导读:本文包含了小波分析去噪论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:图像去噪,维纳滤波,小波分析,仿真分析
小波分析去噪论文文献综述
张恒星[1]（2019）在《基于小波域的维纳滤波图像去噪技术的研究与分析》一文中研究指出图像去噪技术的研究是图像处理领域的基本研究课题之一。文章分析了基于小波域的维纳滤波技术的原理和框架,通过在均匀噪声、高斯噪声以及椒盐噪声的条件下验证了其基本性能,并通过MATLAB对中值滤波、均值滤波以及维纳滤波算法进行了仿真比较分析,从而为后续的图像处理中提供基础支撑。(本文来源于《信息通信》期刊2019年11期）
李丽,李龙民,王红蛟,孙西花[2]（2019）在《基于分数阶小波变换的两相流信号去噪分析》一文中研究指出利用分数阶小波变换方法对气液两相流信号进行去噪分析,滤除信号采集过程中由于多种因素导致的噪声。分数阶小波变换(FRWT)是将分数阶傅里叶变换(FRFT)与小波变换(WT)两种方法相结合,首先利用二维搜索极值法搜索出最优变换阶次p,然后对信号进行p阶的FRFT变换,对变换后的信号进行小波分解、阈值处理和小波重构,最后经过p阶FRFT逆变换得到去噪信号。通过对两相流信号进行仿真,结果表明,FRWT去噪效果优于传统WT去噪,且FRWT更好的保留了信号的细节信息。(本文来源于《科学技术创新》期刊2019年31期）
吕维宗,王海瑞,舒捷[3]（2019）在《多小波预处理方法用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析》一文中研究指出针对不同预处理方法对多小波的影响问题,探讨了基于不同预处理方法的多小波对滚动轴承信号去噪效果的影响。通过仿真实验,先对GHM多小波、CL4多小波和SA4多小波进行重复行预处理、逼近预处理和平衡多小波处理,并将处理后的多小波应用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析中。结果表明:经过平衡多小波预处理的CL4多小波在滚动体故障信号、内圈故障信号、外圈故障信号中的效果最好,相对于经过其他预处理方法处理的多小波的处理效果有明显优势。(本文来源于《化工自动化及仪表》期刊2019年08期）
张娜[4]（2019）在《基于小波分析的网格结构信号预处理和去噪研究》一文中研究指出在土木工程建设、运营和监测等过程中,对相关信号进行预处理和去噪是获取土木工程结构相应信息的关键技术。本文以空间网格结构动力测试信号为基础对其进行信号预处理和去噪的相关研究。制作足尺14m跨度空间网格结构实验模型,利用ANSYS求解其模态振型,根据模态振型进行加速度传感器布置设置,并利用实测的MAC值对传感器布置情况进行评价,说明传感器布置的合理性。布置的传感器可以较为准确的测量前四阶模态振型。对试验加速度信号进行了加噪处理,分别研究母小波(Haar、Daubechies、SymN、CoifN和BiorN小波);软、硬阈值;阈值估计(HeurSure、Rigrsure和Minimax阈值估计);小波分解层数对信号降噪的影响。通过参数研究可知,CoifN小波族满足要求的母小波最多,Sym8小波最适合用于本实验信号降噪;软阈值函数更适合本实验信号降噪;Minimaxi与RigrSure阈值法去噪效果差,HeurSure阈值方法适合本实验信号降噪;2层分解降噪效果最差,其余层数较好,最优降噪层数为5层分解。通过上述研究分析,使得网架结构实验采集到了完备的模态振型,并获得了去噪后较为真实的结构响应,满足后续研究对加速度信号的需求。(本文来源于《南昌大学》期刊2019-06-30）
