Advertisement

基于自适应稀疏表示的光谱去噪与基线校正

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究提出一种基于自适应稀疏表示的算法，有效实现光谱信号的去噪和基线矫正，提升光谱数据的质量与分析准确性。 本段落提出了一种基于稀疏表示理论的自适应光谱去噪方法，通过分析光谱信号特征实现这一目标。该方法首先对信号进行分段处理，并使用OMP法（正交匹配追踪）和K-SVD法初始化原子库并过训练以获得更优的表现。接下来，在新的原子库上执行自适应稀疏分解来去除噪声。为了评估去噪效果，利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、波形相似度(NCC)以及峰值平均相对误差(AREPV)这四个指标进行评价。 实验结果显示，与小波软阈值和硬阈值方法相比，所提出的方法能够更有效地同时消除光谱信号中的噪声及基线漂移。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于自适应稀疏表示的光谱去噪与基线校正
    优质
    本研究提出一种基于自适应稀疏表示的算法，有效实现光谱信号的去噪和基线矫正，提升光谱数据的质量与分析准确性。 本段落提出了一种基于稀疏表示理论的自适应光谱去噪方法，通过分析光谱信号特征实现这一目标。该方法首先对信号进行分段处理，并使用OMP法（正交匹配追踪）和K-SVD法初始化原子库并过训练以获得更优的表现。接下来，在新的原子库上执行自适应稀疏分解来去除噪声。为了评估去噪效果，利用信噪比(SNR)、均方根误差(RMSE)、波形相似度(NCC)以及峰值平均相对误差(AREPV)这四个指标进行评价。 实验结果显示，与小波软阈值和硬阈值方法相比，所提出的方法能够更有效地同时消除光谱信号中的噪声及基线漂移。
     
  • xishubiaoshi.zip_信号去噪与稀疏分解_MATLAB_稀疏表示_pudn
    优质
    本资源包提供了基于MATLAB实现的信号去噪及稀疏分解方法，特别聚焦于利用稀疏表示技术提高信号处理精度和效率。适合研究与学习。 信号的稀疏表示和去噪处理效果显著，在进行稀疏分解后重构性能非常优异。
     
  • 基于稀疏和冗余表示的图像去噪方法
    优质
    本研究提出了一种利用稀疏与冗余表示理论来处理图像噪声的新算法，旨在提升图像质量。通过优化信号重建技术，有效去除各种类型的噪声干扰，保持图像细节不失真。 《基于学习字典的稀疏冗余表示图像去噪方法》文章的Matlab代码实现。
     
  • AnalysisKSVD.rar_OMP图像去噪_K-SVD图像去噪_稀疏字典学习_稀疏表示
    优质
    该资源包包含基于K-SVD和OMP算法的图像去噪代码及文档。通过稀疏字典学习实现高效降噪，同时保持图像细节与纹理特征。 实现图像的稀疏编码采用k-svd进行字典学习，并使用omp算法计算稀疏表示系数。此外还包含了一个去噪的例子。
     
  • Beads基线估计与稀疏去噪：从正稀疏信号（如分析化学中的色谱峰）中去除基线、背景漂移及随机噪声-MATLAB开发
    优质
    本项目采用MATLAB实现Beads算法，用于处理正稀疏信号，如分析化学中的色谱数据。该方法能有效剔除基线漂移和随机噪声，保留有用信号峰值，提高数据分析准确性。 BEADS 联合解决了同时进行基线/趋势/漂移校正以及高斯、泊松噪声的一维信号降噪问题。它特别适用于分析化学中出现的正信号和稀疏信号，例如色谱图、拉曼光谱、红外光谱、XRD 和质谱等。在这些应用中，基线通常代表缓慢变化的趋势或仪器漂移。 提出的 BEADS 基线滤波算法基于这样的假设：将一系列峰建模为主要为正且稀疏的信号，并将其导数也视为稀疏；同时将基线模型化为低通信号。通过制定一个封装这些非参数模型的凸优化问题来实现这一目标。为了体现色谱图峰值的正值特性，采用了类似于带不对称惩罚函数的 l1 范数正则化的技术。 开发了一种鲁棒且计算效率高的迭代算法，该方法确保收敛到唯一的最优解。这种方法在论文“Chromatogram baseline estimation and denoising using sparsity (BEADS)”中进行了详细阐述，作者包括 Xiaoran Ning、Ivan W. Selesnick 和 Laurent Duval。
     
  • Image Fusion.zip_KSVD_基于稀疏表示的图像融合_稀疏_稀疏表示
    优质
    本项目为图像处理技术研究的一部分，旨在通过KSVD算法实现基于稀疏表示的图像融合。利用稀疏编码原理优化图像信息整合，提升视觉效果与信息提取效率。 基于稀疏表示的图像融合算法KSVD OMP通过利用字典学习方法，在图像处理领域展现出了卓越性能。该算法结合了K-SVD与OMP技术，能够有效提升图像质量和细节表现力。通过对原始数据进行稀疏编码和重构，它为多源信息整合提供了强大工具。
     
  • Sparse_Lowrank_Denoise.rar_OMP去噪_omp_omp去噪_sparse_稀疏去噪
    优质
    本资源为一款名为Sparse_Lowrank_Denoise的软件包，内含基于OMP算法的图像稀疏去噪代码。适用于进行信号处理和机器学习的研究者。 稀疏低秩去噪的MATLAB代码包括了OMP算法与KSVD算法。
     
  • 基于稀疏分解的图像去噪方法
    优质
    本研究提出了一种利用稀疏分解技术来去除图像噪声的方法。通过优化算法在保持图像细节的同时有效降低背景噪音，提高图像清晰度和质量。 传统的去噪方法通常假设图像中的有用信息位于低频区域而噪声集中在高频部分，并据此采用诸如中值滤波、Wiener 滤波及小波变换的技术来处理图像的降噪问题，然而这一前提并不总是准确无误。近年来，研究者们开始探索基于稀疏表示的新路径，在这种框架下，他们以图像在过完备字典中的稀疏表达为有用信息，并将逼近误差视为噪声成分。 具体而言，通过K-SVD算法来获取适合训练的冗余字典，该方法可以有效地捕捉到图像特征。然而，传统的K-SVD算法处理大规模数据时存在局限性，为此研究者们引入了全局最优的概念以增强局部块稀疏性的约束条件。此外，在文献中还提出了一种基于稀疏正则化的泊松去噪策略，这种方法使用对数形式的泊松似然函数作为保真项，并结合图像在冗余字典下的稀疏性限制来优化降噪性能。
     
  • 基于KSVD-MOD的稀疏编码去噪方法
    优质
    本研究提出了一种基于KSVD-MOD的稀疏编码去噪方法，通过优化字典学习和信号稀疏表示，有效提升了图像去噪性能。 国外有一个稀疏编码去噪的MATLAB工具箱，包含DCT过完备字典生成、k-svd字典学习以及omp算法等功能。该工具箱对研究稀疏编码中的字典学习（尤其是k-svd算法）及利用已知字典求解稀疏矩阵（即omp算法）有一定的参考价值。程序较为完整，并且针对字典学习和omp算法进行了中文注释，如果遇到注释乱码问题可以使用notepad++打开查看。