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基于MATLAB的带噪图像的中值滤波
- 图像是一种重要的信息源，通过图像处理可以帮助人们了解信息的内涵。本文将纯净的图像加入椒盐噪声,然后采用中值滤波的方法对其进行去噪。中值滤波是一种常用的非线性信号处理技术，在图像处理中，它对滤除脉冲干扰噪声最为有效。文章阐述了中值滤波的原理、算法以及在图像处理中的应用。MATLAB是一种高效的工程计算语言，在数据处理、图像处理、神经网络、小波分析等方面都有广泛的应用。
tuxiangquzao
- 图像去噪的几种方法分析比较 图像去噪是图像处理中的重要组成部分,对均值滤波、中值滤波、维纳滤波和图像小波 域滤波四种用于图像去噪的平滑技术进行分析比较。 -Image Denoising Methods of Analysis and Comparison of image denoising in image processing is an important part of the mean filtering, median filtering, Wiener filteri
ResearchofForwardLinearPredictiononProcessingofSil
- 介绍了前向线性预测滤波算法的基本原理,提出了一种自适应滤波过程中各参数的确定方法,对某硅微陀螺的静态 漂移信号和实际动态信号进行了处理,给出了静态漂移信号滤波前后的Allan 方差和标准差的大小,对滤波前后的误差大小 和误差分布进行了分析,并与小波中值滤波效果进行了比较。结果表明,前向线性预测滤波方法无论是在去噪效果,还是实 时性等方面,都明显优于小波中值滤波-Principle of t he forward linear prediction ( FL P) is int rod
sonar2
- 基于平移不变小波变换的多普勒速度声纳输出信号处理.针对水下航行器组合导航系统所使用的多普勒速度声纳输出信号的特点,采用了平移不变小波变换的多分辨率分析的方法,利用Daubechies小波函数,采用了半软阈值去噪的方法,能够在低信噪比的情况下准确地估计多普勒声纳的频移,从含有噪声的多普勒输出信号中提取出原始信号.通过仿真实验表明:采用4层小波分解,算法计算量减小,有效地消除多普勒噪声,从而提高水下组合导航系统的精度. -Doppler speed the sonar output signal p
Noise-reduction-algorithm
- 对设备进行故障诊断的主要方法就是测量故障 设备的振动或噪声, 并对其进行分析, 从而找出故障原因。然而振动或噪声信号中除了对分析故障有用的信息外, 还有大量的噪声成分。只有有效地滤除噪声, 才能获得有用的信息, 从而得到可靠的分析结论。传统的滤噪方法是将被噪声污染的信号通过一个滤波器, 滤掉噪声频率成分。但对于短时瞬态信号、非平稳信号、含宽带噪声的信号, 采用传统处理方法有着明显的局限性。小波变换为信号去噪提供了一种有效的方法, 小波阈值去噪具有传统方法不可比拟的优越性。但是小波分解的频域重
XIAOBOQUZAO
- 小波分析在心电信号去噪中的应用,小波变换在心电图数据处理中的应用研究-Wavelet analysis of ECG signal denoising
mt
- 小波分析理论是一种新兴的信号处理理论，它在时间上和频率上都有很好的局部性，这使得小波分析非常适合于时频分析，借助时频局部分析特性，小波分析理论已经成为信号去噪中的一种重要的工具。利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。-The wavelet analysis theory is a new signal processing theory. It has a very good topicality in time and frequency, which makes the wav
xiaobofenxiPPT
- 小波分析及其应用/同济大学/计算机系/宣国荣 详细介绍小波，并在图像去噪方面给出例子，是学习小波对于图像处理的很好的文件-Wavelet analysis and application/Tongji University/Computer Science Department/Xuan Guorong Wavelet detail, and gives examples of image denoising, wavelet learn a good deal for the ima
BA于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用
- 主要用于信号的预处理去噪，经过变换以后实现信号的重构，具有很好的效果。(It is mainly used for signal preprocessing de-noising, after transformation, it can realize the reconstruction of the signal, which has good effect.)
基于 HHT 的船体结构应力监测数据 特征分析和去噪方法
- ［目的］为了去除船体结构应力监测数据中的噪声信号，获得有效的数据信息，以便为后续数据挖掘提 供支撑，［方法］首先，采用 HHT 方法中的经验模态分解（EMD）算法对数据进行成分分析，得到固有模态函数 （IMF）和余项。然后，通过 Hilbert变换得到 Hilbert谱，证明应力监测数据的非平稳特性。最后，以信噪比（SNR） 和均方根误差（RMSE）为例，结合自适应去噪和小波阈值去噪两种方法对应力监测数据进行去噪效果比较。 ［结果］结果表明，基于 HHT方法的自适应去噪和小波去噪都具有一定