分解，对低频系数采用改进加权引导滤波替代高斯滤波作为环绕函数的多尺度Retinex算法处理，对高频系数采用改进的阈值函数降噪处理，小波逆变换重构V通道分量，对重构的V通道分量进行Gamma校正处理并转换回RGB颜色空间。实验结果表明，该算法增强后图像亮度提升明显，同时抑制了“光晕伪影”,颜色失真较少且细节丰富。     

基于多小波噪声方差阈值的信号滤波方法

对信号和噪声的多小波变换进行了研究，根据它们多小波变换下呈现出的截然相反的特征，即随着变换尺度的增大，噪声的变换值迅速减小，而信号的变换值增大，利用相关算法推导并给出了多小波噪声方差阈值的计算公式，基于阈值提出了一种新的多小波信号滤波方法，该方法在噪声方差估计的基础上，对噪声信号变换系数进行处理，减小由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数进行处理，减少由噪声产生的系数，同时最大限度地保留有效信号产生的系数，最后由处理后的变换系数重构信号，对该方法用典型的GHM双小波进行了仿真分析，结果表明，本文的方法具有很好的滤波效果。     

一种改进的基于小波相关性的边缘检测

给出一种改进的基于小波相关性的边缘检测算法。依据多尺度小波相关去噪,对图像在不同尺度上做小波变换,进而对小波系数做区域相关处理,得到图像边缘的区域相关图像,最后做阈值处理,去除小波残留噪声的噪声小波系数。仿真结果表明,改进方法可以得到更多的边缘细节,边缘定位更加准确。     

小波变换在地震信号噪声处理中的应用

常规小波域阈值去噪方法未能充分利用地震信号相关性的特点进行去噪，只能去除地震信号中部分随机噪声，为此提出了一种小波域分时分频相关结合阈值去噪处理方法。该方法首先对小波变换后多个尺度上小波系数进行分时分频相关去噪处理，然后对处理后小波系数进行重构，并可去除大部分不相关随机噪声。对重构后地震信号再进行常规小波域阈值去噪处理以进一步去除噪声。模型测试和实际资料处理效果表明：使用该方法可以有效地改进地震信号去噪处理效果。     

基于Daubechies小波变换在GPS信号处理中的应用

利用小波变换理论对带有噪声的GPS定位信号进行滤波，用多尺度分析特性对其信号进行轮廓和细节部分的逐步分解，将分解后的小波系数进行反变换可求出原始纯净信号。实验表明，Daubechies小波滤波器在对GPS信号滤波中达到满意效果。     

基于多尺度小波变换的改进型自适应滤波算法

介绍自适应滤波算法、多尺度小波算法的基本原理和两种算法结合的实现过程。针对最小均方(LMS)自适应滤波算法不能同时提高收敛速度和收敛精度,提出变步长LMS自适应算法,在滤波过程中算法先用大步长跟踪,提高收敛速度,接近稳态时用小步长跟踪,提高收敛精度。为了能有更好的滤波效果,应该在算法的步长因子上有所突破。在抽样函数的基础上改进算法,并结合多尺度小波分解,使得滤波的效果更加理想。通过Matlab仿真实验,验证了改进算法具有更好的稳定性和优越性。     

箔条干扰下的一种雷达目标小波识别方法

研究了雷达目标受到箔条干扰时，雷达目标信号和箔条干扰信号的特点及其在小波变换不同尺度上的不同表现形态、目前信号的任一小波系数与其周围以及父代的小波系数之间存在着较强的相关性，而箔条干扰信号的小波系数与其周围以及父代小波系数之间的相关性较弱．在灰色理论、小波变换和相关算法的基础上，提出了箔条干扰的一种新的识别方法和在箔条干扰背景下一种新的雷达目标识别方法．利用灰色关联度可以进行箔条回波检测，对雷达回波信号进行Mallat快速分解，计算相邻尺度上小波系数之间的相关系数，根据相关系数大小，对小波系数进行门限处理，然后由Mallat重构算法重构信号，得到目标信号，由此进行雷达目标检测、仿真结果表明，这两种方法能够有效检测箔条干扰和在箔条干扰下的雷达目标。     

