目前，小波分析在信息技術(shù)和其他學(xué)科方面的應(yīng)用是眾多科技工作者關(guān)心的課題。在理論方面，新觀點(diǎn)、新方法不斷涌現(xiàn)。本文旨在完善小波的基本理論，對(duì)原有的小波去噪方法作進(jìn)一步的改進(jìn)。 經(jīng)典的信號(hào)處理方法，例如傅立葉變換、短時(shí)傅立葉變換等具有局限性，因而限定了它們的應(yīng)用范圍。小波分析作為一種全新的信號(hào)處理方法，它將信號(hào)中各種不同的頻率成分分解到互不重疊的頻帶上，為信號(hào)濾波、信噪分離和特征提取提供了有效途徑，特別在信號(hào)去噪方面顯出了獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。本文介紹了經(jīng)典的去噪方法，并對(duì)其適用范圍和效果進(jìn)行了分析和比較。并且，討論了小波分析的基本理論，介紹了連續(xù)小波變換、離散小波變換和小波變換的快速分解與重構(gòu)算法，最后研究了小波基的數(shù)學(xué)特性，分析了它們對(duì)實(shí)際應(yīng)用的影響和作用。進(jìn)而，介紹了小波的幾種去噪方法：小波變換高頻系數(shù)置零去噪方法、小波變換模極大值去噪方法、小波閾值去噪方法、小波空域相關(guān)性去噪方法。用小波變換將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪的方法是比較方便的，但它的不足之處是經(jīng)將高頻系數(shù)強(qiáng)制置零去噪后重構(gòu)的信號(hào)會(huì)使信號(hào)丟失一些細(xì)節(jié)，且小波基的選擇亦有相當(dāng)?shù)碾y度，只有靠經(jīng)驗(yàn)來確定，不過比傳統(tǒng)的濾波方法所得的效果還是要好。對(duì)于小波變換模極大值去噪的原理，分析了去噪過程中幾個(gè)參數(shù)的選取問題，并給出了一些選取依據(jù)；對(duì)小波閾值去噪方法的幾個(gè)關(guān)鍵問題進(jìn)行了詳細(xì)討論。對(duì)閾值去噪進(jìn)行了改進(jìn)，利用均值逼近與閾值去噪相結(jié)合的方法來實(shí)現(xiàn)信號(hào)的處理，并通過實(shí)驗(yàn)仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法提高了信噪比，去噪效果優(yōu)于單獨(dú)應(yīng)用閾值去噪的方法。 在空域相關(guān)去噪算法的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了改進(jìn)，利用閾值濾波與相關(guān)去噪算法相結(jié)合的一種組合去噪算法，仿真試驗(yàn)結(jié)果表明，由該算法濾波之后得到的小波系數(shù)不僅連續(xù)性好，準(zhǔn)確率高，而且易于重構(gòu)信號(hào)。 本文分別對(duì)這四種方法進(jìn)行了算法分析比較，通過實(shí)驗(yàn)仿真來實(shí)現(xiàn)，并對(duì)實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了分析。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果表明了利用小波分析理論對(duì)信號(hào)去噪的可行性和有效性。 關(guān)鍵詞：小波分析，信號(hào)去噪，閾值，均值逼近，空域相關(guān)
標(biāo)簽： 小波分析 信號(hào)去噪 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-07-19
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本文介紹了從人體采集到的脈搏波信號(hào)，由于脈搏波信號(hào)信噪比比較低，給后續(xù)參數(shù)的準(zhǔn)確測(cè)量帶來了困難，所以對(duì)于噪聲干擾的去除是非常重要而必須的。其中脈搏波信號(hào)中常見的噪聲有工頻干擾、基線漂移、肢體抖
標(biāo)簽： MATALAB 脈搏波 信號(hào) 實(shí)時(shí)處理
上傳時(shí)間： 2013-07-23
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JPEG2000是新一代圖像壓縮標(biāo)準(zhǔn),JPEG2000與傳統(tǒng)JPEG最大的不同,在于它放棄了JPEG所采用的以離散余弦變換(Discrete Cosine Transform)為主的區(qū)塊編碼方式,而采用以小波轉(zhuǎn)換(Wavelet Transform)為主的多解析編碼方式.離散小波變換算法是現(xiàn)代譜分析工具,在圖像處理與圖像分析領(lǐng)域正得到越來越廣泛的應(yīng)用.由于JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)具有復(fù)雜的算法,全部用軟件來實(shí)現(xiàn)將會(huì)占用很大的處理器時(shí)間開銷和內(nèi)存開銷,尤其對(duì)于實(shí)時(shí)圖像傳輸和處理系統(tǒng),因而用硬件電路來實(shí)現(xiàn)JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的部分或全部,就具有重要的意義,本課題的目的就是用硬件電路來實(shí)現(xiàn)JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)中的離散小波變換部分,論文研究的主要工作就是設(shè)計(jì)了一個(gè)符合JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)的、高性能的多級(jí)二維離散小波變換的硬件電路.論文研究的內(nèi)容主要分為兩部分,第一部分首先分析了JPEG2000標(biāo)準(zhǔn)和離散小波變換的原理,重點(diǎn)研究了離散小波變換的快速算法,包括第一代小波變換所采用的卷積算法和第二代小波變換所采用的提升算法,然后具體分析了離散小波變換在JPEG2000中的具體實(shí)現(xiàn).論文第二部分對(duì)兩種離散小波變換快速算法的硬件實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了比較,并選擇卷積濾波算法作為硬件實(shí)現(xiàn)的對(duì)象,并采用Daubechies9/7小波基.然后具體設(shè)計(jì)了離散小波變換的各個(gè)模塊,所有的模塊都是有硬件描述語言(Verilog HDL)來實(shí)現(xiàn),經(jīng)過仿真和邏輯綜合,在一塊自行設(shè)計(jì)的FPGA開發(fā)板上進(jìn)行了驗(yàn)證.仿真和驗(yàn)證的結(jié)果表明了該小波變換的硬件電路符合JPEG2000標(biāo)準(zhǔn),具有較高的速度和信噪比.
