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噪聲系數(shù)(shù)

  • 基于映射函數(shù)收縮算法的圖像去噪方法

    文中討論了圖像的高斯加性噪聲模型和圖像的稀疏性表示,提出了利用映射函數(shù)來描述圖像的去噪過程,通過求解映射函數(shù)和利用映射函數(shù)對加噪圖像的小波變換子帶系數(shù)進(jìn)行變換,達(dá)到了降低圖像噪聲并使加噪圖像逼近原始圖像的目的。經(jīng)過實驗比較,驗證了本文算法的可行性和魯棒性。

    標(biāo)簽: 映射 函數(shù) 圖像去噪 算法

    上傳時間: 2013-10-21

    上傳用戶:許小華

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    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包含噪聲的語音信號進(jìn)行小波分解,以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入,選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進(jìn)行降噪處理,最終實現(xiàn)語音信號的信噪分離,去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明,該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽: 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    上傳時間: 2013-10-14

    上傳用戶:戀天使569

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點,提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上,然后對各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理,對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析,能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗和故障軸承的信號分析證明,該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點,不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率,能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征,適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。

    標(biāo)簽: 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間: 2013-11-01

    上傳用戶:AISINI005

  • 基于NSCT域各向異性雙變量萎縮圖像去噪

    提出了一種用各向異性雙變量拉普拉斯函數(shù)模型去模擬NSCT域的系數(shù)的圖像去噪算法,這種各向異性雙邊拉普拉斯模型不僅考慮了NSCT系數(shù)相鄰尺度間的父子關(guān)系,同時滿足自然圖像不同尺度間NSCT系數(shù)方差具有各向異性的特征,基于這種統(tǒng)計模型,文中先推導(dǎo)出了一種各向異性雙變量收縮函數(shù)的近似形式,然后基于貝葉斯去噪法和局部方差估計將這種新的閾值收縮函數(shù)應(yīng)用于NSCT域,實驗結(jié)果表明文中提出的方法同小波域 BiShrink算法、小波域ProbShrink算法、小波域NeighShrink算法相比,能夠有效地去除圖像的高斯噪聲,提高了圖像的峰值信噪比;并較完整地保持了圖像的紋理和邊緣等細(xì)節(jié)信息,從而明顯改善了圖像的視覺效果。

    標(biāo)簽: NSCT 變量 圖像去噪

    上傳時間: 2013-10-23

    上傳用戶:thuyenvinh

  • 基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法

    為了提高圖像去噪效果,提出了基于Contourlet域HMT模型的Cycle Spinning去噪方法。首先將待去噪圖像進(jìn)行循環(huán)平移,使用Contourlet域HMT模型對平移后的圖像進(jìn)行降噪處理,然后將降噪后的圖像進(jìn)行循環(huán)反平移,最后將不同循環(huán)平移量下的降噪圖像進(jìn)行平均處理,以減少去噪后圖像的失真。實驗結(jié)果表明,該方法不僅可以提高降噪后圖像峰值信噪比,而且可以提高降噪后圖像的視覺效果。

    標(biāo)簽: Contourlet Spinning Cycle HMT

    上傳時間: 2014-12-23

    上傳用戶:ddddddos

  • 寬帶低相噪高分辨率頻率合成器設(shè)計

    利用鎖相環(huán)(PLL)和YTO相結(jié)合,設(shè)計出一種頻率合成器。實現(xiàn)了3~7 GHz的頻率覆蓋和低于0.2 Hz的頻率分辨率。全頻段相噪均在-108 dBc/Hz@10 kHz以下,具有較高的實用價值。

    標(biāo)簽: 寬帶 高分辨率 頻率合成器

    上傳時間: 2013-10-31

    上傳用戶:258彼岸

  • X波段低相噪跳頻源的設(shè)計

    結(jié)合直接數(shù)字頻率合成(DDS)和鎖相環(huán)(PLL)技術(shù)完成了X波段低相噪本振跳頻源的設(shè)計。文章通過軟件仿真重點分析了本振跳頻源的低相噪設(shè)計方法,同時給出了主要的硬件選擇和詳細(xì)電路設(shè)計過程。最后對樣機(jī)的測試結(jié)果表明,本方案具有相位噪聲低、頻率控制靈活等優(yōu)點,滿足了實際工程應(yīng)用。

    標(biāo)簽: X波段 跳頻源

    上傳時間: 2013-11-12

    上傳用戶:jiwy

  • 基于周期平穩(wěn)的盲信噪比估計方法

    基于對信號的周期平穩(wěn)統(tǒng)計量的分析,提出了一種高斯白噪聲信道下的盲信噪比估計方法。對信號的調(diào)制方式?jīng)]有要求,也不需要發(fā)送端發(fā)送己知數(shù)據(jù)。

    標(biāo)簽: 周期 信噪比

    上傳時間: 2013-11-07

    上傳用戶:hakim

  • 過采樣法提高A_D分辨率和信噪比

    介紹一種簡便的方法, 只用軟件就可以將轉(zhuǎn)換器位數(shù)提高, 并且還能同時提高采樣系統(tǒng)的信噪比。通過實際驗證, 證明該方法是成功的。

    標(biāo)簽: A_D 過采樣 分辨率 信噪比

    上傳時間: 2013-11-11

    上傳用戶:zhenyushaw

  • 對非整周期正弦波形信噪比計算方法的研究

    以雙音多頻信號為例,通過運用快速傅里葉變換和Hanning窗等數(shù)學(xué)方法,分析了信號頻率,電平和相位之間的關(guān)系,推導(dǎo)出了計算非整周期正弦波形信噪比的算法,解決了數(shù)字信號處理中非整周期正弦波形信噪比計算精度低下的問題。以C編程語言進(jìn)行實驗,證明了算法的正確性和可重用性,并可極大的提高工作效率。

    標(biāo)簽: 周期 信噪比 正弦 波形

    上傳時間: 2014-01-18

    上傳用戶:laomv123

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