一种优化的小波去噪方法研究

通过对多尺度边缘滤波和D onoho阈值决策小波域滤波(C-D算法)进行的研究,指出了C-D滤波方法存在的2点不足,并提出了一种改进的小波滤波去噪方法,仿真结果表明所提出的方法比C-D去噪算法具有更强的信噪分离能力。     

基于多分辨率分析的相关算法在信号滤波中的应用

测量仪表获得的信号带有噪声，使内燃机关键参数的计算比较困难，已有的FIR和IIR数字滤波器的去噪效果较差，且使内燃机的瞬时转速曲线产生了相移，难以确定速度曲线局部极值点的位置．为去除信号中的噪声，提出了一种基于多分辨率分析的相关算法，首先对原始信号进行小波变换，根据规划后的相关函数，仅选择对应于信号的小波变换的模极大值，将信号和噪声分离开来，然后再重建信号．将该方法用于R4102型内燃机的瞬时转速曲线的信号滤波中，并与IIR滤波后的结果进行比较．可以看出，相关算法不仅使滤波后的曲线更加平滑，还避免了IIR滤波中存在的相位滞后．这表明相关滤波法在精确地重建原信号的同时，又能较理想地去除噪声的干扰．     

一种SAR图像相干斑噪声抑制新算法

为抑制合成孔径雷达(SAR)图像乘性相干斑噪声,同时有效保护SAR图像的边缘特征,给出了相干斑噪声在小波域的一种加性转换噪声模型．并以此模型为基础,提出了一种非下采样小波包分解下自蛇扩散与改进L1-L2联合优化相结合的相干斑噪声抑制新算法．该算法利用非下采样小波包变换对SAR图像进行多层子带分解,然后对低通子带系数进行自蛇扩散滤波,并将滤波处理后的系数作为原SAR图像在小波域的局部均值估计,再以此局部均值为基础,利用改进的L1-L2联合优化对其他各高频子带系数进行自适应软阈值收缩滤波去噪．最后通过重构滤波后的各子带系数实现SAR图像相干斑噪声抑制．实验表明: 与经典的空域Kuan滤波算法、P-M扩散滤波算法及基于非下采样小波变换的Γ-WMAP算法相比,本算法在SAR图像的相干斑噪声抑制与边缘保护方面均取得了较好的效果．     

基于多分辨率分析的相关算法在信号滤波中的应用

测量仪表获得的信号带有噪声 ,使内燃机关键参数的计算比较困难 ,已有的FIR和IIR数字滤波器的去噪效果较差 ,且使内燃机的瞬时转速曲线产生了相移 ,难以确定速度曲线局部极值点的位置 .为去除信号中的噪声 ,提出了一种基于多分辨率分析的相关算法 ,首先对原始信号进行小波变换 ,根据规划后的相关函数 ,仅选择对应于信号的小波变换的模极大值 ,将信号和噪声分离开来 ,然后再重建信号 .将该方法用于R410 2型内燃机的瞬时转速曲线的信号滤波中 ,并与IIR滤波后的结果进行比较 .可以看出 ,相关算法不仅使滤波后的曲线更加平滑 ,还避免了IIR滤波中存在的相位滞后 .这表明相关滤波法在精确地重建原信号的同时 ,又能较理想地去除噪声的干扰     

多频波动线谱自适应控制算法及试验

研究了多频波动线谱激励下的主动隔振控制问题,提出一种改进小波包自适应控制算法.传统的自适应算法难以同时控制多线谱,当线谱存在频率波动时,窄带滤波算法难以取得理想的控制效果.因此,将小波包分解算法应用在控制算法中,对信号进行等间距频带划分,采取并行控制策略完成多线谱控制.分析了不同小波基函数对信号分解的影响,确定最优小波基.针对虚有线谱和子频带过多导致的控制过盈问题,改进小波包分解算法,降低了计算量,消除子频带中虚有线谱.为每个子频带设置独立步长,并根据箕舌线函数修正迭代步长.搭建控制系统开展试验研究,结果表明,本文所提改进小波包自适应算法在多频波动线谱激励下能够取得良好的控制效果,线谱振动能量显著降低.     

