小波分析在光纤陀螺分形噪声模拟中的应用

光纤陀螺随机误差的功率谱密度分别与频率的γ次方成反比,这类随机过程统称为1/fγ分形噪声,研究生成这类信号的方法对分析光纤陀螺的输出信号具有重要意义。分形噪声具有非平稳性、长程相关性、自相似性及1/fγ谱密度的特性,小波变换的多分辨分析是研究1/fγ噪声的良好工具。通过对高斯白噪声进行小波变换,再结合1/fγ噪声的方差特性,找到了满足1/fγ信号生成定理的各尺度正交小波系数,最后采用正交小波逆变换模拟出分形噪声,此方法可以产生任意噪声强度σ2、任意谱参数γ的1/fγ噪声。     

基于提升小波的光纤陀螺分形噪声滤除方法

光纤陀螺(FOG)随机噪声中包含了白噪声和具有长程相关性、自相似性及1/fr类型谱密度特点的一种非平稳随机噪声--1/fr类分形噪声.采用传统的方法很难去除该类噪声.由于小波分析的多分辨分析特性,使之成为研究分形噪声的有力工具.提出一种新的基于提升小波的自适应阈值选取滤波方法对光纤陀螺的输出信号进行阈值滤波,进而提高光纤陀螺的精度,算法包括提升小波分解、滤波参数估计及自适应软阈值滤波.对多组实测数据进行仿真实验,将传统小波固定阈值滤波方法与新方法进行比较,实验结果验证了新方法的有效性.     

基于小波变换的光纤陀螺降噪预处理技术

为了实现对光纤陀螺输出数据进行降噪,使输出数据能真实反映陀螺数据的目的,提出了一种基于小波变换的光纤陀螺降噪预处理技术.文中研究了小波变换及Birge-Massart算法,设计了基于小波变换的光纤陀螺的降噪预处理方法,利用该方法,对实测的光纤陀螺数据进行仿真试验.试验结果表明:用小波变换进行降噪处理具有良好的效果.     

基于小波变换的高分辨率SAR图像相干斑噪声抑制研究

论述了基于小波变换对高分辨率合成孔径雷达（SAR）图像的相干斑噪声进行抑制.首先从SAR图像相干斑噪声的产生机理出发,论述了在SAR图像中采用小波变换对相干斑噪声滤波的优越性和必要性;然后详细论述了在小波变换域中如何对相干斑噪声进行有效的滤波,同时利用小波细节子图像提供的信息来检测边缘和纹理细节;最后通过实验结果说明了此方法不但对高分辨率SAR图像相干斑噪声有良好的抑制作用,而且还尽可能多地保留了目标特性和纹理细节,使图像的视觉特性良好.     

压电陀螺信号处理与滤波技术研究

针对压电陀螺在工程上实际应用的需求,对其输出做了测试和建模,设计并实现了α-β滤波、卡尔曼滤波和小波滤波3种不同方法对该信号的噪声滤除,分别给出了滤波后陀螺输出信号图和标准差的对比.通过对试验数据的分析,肯定了3种方法在压电陀螺输出信号滤波处理中的有效性,并分析了各自的优缺点.     

基于小波变换的噪声消除算法研究

噪声是影响测量结果的重要因素,对被测信号进行消噪处理是测量中必不可少的步骤。小波变换因为有去噪相关性等特征,相对于时域更利于去噪。采用dbN小波基信号进行分解,利用小波变换的阈值来消噪,Matlab进行小波降噪仿真。实验结果表明采用这一消噪方法能消除信号中的无用部分,由于采用了软阈值的处理方法,测量信号有一定程度的损失,但基本能重构原有用信号波形。     

基于小波变换消除信号噪声的研究

首先介绍连续小波变换的理论基础并对去噪阈值的设定进行了讨论,然后提出一种利用信号与噪声的小波变换不同性质来去噪的方法,最后给出并讨论了该方法的仿真结果。     

基于双正交小波的光阑小波滤波器

提出了一种应用于4f光学系统的光学小波滤波器的设计与制作方法.结合光学信号的优势与小波变换的优点,利用双正交小波的共轭镜像特性构造出了频域形式的分解和重构滤波器.通过将滤波器放置在4f系统的频谱面上对图像成功实现了二维分解和重构.另外还根据信息处理要求和采样器件的特性,制作了振幅型和位相型两种小波滤波器.这两套滤波器都...     

