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雷达信号去噪研究——基于提升小波的改进阈值法.pdf

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简介:
本文探讨了在雷达信号处理中采用基于提升小波变换的改进阈值算法进行有效去噪的方法,并分析其优势与应用前景。 为解决传统小波域阈值去噪方法的局限性和缺陷,本段落提出了一种基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。该方法通过使用提升小波变换来提取含有噪声信号的小波系数,并应用新的阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,这种方法不仅运算速度快,还能有效抑制噪声,其信噪比和均方根误差性能优于经典阈值函数及现有的两种改进阈值函数,在雷达弱小目标检测中具有重要的应用价值。

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    本文探讨了在雷达信号处理中采用基于提升小波变换的改进阈值算法进行有效去噪的方法,并分析其优势与应用前景。 为解决传统小波域阈值去噪方法的局限性和缺陷,本段落提出了一种基于提升小波变换的改进阈值函数去噪新方法。该方法通过使用提升小波变换来提取含有噪声信号的小波系数,并应用新的阈值函数进行降噪处理。实验仿真结果表明,这种方法不仅运算速度快,还能有效抑制噪声,其信噪比和均方根误差性能优于经典阈值函数及现有的两种改进阈值函数,在雷达弱小目标检测中具有重要的应用价值。
  • _half-soft_half-soft___软
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    本研究探讨了改进的小波变换半软阈值去噪方法,旨在优化信号处理过程中的噪声去除效果,提高图像和音频的清晰度与质量。 软阈值去噪、硬阈值去噪以及半软阈值去噪这三种方法在图像处理中的应用各有特点。对比它们的信噪比可以更好地理解各自的优劣,从而选择最适合特定应用场景的技术方案。
  • MATLAB_ZIP_MATLAB__
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    本资源提供MATLAB环境下基于小波变换的信号去噪方法,采用小波阈值技术有效去除噪声,适用于各类信号处理场景。 小波信号去噪可以通过三种方法实现:默认阈值去噪、强制去噪以及软阈值去噪。
  • 函数
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    本文研究并提出了一种改进阈值函数的小波去噪方法,旨在提高信号处理中的噪声去除效率和质量。通过优化小波变换后的系数阈值处理技术,该方法能够更有效地保留信号特征的同时减少背景噪音,适用于各种类型的信号去噪需求,在图像处理、语音识别等领域具有广阔的应用前景。 针对传统阈值函数方法及阈值选取策略中存在的问题,在现有研究成果的基础上,本段落提出了一种改进的阈值函数方法。该方法既解决了硬阈值函数的问题,又减少了软阈值函数产生的偏差。 通过MATLAB仿真测试表明,使用本研究提出的去噪算法后信噪比均超过37.326分贝,这高于传统硬阈值法(37.164)和软阈值法(37.265)。同时,在相同条件下,本段落方法的均方差低于硬阈值函数的5.787以及软阈值函数的5.720。这些结果表明改进后的阈值函数去噪效果优于传统的方法,并且适用于含噪声信号的数据分析与处理工作。
  • 图像
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    本研究探讨了利用小波变换与阈值处理技术去除数字图像中的噪声问题,提出了一种改进的小波阈值算法以提升图像质量。 本段落探讨了多种去噪方法,包括软阈值、硬阈值、改进阈值、自适应阈值、中值滤波以及均值滤波技术,并针对不同类型噪声采用不同的处理策略。
  • (2011年)
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    本文提出了一种改进的小波阈值去噪方法,通过优化阈值选取和小波基函数的选择,有效提高了信号处理中的噪声抑制效果。 本段落介绍了基于阈值选取的小波去噪原理及其实现方法,并对传统的软、硬阈值方法进行了分析,提出了一种改进的阈值函数。实验结果显示,新方法能够有效减少平稳信号与非平稳信号中的震荡和恒定偏差影响,其去噪效果优于传统方法。
  • 函数
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    本研究提出了一种基于改进阈值函数的小波阈值去噪算法,有效提升了信号处理中的噪声抑制效果和信号保真度。 为了克服小波阈值降噪方法中的硬阈值函数和软阈值函数的局限性,并结合现有文献的研究成果,我们提出了一种新的阈值函数。这种新提出的阈值函数不仅解决了传统阈值函数存在的问题,还确保了其连续性的特点,并且可以通过调整参数来灵活地控制该函数的行为。 在此基础上,我们将改进后的阈值确定方法与上述的新阈值函数相结合,进而开发出一种新型的小波降噪算法。我们通过MATLAB仿真对包括新提出的降噪算法在内的几种小波降噪技术进行了详细的实验分析,并使用信噪比和均方根误差这两个关键指标来评估它们的性能。 实验结果表明,相较于传统的降噪方法,我们的新提出的方法在处理噪声方面表现出更佳的效果。
  • 】采用、硬行轴承故障仿真(附带Matlab源码).zip
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    本资源提供小波变换在轴承故障信号去噪中的应用,包含软阈值、硬阈值与改进阈值方法,并附有实用的MATLAB源代码。 基于小波软阈值、硬阈值及改进阈值方法实现轴承故障仿真信号去噪,并提供Matlab源码。
  • wave-denoising.zip__技术__优化
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    本项目提供了一种基于小波软阈值法的图像去噪工具,采用改进的小波阈值技术和优化的软阈值算法,有效去除噪声同时保持信号细节。 小波阈值去噪包括软阈值去噪、硬阈值去噪以及改进的阈值去噪算法。
  • 利用变换技术行地震
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    本研究探讨了应用小波变换阈值方法去除地震信号中的噪声问题,旨在提高地震数据的质量和可靠性。通过优化阈值选取策略,增强了地震事件检测与分析能力。 提高地震信号的信噪比对于地震勘探数据处理至关重要。小波变换能够将信号分解为多个尺度上的分量,不同尺度上得到的小波变换系数反映了原信号在各个分辨率下的信息特征。由于地震能量主要集中在低频段,通过利用信号的不同尺度进行小波分解可以有效地实现对地震信号的去噪处理。