上傳時(shí)間： 2013-04-24
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隨著多媒體技術(shù)的發(fā)展，數(shù)字圖像處理已經(jīng)成為眾多應(yīng)用系統(tǒng)的核心和基礎(chǔ)。它的發(fā)展主要依賴于兩個(gè)性質(zhì)不同、自成體系但又緊密相關(guān)的研究領(lǐng)域：圖像處理算法及其相應(yīng)的電路實(shí)現(xiàn)。圖像處理系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數(shù)字信號(hào)處理器(Digital Signal Process)和現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關(guān)電路組成。它們可以實(shí)時(shí)高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預(yù)處理的數(shù)據(jù)量很大，要求處理速度快，但運(yùn)算結(jié)果相對(duì)比較簡單。相對(duì)于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統(tǒng)更適合于圖像的預(yù)處理。本文設(shè)計(jì)了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統(tǒng)。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點(diǎn)討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應(yīng)的Matlab 仿真；然后，為了改進(jìn)鄰域閾值去噪算法中對(duì)每個(gè)分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點(diǎn)，本文提出了基于最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計(jì) (SURE)為準(zhǔn)則同時(shí)結(jié)合小波系數(shù)尺度間關(guān)系的鄰域閾值去噪算法。經(jīng)Matlab實(shí)驗(yàn)表明，相比于其他幾種經(jīng)典算法，本文提出的兩種改進(jìn)算法在濾除噪聲的同時(shí)能更好地保護(hù)圖像細(xì)節(jié)，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎(chǔ)上本文將提出的改進(jìn)小波鄰域閾值去噪算法進(jìn)行了相應(yīng)的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實(shí)現(xiàn)；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)的總體結(jié)構(gòu)和FPGA內(nèi)部各功能模塊的具體實(shí)現(xiàn)方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲(chǔ)器控制模塊、去噪計(jì)算模塊和系統(tǒng)核心控制模塊，并對(duì)各個(gè)系統(tǒng)模塊和整體進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，結(jié)果表明本文設(shè)計(jì)的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統(tǒng)能滿足實(shí)際的圖像處理要求，具有一定的理論和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。關(guān)鍵詞：圖像處理系統(tǒng)，F(xiàn)PGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時(shí)間： 2013-05-16
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提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對(duì)包含噪聲的語音信號(hào)進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號(hào)作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對(duì)帶噪聲語音信號(hào)進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號(hào)的信噪分離，去除語音信號(hào)中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對(duì)語音信號(hào)有較為明顯的降噪效果。
上傳時(shí)間： 2013-10-14
上傳用戶：戀天使569
為去除腦電信號(hào)采集過程中存在的噪聲信號(hào)，提出了基于小波閾值去噪的腦電信號(hào)去噪。以小波閾值降噪為基礎(chǔ)，首先利用db4小波對(duì)腦電信號(hào)進(jìn)行5尺度分解，然后采用軟、硬閾值與小波重構(gòu)的算法進(jìn)行去噪。通過對(duì)MIT腦電數(shù)據(jù)庫中的腦電信號(hào)進(jìn)行仿真，結(jié)果表明，采用軟閾值方法有效去除了噪聲，提高了腦電信號(hào)的信噪比。
上傳時(shí)間： 2014-12-23
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以正弦波信號(hào)為例，對(duì)其進(jìn)行信源編碼、信源譯碼譯碼以及循環(huán)信道編碼
標(biāo)簽： 正弦波信號(hào)
上傳時(shí)間： 2014-01-16
上傳用戶：784533221
以正弦波信號(hào)為例，對(duì)其進(jìn)行信源編碼、譯碼，循環(huán)信道編碼
標(biāo)簽： 正弦波信號(hào)
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：GHF
構(gòu)造一組輸入為白噪聲加三個(gè)頻率非常接近的正弦波，其信噪比為10dB，觀測(cè)長度為256。試分別用普通AR譜估計(jì)和采用功率噪聲抵消算法的AR譜估計(jì)估計(jì)這組信號(hào)的頻率，并比較結(jié)果。
上傳時(shí)間： 2015-11-12
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以一維驅(qū)動(dòng)非線性漂移波方程為模型 ,研究了利用外加周期信號(hào)成功地對(duì)時(shí)空混沌進(jìn)行非反饋控制過程中的相同步.在驅(qū)動(dòng)波坐標(biāo)系中 ,系統(tǒng)可以被變換成一組在周期勢(shì)中運(yùn)動(dòng)的耦合振子模式,這些模式通過相同步被控制信號(hào)逐一控制.研究發(fā)現(xiàn) ,內(nèi)部模式對(duì)外加周期信號(hào)的響應(yīng)方式有2種 一些模式表現(xiàn)出鎖頻 ,另一些模式則觀察到了一種特殊的無鎖頻的相同步
標(biāo)簽： 驅(qū)動(dòng) 模式 非線性 漂移
上傳時(shí)間： 2016-04-12
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