简介：摘要：当前，随着信息化、数字化和智能化的时代的到来，图像信息所占的比例不断增加，图像信息逐渐成为数据采集和传输的重要组成部分。然而，在采集和传输过程中，数字图像往往会受到各种因素的影响，从而导致图像质量的下降。目前，数字图像数据已经广泛应用于现代测绘领域，如何有效地捕捉数字图像数据，特别是如何对数字图像数据进行预处理，已经成为目前遥感数据处理研究的一个重要课题。

简介：摘 要：北斗卫星导航系统（BDS）已广泛应用于地质灾害监测领域。本文探讨了实时小波去噪技术在北斗边坡监测中的应用，旨在提高监测数据的精度和可靠性。通过分析北斗边坡监测数据的特点，引入小波变换进行信号去噪处理，并进行了大量的实验证明该方法的有效性。研究结果表明，实时小波去噪技术能够显著改善监测数据的质量，为地质灾害预警提供更为可靠的数据支持。

简介：德国著名大科学家高斯（1777-1855）出生在一个贫穷的家庭。高斯在还不会说话时就自己学计算，在他三岁时，有一天晚上他看着父亲在算工钱时，还纠正了父亲计算的错误呢。高斯长大后成了当时最杰出的天文学家、数学家。他在物理的电磁学方面也有所贡献，现在电磁学的一个单位就是用他的名字命名的。数学家们则称呼他为“数学王子”。

简介：高斯（Gauss1777～1855年），1777年4月30日出生于德国中北部。德国著名数学家、物理学家、天文学家。高斯被认为是最重要的数学家，有数学王子的美誉，并被誉为历史上伟大的数学家之一，

简介：　　高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

简介：　　高斯是德国著名数学家、物理学家和天文学家.他生于贫寒家庭,从小就显示出非凡的数学才能,最喜欢的游戏就是解题,常用煤块和粉笔在墙上不停地算.据说他3岁时纠正过父亲账单中的计算错误,令父亲大为叹服,奖给儿子一枚小硬币,一直被他珍藏.……

简介：在处理高维图像信号时,Contourlet变换比小波变换拥有更好的逼近精度、方向性以及系数表达能力,因此将Contourlet变换应用到图像处理领域已经成为研究热点.总结了Contourlet变换的尺度内和尺度之间的依赖性,提出了基于Contourlet变换的图像去噪算法和图像融合算法,其算法能够较为有效地保留原图像的边缘细节,拥有较好的视觉效果.

简介：专家场（FieldsofExperts，FOE）图像先验模型是一种基于滤波器学习的高阶马尔可夫随机场（MRF）模型，对于许多图像复原问题该模型已经被验证其有效性。本文提出一种基于FOE图像先验模型的新的变分模型，用于相干斑噪声（乘性噪声）去噪。本文提出的变分模型需要求解一个非凸极小化问题，该问题可以通过iPiano（InertialProximalAlgorithmforNonconvexOptimization）算法来有效地解决。通过仿真图像和真实合成孔径雷达（SyntheticApertureRadar，SAR）图像的去噪试验，可以表明本文提出的算法与目前最好的相干斑去噪算法性能相当。此外，本文提出的算法适用于图形处理器（GraphicsProcessingUnit，GPU）平台并行加速，可以大大提高运算效率。

简介：本文利用非线性各向异性扩散方程结合小波变换提出一种图象去噪的方法。首先对图像进行离散小波变换，然后对其各个分量分别用各向异性的方法实现去噪。实验结果表明，该方法能够较好的去除噪声的同时，很好的保留边缘信息。

简介：多小波是对小波理论的一个新发展，它可以同时满足正交性、对称性、短支撑等良好的特性要求，本文介绍了多小波变换的基本理论、变换过程及预处理方法，提出了基于GHM类多小波分析的地震信号去噪方法，对理论数据和实际资料进行的软阈值去噪处理表明，多小波变换在有效压制随机噪声的同时，还能较好地保留原信号的特征信息，是一种行之有效的去噪方法。

简介：摘要：小波变换工作原理为通过对频率以及时间参数的合理配置，并对其的后续处理实现对于传递信号质量方面的有序调整。具体则根据光电传感器的类型、运用方式和作用水平，实现对各类信号的积极获得，形成数据库形式的数据片段后，借助相应的数学计算方法，对各类数字片段进行合适的截取和后续调整，以提高电平信号的稳定性和精确程度。

