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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 250 毫秒

1.  基于变步长自适应滤波器在激光多普勒测量中的去噪研究  被引次数:4
   李炳虎  宋元胜《光学与光电技术》,2006年第4卷第1期
   提出了一种自适应滤波算法应用于激光多普勒测量中的去噪方法,根据变步长自适应滤波算法的步长调整原则,分析了变步长最小均方算法的步长与误差关系曲线特点.研究表明,通过变步长自适应滤算法可有效地消除激光多普勒测量中由于声光调制、电光调制等引入的多频率噪音干扰.该算法简单、收敛性能强,仿真验证了该算法的优越性.    

2.  《光子学报》2003年第32卷总目次  
   《光子学报》,2003年第12期
   激光技术用于光纤光栅制作的监控光源掺Yb3+ 超荧光光源的研究乔启全等 (1) :1……………………………………………………………………………铯原子调制转移光谱在激光稳频中的应用刘涛等 (1) :5………………………………………………………………………………………………激光水下偏振特性用于目标图像探测王海晏等 (1) :9…………………………………………………………………………………………………激光多普勒测量自适应陷波器去噪研究桑波等 (2 ) :15 2………………………………………………………………………………………………窄脉…    

3.  激光云高测量去噪算法研究  
   杨成武  刘文清  张玉钧《光散射学报》,2012年第24卷第1期
   针对激光雷达回波信号所含噪声的特点, 对比分析了传统去噪算法的优缺点, 重点就小波自适应阈值去噪方法和独立成分分析去噪方法进行了系统研究。为了验证这两种方法在激光云高测量信号去噪上的有效性和优劣性, 对包含高斯白噪声的模拟仿真信号进行了消噪, 并对半导体激光云高仪实际探测得到的大气回波信号进行了消噪处理, 最后对去噪结果进行了对比分析。仿真结果和实验结果表明, 这两种消噪方法均能够有效降低激光雷达回波信号中所含噪声, 并且独立成分分析消噪效果明显优于小波自适应阈值方法。    

4.  自适应陷波滤波器应用研究  被引次数:2
   惠俊英  蔡平  马晓民《声学学报》,1991年第1期
   本文介绍自适应陷波滤波器的基本理论,提出了设计极窄带自适应陷波器和滤波器的方法,介绍了用作相位估计器的概念。作者证明自适应相位估计器是理想条件下的最大似然比相位估计器,计算机仿真研究和硬件实验结果均表明该估计器有良好的性能,它的显著优点是同时完成了信号的检测和相位差的估计。    

5.  改进阈值提升小波和自适应滤波器的开放光路红外光谱去噪  
   鞠薇  鲁昌华  张玉钧  蒋薇薇  汪济洲  鲁一冰《光谱学与光谱分析》,2018年第6期
   大气污染物的主要组成成分为挥发性有机物(VOCs),傅里叶变换红外光谱技术(FTIR)是现阶段应用广泛的挥发性有机物在线测量方法。开放光路获取到的大气红外光谱(OP-FTIR)易受各种噪声污染,如何有效、快速的去除红外光谱中的噪声是大气在线实时监测系统研究的热点。综合利用提升小波变换结构简单、运算量低的优点以及最小均方误差自适应滤波器的自动调节参数以达最优化滤波的性能,提出了一种改进阈值提升小波结合自适应滤波的红外光谱去噪算法。该算法先通过改进阈值小波系数的提升小波去噪,在去噪的同时保留更多光谱特征信息,然后使用提升小波变换分解出的高频系数重构出噪声相关信号,将其作为最小均方误差自适应滤波器的参考输入进行二次滤波处理,最终获得的去噪信号很好的去除了与特征光谱频谱重叠的噪声信号。分别对人工添加噪声的标准红外光谱和合肥市市区上空实测开放光路红外光谱进行去噪处理,结果显示使用该算法处理后的光谱信噪比(SNR)较离散小波传统阈值去噪方法高出3db,均方根误差(RSME)平均减少30%左右,运行时间减少46%。表明该算法计算简单、运行速度快,对于大气环境监测实时消噪系统具有重要的实际应用意义。    

6.  基于IGA-小波软阈值的MEMS矢量水听器信号去噪方法  
   《数学的实践与认识》,2019年第19期
   提出了将使用新的遗传策略,将与当前进化迭代和种群平均适应度变化趋势相关的惩罚因子引入到遗传算法的自适应交叉、变异概率中,依据种群适应度集中分散程度自主调节遗传操作顺序的改进的遗传算法,并用此改进的遗传算法自适应获取最佳小波阈值,然后结合小波软阈值去噪方法对信号去噪.仿真实验和实测实验说明提出的基于改进遗传算法的小波软阈值去噪方法具有良好的去噪性能,且具有一定的稳定性.    

