小波变换在信号消噪中的应用

小波变换是近十年来迅速发展起来的学科,与Fourier变换相比,是一个时间和频率的局部变换.它的主要特点是将信号表示为不同尺度和不同位置的基本单元,而不同的基本单元表示原始信号中的不同信息成分,这种特点使小波变换成为一种高效的信号处理工具.讨论了小波变换消噪原理,通过对信号仿真分析,表明了小波变换在信号消噪应用中的有效性.     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点，提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换，根据变换后各帧的特点．采用不同的方法分别进行消噪；对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换，在小波域中采用自适应阈值进行消噪；对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好。     

一种基于三维小波变换的视频图像消噪新方法

根据视频图像帧与帧之间在多数情况下存在较强相关性的特点,提出了一种基于三维小波变换的视频图像消噪方法。将被加性平稳高斯噪声污染的连续几帧视频图像进行帧间一维小波变换,根据变换后各帧的特点,采用不同的方法分别进行消噪：对变换后的低频帧进行帧内二维小波变换,在小波域中采用自适应阈值进行消噪;对变换后的其余各高频帧直接采用固定阈值进行消噪。实验结果表明该方法消噪效果较好     

SAR图像小波域消噪方法

目的 介绍小波域SAR图像消噪算法，并且提出一个小波域内利用多重分形参数修正的雷达图像消噪算法。方法 在系统分析SAR图像与小波之间联系的基础上，通过实验表明SAR图像中原始信号与噪声的多重分形参数不同，采用小波域内对多重分形谱相关的Hoelder指数修正方法进行SAR图像消噪。结果 该算法可以在保留信号边缘、纹理等奇异性情况下，消除斑点噪声。结论 小波进行SAR图像消噪具有独特的优势，随着如分形理论的各种非线性理论的引入，对于具有非线性特征的SAR图像斑点消噪研究将取得更好的效果。     

小波变换与傅立叶变换在信号消噪中的对比研究

本文介绍了小波变换,阐述了小波消噪的原理。通过仿真,比较了二者在信号消噪方面的优缺点,得到了小波变换在信号消噪方面明显优于傅立叶变换的后记。     

应用小波变换进行信号消噪处理

小波分析在时域与频域同时具有良好的局部化性质,可以利用信息信号和噪声信号在小波变换下具有截然不同的奇异性来区分信息信号与噪声信号。根据信号与噪声在二进制小波变换随尺度参数减小时信息信号和白噪声信号的小波变换的模极大值点变化的不同性质做消噪处理,然后再重建消噪后的信号。采用本研究所给出的方法对实际数据进行处理,其结果表明应用小波分析可以明显地抑制噪声,提高信噪比。此方法具有很好的实用价值。     

小波变换用于信号消噪

根据噪声和信号在小波变换下表现出的截然不同的性质,对分析出的噪声局部模极大值进行了相应处理,然后通过反变换重建信号,实验结果表明,这种方法计算简单且有较好的去噪效果。     

基于多小波分析的图像消噪方法

针对传统小波消噪效果的局限性,多小波所拥有的对称性、正交性、有限支撑等重要特性弥补了单小波的不足.分析了多小波方法的原理,并将多小波算法用于图像消噪中,研究结果表明,多小波对图像信号的先验知识要求较低,在抑制噪声干扰的同时,能够保留更完整的有用信号.     

MATLAB二维小波图像消噪

本文将应用MATLAB小波工具箱中的二维小波分析函数采用强制、默认阈值、独立阈值三种方法对含噪声的图像进行消噪处理，并以一RGB图像的消噪为例，对三种方法消噪后的结果进行最小二乘估计。     

应用小波变换对语音信号消噪处理的研究

提出小波变换在语音信号消噪处理中的应用，在虚拟仪器设计软件——LabVIEW平台下，调用MATLAB进行编程设计，实现了语音信号的消噪处理和结果显示。实验结果表明：与滤波器消噪结果相比较，小波消噪方法达到了更好的消噪效果。     

利用小波包分析对医学图像消噪的算法研究与应用

针对医学图像去噪，利用小波变换具有多分辨率分析和时频两域都具有表征信号局部特征的特点，提出了基于小波包分析的图像消噪算法，并在MATLAB平台上实验仿真，取得了较好的效果。     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

基于小波变换的高压开关柜监测信号消噪方法

为消除智能化高压开关柜监测装置采集信号中的“毛刺”,并克服传统低通滤波方法去除“毛刺”的同时也去掉了有用的高频成分的问题 ,该文提出了一种具有时域选择性的消除“毛刺”的方法。该方法通过利用小波变换具有时频局部化的特点 ,可以准确地检测“毛刺”出现的位置并加以消除 ,从而在消除“毛刺”的同时保留了有用的高频成分。通过对线圈电流的处理结果 ,可看出小波变换对传统低通滤波方法的优势。利用小波检测信号突变点的优势 ,还设计了检测信号起止点的算法     

小波变换及其在图像处理中的应用

小波分析是对傅立叶变换的继承和发展,在数字图像压缩,图像的边缘检测,信号分析,医学影像以及计算机视觉等领域有着广阔的前景,本文首先介绍了小波变换的基本原理,特别是多尺度分析理论,作为应用,分析了基于小波变换的图像消噪技术,并给出实例。     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂，但其分析手段更为灵活，具有更为精确的局部分析能力，对图像消噪是其一个最基本的应用．本文先讨论小波包的分解过程及算法，然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理．     

一种改进的小波变换信号消噪方法

根据小波阈值消噪方法的步骤及特点提出一种新的消噪方法——小波系数放大法,并对该方法进行仿真对比实验。该方法在运用小波变换对含噪信号进行消噪前,先对信号进行小波级数分解,对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大,然后对信号采取阈值消噪法进行消噪,最后运用小波变换对所得到的小波系数进行适当的宿小,并将其重构。仿真实验结果表明,小波系数放大法消噪后信号的均方根误差有很大的降低,信噪比提高。该方法优于一般的消噪方法。     

信号消噪的小波处理方法及Matlab实现

通过对噪声特性的分析，并应用小波的方法对信号进行消噪处理，利用Matlab软件演示信号消噪的效果，总结出小波分析对信号消噪的优点。     

基于小波包变换的图像消噪方法

小波包理论比小波分析更为复杂,但其分析手段更为灵活,具有更为精确的局部分析能力.对图像消噪是其一个最基本的应用.本文先讨论小波包的分解过程及算法,然后利用MATLAB中的函数wpdencmp对一含噪图像进行消噪处理.     

井下视频图像的小波消噪加强方法

目的为了解决矿山井下由于光源不足,视频监视画面粗糙、模糊、层次不分明以及图像信号在传输过程中易受井下恶劣通信环境干扰,质量下降的问题。方法应用小波理论对井下视频图像进行消噪处理和加强轮廓处理,讨论小波分解高频系数阈值的选取和量化问题。结果实验数据表明,频域变换和消噪处理结合使用,可使井下视频图像质量得到改善。结论井下视频图像的小波消噪加强方法是一种切实可行的方法。     

小波在信号消噪处理中的应用

利用正交样条小波对信号进行消噪处理，并与其他常用的小波如Daubeches小波作了比较．实验表明，利用正交样条小波进行信号消噪处理可得到很好的效果．