3σ准则在小波消噪中的应用

小波多尺度分解是一种有效的信号去噪方法。对于非平稳信号的消噪，主要是选取合适的小波及每层小波系数的阈值。笔者讨论了小波消噪的机理，并提出一种新的取阈值方法。对于含噪声的非平稳信号，信号的慢变化部分主要体现在小波分解的低频系数中，而信号的突变部分和噪声主要反映在各层的高频分解系数中，利用电子测量中的3σ准则，可有效地将信号突变部分和噪声区分出来，从而在消除 同时保留信号的突变部分。     

基于时间轴小波变换的运动对象分割算法研究

对时间轴一维小波变换的视频运动对象分割算法进行了研究。将视频序列进行时间轴一维小波变换,利用变换后的高频帧信息提取出初步的运动掩模图像;进行数学形态学后处理,以消除各种噪声的影响和对象的不连通性,得到理想的运动掩模图像。实验结果表明该方法分割效果较好,分割出的运动对象可直接应用于基于对象的视频编码,且算法耗时较少。     

面向高速移动场景的OFDM系统信道估计综述

近年来,高速移动通信受到业界的广泛关注,其中接收机侧的信道估计直接决定了系统的通信质量。正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）以其高带宽效率和抗多径衰落的特性,在目前的无线通信中被广泛采用。综述了高速移动场景下OFDM系统信道估计方法;描述了OFDM的系统模型;分析了高速移动场景下信道的时间/频率选择性衰落特性（双选特性）和稀疏特性。基于深度学习和压缩感知的信道估计方法,其高精度和低复杂度被用于高速移动场景,该文分别对基于深度学习和压缩感知的信道估计算法进行了归纳、对比、分析,探讨了高速移动场景下信道估计的发展趋势。     

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。