7.  趋势项调制的小波-经验模态分解联合方法用于大气相干长度廓线去噪  
   《光学学报》,2017年第12期
   差分光柱像运动激光雷达的信号噪声直接影响大气湍流强度廓线的反演精度,采用一种有效的去噪方法能够提升雷达探测性能。为了减弱小波-经验模态分解(EMD)联合降噪方法对小波的依赖性,提出先利用信号的趋势项对小波降噪后的信号进行自适应调制,再利用调制后的信号进行EMD去噪,即小波-趋势项-EMD方法,趋势项的提取仍采用EMD方法。为了保证调制的有效性,提出适用于大气相干长度(r0)廓线的调制判定准则,并采用去趋势波动分析方法自适应识别EMD降噪的阈值。为了论证所提方法的有效性,将该方法与小波、EMD、集合经验模态分解(EEMD)、小波-EMD 4种去噪方法进行对比。数值仿真和实验结果表明,在不同噪声强度下,5种方法均可提高r0廓线的信噪比和反演精度。两种联合方法优于单独方法,小波法优于EMD和EEMD方法,小波-趋势项-EMD方法进一步提高了小波-EMD方法的去噪能力,为小波-EMD联合去噪方法的改进提供了新思路。    

8.  基于四点插值细分小波的SAR图像去噪  
   郝强  王娇《数学的实践与认识》,2021年第3期
   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.    

9.  自适应滤波技术在激光多普勒测速仪中的应用  
   刘帆  金世龙  周健《应用光学》,2012年第33卷第3期
    激光多普勒测速仪检测系统提取的光电信号中存在较大的噪声信号。为了消除这些噪声干扰, 提高激光多普勒测速仪的测量精度,提出一种新的信号处理方法,将最小均方差自适应滤波技术应用于激光多普勒测量中,利用多普勒信号和噪声信号的统计特性,以最小均方误差估计为准则,最大程度地滤除噪声信号。阐述了最小均方差自适应滤波算法的基本原理,在MATLAB平台上将其应用于理想正弦信号进行仿真,并将其应用于实测多普勒信号的处理中。仿真和实验均表明,该技术可以有效抑制激光多普勒测量中的多频率噪声的干扰,大大提高多普勒信号的信噪比和测量精度,为设计高精度的激光多普勒测速仪创造了条件。    

10.  几种自适应IIR陷波器的复数算法及其应用  
   梁红  李志舜《应用声学》,2008年第27卷第1期
   在自适应IIR陷波器实数算法的基础上,本文提出了三种基于梯度的自适应IIR陷波器的复数算法,并进行了仿真比较。结果表明,这三种复数算法均可检测复信号,并估计信号频率,其中"改进的"简化格型IIR陷波器复数算法收敛速度快、低信噪比下稳定性能好。湖上试验表明该算法不仅实时性好,而且在低信噪比下的检测效果令人满意。    

11.  小波阈值消噪算法中分解层数的自适应确定  被引次数:3
   丰彦  高国荣《武汉大学学报(理学版)》,2005年第Z2期
   在对带白噪声信号的小波变换特性分析的基础上,基于自相关函数的白噪声检验方法,提出了一种确定小波分解层数的自适应算法.结合不同的小波阈值处理方法,用信噪比和最小均方误差为度量指标,探讨了在阈值消噪算法中本文提出的确定“最佳”分解层数算法对消噪的有效性.并给出了数值仿真实验结果及分析.数值仿真结果表明,该方法具有较好的去噪效果.    

12.  空时多普勒频移域运动小目标的抗干扰探测方法  
   孙大军  侯开阳  滕婷婷  梅继丹  刘慧敏  李业城《声学学报》,2022年第2期
   有源声呐使用多普勒敏感信号可在多普勒频移域分离杂波、混响等干扰和运动目标,但低信干比时强干扰的时间旁瓣泄露和多普勒旁瓣泄露会淹没弱目标。针对该问题,提出了一种基于自适应最小均方(LMS)算法和宽带模糊函数(WAF)的运动小目标抗干扰探测方法。首先在空间多普勒频移域上利用基于LMS的自适应陷波器抑制干扰,然后在快时间多普勒频移域上利用WAF探测小目标。给出了理论推导和仿真分析,进行了水池试验。结果表明,该方法可有效抑制强干扰并能准确估计小目标的时延及多普勒频移,在水池试验中约有13 dB的干扰抑制能力。此外,该方法能够容忍归一化幅度起伏方差小于0.5的干扰起伏,提高了有源声呐对运动小目标的探测能力。    

13.  一种改进的EMD硬阈值去噪算法  
   张守成  张玉洁  刘海生《应用声学》,2014年第22卷第11期
   为了提升基于经典小波阈值的EMD去噪算法的性能,利用高斯白噪声的统计特征提出了一种改进的硬阈值去噪算法;首先将含噪信号进行EMD分解,把第一个固有模态函数作为高频噪声直接去除并估算出其他 IMF中高斯白噪声的能量,然后根据硬阈值去噪的原理,利用滤除掉的样本点包含的能量等于白噪声的能量确定出合适的阈值;该方法能根据样本点自适应地确定阈值;最后通过对含噪正弦信号和仿真心电信号的去噪实验证实了改进后的阈值使算法去噪效果有明显提升。    

14.  基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪  
   吴一全  纪守新《光子学报》,2014年第39卷第9期
   提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.    