简介：高斯是德国一位著名的数学家。有一天，高斯出门办事。经过一个酒店门口，他看到酒店的老板正在严厉地训斥一个伙计，并说要重重地处罚他。原来这个伙计是一名端菜的服务员，在端菜时不小心打翻了几样莱。

简介：在多源激励情况下，从传感器阵列输出的高维响应中分离、识别不同振源的性质，对于大型结构振动分析以及对其状态监测与健康评价有着重要的意义．本文结合大型结构振动的性质，介绍了小波阈值去噪原理，使用其改进的快速定点算法实现了多源激励情况下振源信息分离的方法．文中通过实例给出了这种方法的应用效果．

简介：摘要小波变换是去噪领域最常用的一种去噪方法，但是由于使用过程中小波基选取困难的问题，使小波变换缺乏自适应性。本文介绍一种基于经验模态分解的去噪新方法，用于对高压断路器在线监测信号的降噪处理，并与小波变换的去噪结果进行对比分析。仿真结果及数据表明与小波变换相比，经验模态分解去噪的信噪比平均提高率为35%，平滑度的平均提高率为85%，噪声抑制比的平均提高率97%，这一结果验证了经验模态分解去噪的有效性与可靠性。

简介：为了去除荧光免疫层析检测中荧光信号的噪声,保留信号的细节信息,提出一种改进阈值的小波空域相关去噪算法。该算法将基于小波变换的空域相关去噪法和软阈值去噪法相结合,根据小波系数相关性的不同和平滑消去阈值法的思想,改进了软阈值去噪法的阈值变量和阈值函数。结果表明,该方法突出了信号边缘,能够有效地去除荧光信号的噪声,去噪后的信号光滑连续,且保留了信号峰的相关细节信息。

简介：摘要：变电站的电气设备随着社会技术的不断发展，在硬件方面也取得了很大进步，尤其是在智能化方面的进步。由于智能化的要求对于在线监测信号要给予第一时间的分析和处理，并且快速传递。对于这样的问题，本文笔者通过提高小波算法对于电气设备状态监测的信号起到去噪作用进行探究。小波算法对于信号的分解效率非常高，在信号稳定的过程中能够加强小波算法对于噪声进行过滤，提升信号的速度和质量，改善电气设备信号状态。

简介：摘要：切实研究局部放电发生的原理，及时可靠地对设备的局部放电进行检测，是电力系统检测中相当重要的一环。目前，对于局部放电的研究主要包括局部放电信号的去噪、局部放电的模式识别以及局部放电源的定位。其中，局部放电信号的去噪有利于提取出更纯净的局部放电信号，提高模式识别和定位的准确性，是前两者研究的基础，而后两者是现场检修时选择检修策略的重要依据。本文将在全面了解局部放电发生原理的基础上，在局部放电信号的去噪及局部放电源的定位两个方面进行深入研究。

简介：在气体绝缘组合电器（GIS）实体模型内部分别放置针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒三种缺陷模型，用超声波传感器在相同电压下采集到良好的局部放电波形，将从现场运行设备上测得的背景噪声叠加到原放电波形上。对叠加噪声后的放电波形采用小波去噪，针对波形特点选取了7个特征参数，分别用去噪前后波形的特征参数对BP_Adaboost分类器进行训练和测试，结果表明用去噪后波形提取的特征量作为分类器输入的识别率更高。

简介：多路径效应是目前限制GPS定位精度进一步提高的瓶颈，数据后处理技术是解决高精度定位多路径效应的一个有效办法，而基于小波分析的多路径提取和消除技术是其中的一种正在发展中的有效手段之一。基于此，本文通过对实测GPS观测数据的分析，运用小波分析的方法对多路径信号进行提取和降噪，再通过小波重构对信号进行还原，从而削弱GPS多路径效应，提高GPS精度。

简介：摘要暂态电能质量扰动信号通常包含大量噪声，噪声会对扰动定位分析产生严重影响，从而导致定位误差过大，甚至定位失败。针对该问题，采用平稳小波变换分解信号，并通过改进阈值函数对信号进行去噪与定位。逐层计算高频分量中噪声的均方差，并利用通用阈值估计方法计算各层去噪阈值，根据信号、噪声的小波系数分布规律，对各层阈值进行修正，结合改进的阈值函数分别对各层小波系数进行去噪处理。仿真实验表明，改进的阈值函数去噪方法在去除噪声的同时能够较好保留扰动起止点特征，实现扰动定位。