基于小波系数相关性和模糊理论的声纳图像处理

针对声纳图像在生成和采集过程中产生大量的混响,提出了一种改进的基于小波系数相关性与模糊理论的声纳图像混响抑制与增强算法.该算法通过在计算过程中考虑下一个尺度中对应部位局部特性,构造局部相关性系数矩阵,提高边界定位精度.在滤波的同时,该算法采用基于模糊理论的增强算法对有用信息进行增强.实验结果表明,与其他常规算法相比,该算法明显降低了声纳图像的平均均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）,提高了峰值信噪比（PSNR）,更适合于处理声纳图像.     

一种利用小波变换处理信号的自适应方法

通过Daubechies方法构造与信号leleccum匹配的尺度函数和相应的Db5小波函数。采用Db5和Cgau5小波将信号分解至第5层,得到了各层分解系数。结合椭圆滤波器对信号在1∶2 960段进行滤波分析,最后利用Matlab小波工具箱重构信号并与原信号进行对比。结果表明:经过滤波处理后的信号比原始信号更加光滑。     

基桩完整性检测的小波分解及滤波研究

介绍了小波变换的原理,在此基础上讨论了小波分解及滤波在基桩完整性检测信号中的应用.结合工程实例,选用具有线性相位的双正交样条小波biorthogonal系列小波基bior5.5小波基对桩基检测信号进行了分解和滤波处理,并将其与常规分析方法进行了比较,初步探讨了各自存在的优缺点.     

基于小波和复倒谱变换的音频水印技术

提出了一种基于小波分解和复倒谱的音频数字水印算法。该算法通过对原始语音信号进行三级小波分解，提取出小波近似分量，从近似分量中选取重要系数。利用复倒谱变换系数的不相关性，对重要系数进行复倒谱变换实现解相关运算，最终把水印嵌入到语音复倒谱域中，实现了在语音信号中嵌入二值图像，提高了水印嵌入算法的不可听性。实验证明该方法在抗常见的信号处理如加噪、滤波、重采样、有损压缩等方面具有较好的稳健性。     

膈肌肌电信号中心电干扰去除技术的一种方法

本文基于小波信号分解与重建理论和自适应滤波技术相结合的方法,以去除膈肌肌电信号中的心电干扰. 首先,采用小波分解把肌电信号中包含心电干扰的低频段分离出来,这部分信号经过自适应滤波处理后压低膈肌肌电信号,突出心电信号,然后从肌电信号中减去通过自适应滤波得到的心电噪声,再与处理后的细节进行小波的信号重建,得到心电干扰较少的EMGdi信号. 通过对真实的临床医学数据处理,并与常用的高通滤波方法作比较,结果表明,本文所提方法的输出信号的信噪比明显提高,对比处理前后信号的功率谱发现处理后的信号的频谱明显向高频移动,表明该方法取得了较好的去噪效果.     

基于自适应收缩因子的SAR图像去噪

针对合成孔径雷达 (SAR)图像固有的斑点噪声 ,提出了基于自适应收缩因子的去噪方法 .该方法首先将图像分解至平稳小波域 ,利用与信号相关小波系数的空间及尺度相关性 ,自适应地得到收缩因子 ,修正小波系数 .与基于Mallat分解的阈值去噪及Wiener滤波相比 ,该方法在有效抑制SAR图像噪声的同时 ,较好地保持了图像边缘细节 ,达到了理想的去噪效果