15.  基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪  
   吴一全  纪守新《光子学报》,2010年第39卷第9期
   提出了基于混沌粒子群优化的图像Contourlet阈值去噪方法.该方法在Contourlet变换域内利用混沌粒子群算法来确定最优阈值,再通过软阈值函数去噪,且不需要噪音方差等先验信息.实验结果表明:该方法与小波Bayeshrink阈值、基于粒子群的小波阈值、Contourlet自适应阈值等去噪方法相比,能有效地去除高斯白噪音和椒盐噪音的混合噪音,提高峰值信噪比,并较好地保留图像的细节和纹理,从而明显地改善了图像的视觉效果.    

16.  基于自相关特性的经验模态分解微机械陀螺去噪方法  
   刘晓光  郝沙沙  王光磊  娄存广  刘秀玲《中国惯性技术学报》,2016年第4期
   陀螺的噪声是影响组合导航系统精度的重要因素之一。以农机多传感器组合导航系统为研究背景,在分析经验模态分解去噪和小波去噪的基础上,提出了一种基于自相关特性的经验模态分解去噪方法。该方法根据本证模态函数分量的自相关函数特性,提出了一种含噪本证模态函数筛选策略。该方法能够自适应地确定主要含噪的本证模态函数分量,避免了需要人为确定的不足;同时,结合改进小波阈值去噪的优势,避免了将混叠在噪声中的有效信号完全消除,使其具有一定的自适应性。为了验证方法的有效性,利用农机组合导航系统中微机械陀螺的实际输出数据,分别采用改进阈值小波去噪方法、经验模态分解去噪和改进的经验模态分解去噪方法进行了对比试验。结果表明,改进经验模态分解去噪方法的效果要优于前者,在一定程度上能够改善农机多传感器组合导航系统的定位精度。    

17.  光纤激光自混合散斑远程测速研究  
   段啊丽  韩道福  马力  戚小平  郭冬梅《光学技术》,2011年第37卷第6期
   推导出了等效Fabry-Perot腔输出光强的表达式,结合Labview和Matlab软件编写了自适应噪声抵消器。提出了将自适应噪声抵消器应用到激光散斑信号的去噪处理,并通过计算散斑频谱能量密度推算出了被测目标的速度。基于Labview软件编写了监控程序,通过以太网实现了远程控制激光散斑信号对运动物体速度的实时测量。    

18.  基于经验模态概率分布的光纤陀螺信号处理  
   《中国惯性技术学报》,2015年第5期
   为了抑制光纤陀螺随机漂移,基于改进的经验模态分解(EMD)和新型模态筛选标准提出了一种自适应的区间阈值滤波方法。首先分析加入高斯噪声对 EMD 分解结果的影响,提出有界噪声辅助以改善 EMD 分解质量,然后针对本征模态函数的概率分布特征提出了基于样本熵的模态筛选标准,最后采用数据驱动的阈值选择方法实现自适应的区间阈值滤波。为了验证算法的有效性,采集一款干涉型光纤陀螺静态漂移信号进行实验分析,结果表明本文方法较基于平稳小波变换和 EMD 的阈值滤波有更好的去噪效果。仿真分析表明该去噪算法减小了捷联惯性导航系统的航向角误差,均方根误差较平稳小波变换去噪算法改善了约 78.6%。    

19.  小波域局部维纳滤波器估计误差分析及图像去噪  被引次数:3
   侯建华  田金文  柳健《光子学报》,2007年第36卷第1期
   对小波域局部维纳滤波算法的估计误差进行了理论分析,推导了估计误差平方期望表达式,得到了一种观测系数局部方差估计的阈值.以此为基础,提出了一种小波域图像去噪算法.先对观测系数做阈值化处理,再进行局部自适应维纳滤波.实验结果表明,该方法提高了真实信号系数方差估计的准确度,在去噪性能上优于Mihcak等提出的LAWML算法.    

20.  一种基于二进小波变换的自适应滤波方法  被引次数:3
   仲红波  李关宾  刘辉  郑建斌  陈立仁《分析化学》,2002年第30卷第9期
   根据信号和噪声经小波变换后在不同尺度上有不同的特征,将相邻尺度二进小波变换值的相关量进行归一化处理并与小波变换值比较来判断信号与噪声,以噪声在各尺度的方差作为终止迭代的标准,提出了一种基于二进小波变换小波域选择噪声的自适应滤波方法。研究了模拟信号的去噪过程、半峰宽和信噪比对去噪结果的影响,并对模拟含噪信号和含噪毛细管电泳信号去噪前后的结果进行了比较。实验结果表明:由于该方法具有良好的自适应性和显著的滤波效果,必将得到广泛的应用。    

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