毫米波焦平面阵列的1／f噪声的小波处理方法

本文在概要介绍毫米波焦平面阵列成象探测器中存在的１／ｆ噪声的特性的基础上，深入分析了小波变换与１／ｆ噪声的关系，提出用小波分解的方法对毫米波焦平面探测器的１／ｆ噪声进行去相关处理，推导了相应的表达式。仿真结果表明可得到满意的效果。     

毫米波焦平面阵列的1/f噪声的小波处理方法

本文在概要介绍毫米波焦平面阵列成象探测器中存在的1/f噪声的特性的基础上,深入分析了小波变换与1/f噪声的关系,提出用小波分解的方法对毫米波焦平面探测器的1/f噪声进行去相关处理,推导了相应的表达式。仿真结果表明可得到满意的效果。     

毫米波焦平面阵列的1/f噪声的小波处理方法

文中在概要介绍毫米波焦平面阵列成象探测器中存在的1/f 噪声的特性的基础上,深入分析了小波变换与1/f 噪声的关系,提出用小波分解的方法对毫米波焦平面探测器的1/f 噪声进行去相关处理,推导了相应的表达式。仿真结果表明可得到满意的效果。     

基于小波变换的红外图像弱小目标检测研究

针对红外图像弱小点目标检测中遇到的难点,即信噪比低、帧间相对运动和强噪声干扰等问题,给出了一种帧间膨胀累积提高信噪比的方法,并且提出将l/f噪声白化和白噪声去除同步处理的新思路,大量的仿真实验证明,该方法能够很好地抑制噪声对图像的影响,大大提高信噪比,降低误检率。     

基于小波变换的图像去噪算法研究

小波变换作为一种重要的工具,已经在图像处理中得到了广泛的应用。我们所获得的图像一般信噪比比较低,噪声密度大,且含有混合噪声,而现有算法大多只针对单一噪声进行去除。文章提出了一种基于小波变换的混合噪声的去除方法:首先使用改进的中值滤波算法去除脉冲噪声,然后采用小波去噪方法去除高斯噪声。通过Matlab仿真得出去噪效果。     

小波变换在EEG噪声滤除中的应用

通过小波变换与标准傅里叶变换和短时傅里叶变换比较,指出了小波变换以其良好的时频局部性,成为时频分析方法中发展最为迅速的一种,并着重介绍了小波变换在滤除脑电信号噪声领域的应用.     

一种基于小波变换的图像去噪算法

利用小波方法去噪,是小波分析应用于工程实际的一个重要方面。针对图像存在大量噪声的情况,阐述小波变换去除信号噪声的基本原理和方法。在综合考虑图像去噪平滑效果和图像的清晰程度的基础上,提出一种多方向多尺度的自适应小波去噪算法。通过试验数据验证了该算法的可行性和鲁棒性。实验结果表明该方法增强了图像的视觉效果。     

一种新的基于小波变换的白噪声消除方法

本文研究了空间分布不均匀信号和白噪声在小波变换下的不同特性,提出了一种新的基于小波变换的白噪声消除方法,这咎方法可以对非平稳信号进行消噪处理,解决了传统信号处理方法对非平稳信号的局限性,并且有快速算法能够加以实现。仿真结果证明这种方法具有很好的去噪效果。     

基于小波变换的脑电信号噪声消除方法

本文探讨了基于正交小波变换的脑电（ＥＥＧ）信号分析方法,并利用小波变换对脑电中瞬态脉冲干扰进行检测和消除。实验结果表明,在对脑电信号进行分析和处理方面,小波变换较之传统傅立叶变换方法具有明显的优点。     

基于小波变换的核磁共振图像去噪方法

核磁共振图像(MRI)在医学诊断上具有重要的意义，但由于受成像方法限制，图像中一些重要的信息常被噪声所淹没，因此对核磁共振图像进行去噪处理是十分必要的。利用基于小波多尺度分解闲值去除MRI图像噪声可以取得较好的效果。在闲值选取上是根据小波分解后每层的特性，对各层分别选取，将此方法与基于Donoho软阈值去噪进行对比，发现此方法可以有效降低噪声，同时比较好地保持图像细节。     

基于改进小波阈值法处理MEMS陀螺信号噪声

小波具有多分辨率分析特性,利用小波阈值去噪可以有效地处理MEMS陀螺信号的噪声.针对常用阈值小波去噪方法的不足,提出了一种改进的小波阈值方法.详细介绍了该方法的原理与实现过程,并将其应用到MEMS陀螺信号处理过程中.使用db4小波,应用不同的阈值函数对MEMS陀螺信号进行4尺度分解.仿真实验分析比较表明,改进的小波阈值方法可以有效地剔除信号中的噪声,抑制了MEMS陀螺仪的随机漂移;与现有的阈值方法相比,信噪比提高了18.3%.     

基于中值滤波和小波变换图像降噪的新算法

针对小波变换去噪方法仅适用于去除高斯白噪声,对于脉冲噪声得不到良好的降噪效果的问题,文中构造了一个新的小波阈值函数,并对中值滤波进行了改进,将此两者方法相结合进行图像去噪。仿真实验结果表明,新算法能够有效去除高斯白噪声和脉冲噪声,而且去噪后图像的峰值信噪比和均方误差都较单一算法得到改善,从而证明了该方法的有效性。