基于四点插值细分小波的SAR图像去噪

针对SAR图像去噪过程中存在降低相干斑与保持有效细节这一矛盾,提出了一种基于四点插值细分小波的SAR图像去噪算法,该方法将小波和细分方法相融合,将四点插值细分规则应用到细分小波中,提出了图像去噪的新方法.该算法先用四点插值细分小波对原始图像进行分解,然后用Bayes自适应阈值及阈值函数对图像进行去噪,最后对去噪的小波系数进行重构,并通过等效视数、边缘保持指数等评价指标对去噪结果进行了评价.实验结果表明,算法的等效视数、边缘保持指数都有所提高,去噪效果得到了优化.     

基于不同经验模态分解的小波软阈值ECG去噪研究

针对ECG信号的非线性和非平稳性,利用不同经验模态分解的小波软阈值方法对其进行降噪处理.根据希尔伯特-黄(Hilbert-Huang)变换提出的一系列的EMD算法,有EMD、EEMD、CEEMD等.首先,将含高斯白噪声的ECG信号分别进行EMD、EEMD、CEEMD分解,所得到的固有模态函数(IMF)分量是从高频到低频排列的,分别舍去前几层含噪IMF'进行重构去噪.由于舍去的IMF分量中含有少部分信号的细节信息,然后利用小波软阈值对前几层含噪IMF提取细节信息得到新的分量,再将剩余分量和新的分量重构去噪后的ECG信号.利用去噪信号图和不同性能指标验证了不同方法的有效性,得出了基于CEEMD的小波软阈值ECG降噪效果最佳.最后,用上述方法对MIT-BIH心电噪声库信号进行去噪处理,其结果与仿真实验相吻合.     

基于EMD和PCA的暂态电能质量消噪

针对电能质量扰动的消噪问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和主成分分析(PCA)的消噪方法.方法先用EMD将信号分解为一组内蕴模态函数(IMF),对第一层IMF进行细节信息提取,然后对第二层及其后面的IMF进行PCA变换,根据噪声能量选择合适的主成分分量重构,去除各层IMF中的噪声.分别用电压聚降、电压中断、暂态脉冲、谐波及其组合进行数字仿真,和SureShrink小波阈值法、BayesShrink小波阈值法去噪结果比较,所用的方法去噪效果优于SureShrink小波阈值法、BayesShrink小波阈值法去噪结果,尤其对于电压暂降、电压中断、电压聚升这几个最重要的暂态电能质量问题消噪效果更为明显,结果证实了其有效性.     

基于Canny算子边缘检测的小波阈值去噪方法

本文研究了信号处理中图像去噪的问题.利用小波变换理论提出了一种基于Canny算子边缘检测的小波阈值去噪方法,实验结果表明,该方法在有效去除噪声的同时能够更好地保留图像的边缘.     

基于db4小波基阈值的GPR信号去噪尺度分析

小波变换由于其良好的时频分辨率,广泛地运用于非平稳信号的处理中.为提高探地雷达时域信号的去噪信噪比,从对小波基的选取原则出发,分析了小波变换运用于探地雷达信号去噪的优越性,对比了分解层数,给出了不同小波基去噪质量评价的数学表达式,以寻找最优的适用于探地雷达信号的小波基阈值去噪方法,并将其应用于探地雷达模拟信号与实测信号中.由于探地雷达的子波形态光滑连续,与其子波形状更接近的db4小波基去噪效果更好,结果表明基于db4小波基阈值的探地雷达信号处理方法的去噪信噪比更高.     

提升格式下几种去噪方法的比较

本文比较了四种去噪声的效果,利用提升格式设计的灵活性,通过预算子或更新算子的设计最优匹配特定的信号,比较了软阈值函数、硬阈值函数、比例萎缩LAWML法和小波域中值滤波四种去噪方法.     

自适应多种群回溯群居蜘蛛算法求解TSP问题

在群居蜘蛛优化算法中引入自适应决策半径,将蜘蛛种群动态地分成多个种群,种群内适应度不同的个体采取不同的更新方式.在筛选全局极值的基础上,根据进化程度执行回溯迭代更新,提出一种自适应多种群回溯群居蜘蛛优化算法,旨在提高种群样本多样性和算法全局寻优能力.函数寻优结果表明改进算法具有较快的收敛速度和较高的收敛精度.最后将其应用于TSP问题的求解.     

基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法

针对合成孔径雷达图像的分类优化方法,提出一种基于多特征与卷积神经网络的SAR图像分类方法Canny-WTD-CNN.将Canny算子提取的边缘特征,与小波阈值去噪法提取的小波特征进行自适应融合,作为卷积神经网络的输入;以softmax为分类器,对SAR图像进行分类识别检测.最后利用MSTAR公开数据集的三类目标数据进行试验,并给出该方法与其他方法结果的对比,表明该方法的有效性,识别率达到99.14%.     

基于CEEMDAN小波包的MEMS水听器信号去噪

针对MEMS水听器接收水下信号时混入的噪声,提出一种CEEMDAN和小波包的联合去噪算法.方法是利用CEEMDAN将含噪信号分解成一系列的IMF分量,IMF由高频到低频排列.由于高频噪声和低频干扰,所以要分别对高频和低频IMF进行处理.根据每层IMF的频谱分析,去掉前几层和后几层IMF分量形成一个带通滤波器,然后将剩余分量进行重构信号.最后,利用小波包对重构信号去噪得去噪信号.通过仿真实验和中北大学汾机实测实验验证了算法的有效性,并在去噪效果和性能指标上较单一CEEMDAN和小波包去噪有明显提升.     

一种改进适应度函数的遗传算法

针对遗传算法搜索导优中适应度函数的设计不当,将难以体现个体差异和选择操作的作用,从而造成早熟收敛的问题,构建了两种基于顺序的适应度函数的模型.适应度函数的设计使得在进化过程中控制选择压力,种群竞争力得到增强,早熟现象得到改善.并将改进的算法应用在复杂函数优化问题上,MATLAB优化结果表明,算法在种群多样性、搜索速度、计算精度上均有改善,推动遗传算法在工程领域的应用.