杨俊,李静和,孟淑君,廖小倩,李文杰[5]（2019）在《小波与曲波变换探地雷达数据去噪对比分析》一文中研究指出探地雷达勘探工程目标及观测工程环境越加复杂给其精确的数据处理带来极大挑战,高效的探地雷达数据去噪算法是当前关注的重要研究领域.基于阈值去噪思想,小波变换和曲波变换去噪算法在探地雷达数据去噪应用中受到限制,有必要开展上述两种去噪算法适用性和实用性系统评价及改进.基于传统高阶相关统计阈值和块状复数域阈值函数,本文开展了小波变换及曲波变换去噪算法在合成含噪数据去噪效果对比分析;提出窗口高阶相关统计阈值小波变换去噪算法、探讨了块状复数域阈值函数取值变化对曲波变换去噪效果影响规律.通过对实测数据去噪分析,验证了窗口高阶相关统计阈值小波变换和估计块状复数域阈值函数曲波变换去噪算法的可行性及有效性.(本文来源于《地球物理学进展》期刊2019年05期）
曹雪伟,孙首群,宣立明,林鑫,严亮[6]（2019）在《小波分析在管道泄漏信号去噪中的优化研究》一文中研究指出为解决油气管道泄漏的实时发现、精确定位及事故处置问题,研究了小波分析在管道泄漏信号去噪中的优化方法,通过傅里叶变换与小波变换理论对比分析,选用了更具优越性的小波去噪方法。利用Matlab软件在软、硬阈值法下对信号处理结果进行二重仿真对比,结合小波基选取的一般原则,对5种常用小波函数进行了研究,分析了其数学特性和相应小波函数图的变化趋势。基于信噪比和均方根误差指标分析不同的去噪方法和分解尺度的去噪效果,综合提出了一种二重对比与叁步寻优相结合的信号去噪方法。(本文来源于《石油化工自动化》期刊2019年01期）
解秀亮,王福平,陈至坤,郭宝军,王福斌[7]（2019）在《烧结机火焰图像的小波去噪及亮度特征分析》一文中研究指出烧结机尾矿料断面火焰图像中蕴含着大量的与烧结终点关联的信息,但图像中含有的噪声及光晕干扰影响了对图像信息的利用,为此采用多尺度小波阈值方法分别对火焰断面图像和图像亮度变化曲线进行去噪处理。首先,连续采集机尾烧结矿料断面火焰视频并转化为1 522帧序列图像;其次,采用多尺度小波阈值分解方法提取火焰目标图像的小波系数,对图像进行去噪、分割处理;再次,提取滤波后的火焰图像亮度特征,得到火焰序列图像的连续亮度变化曲线,并通过计算不同区间序列亮度曲线下的积分面积对火焰燃烧状态进行分析;最后,对火焰图像亮度曲线再次进行小波分解、系数提取及信号重构,获得平滑的火焰亮度特征变化曲线。(本文来源于《机械工程与自动化》期刊2019年01期）
卢勇,卢会国,蒋娟萍[8]（2019）在《基于小波去噪的称重雨量数据分析》一文中研究指出称重雨量计在测量降雨过程中,存在风、温度等许多因素的干扰,导致最后测出的数据质量不理想,算出的降雨量误差过大。为了提高数据的准确性,结合噪声干扰的特点,采用小波分析方法对其进行滤波去噪处理。随机选择一天的称重雨量数据,通过对比分析确定了小波基函数、分解层数、阈值选取方法和阈值重调方法,并结合翻斗雨量计数据进行验证,结果表明,小波去噪方法能有效去除迭加在称重雨量数据中的噪声,去噪后的数据变得更加平滑,信噪比明显提高。同时,该算法易于实现,计算量小,在称重雨量数据的除噪中具有较高的实用价值。(本文来源于《成都信息工程大学学报》期刊2019年01期）
王勇,王梨英,魏丽君,韩雪[9]（2018）在《基于db4小波基阈值的GPR信号去噪尺度分析》一文中研究指出小波变换由于其良好的时频分辨率,广泛地运用于非平稳信号的处理中.为提高探地雷达时域信号的去噪信噪比,从对小波基的选取原则出发,分析了小波变换运用于探地雷达信号去噪的优越性,对比了分解层数,给出了不同小波基去噪质量评价的数学表达式,以寻找最优的适用于探地雷达信号的小波基阈值去噪方法,并将其应用于探地雷达模拟信号与实测信号中.由于探地雷达的子波形态光滑连续,与其子波形状更接近的db4小波基去噪效果更好,结果表明基于db4小波基阈值的探地雷达信号处理方法的去噪信噪比更高.(本文来源于《数学的实践与认识》期刊2018年22期）
梁东杰,左旭龙,李孟姣,谢琳[10]（2018）在《基于小波分析的图像去噪算法研究与应用》一文中研究指出降噪的中值滤波法是经典数字图像处理方法.介绍了该方法及其改进算法在其中的应用,进而介绍了基本理论和变换的分解与重构原理,通过选取最佳阈值,并对其分解后的系数进行量化处理,再对高低频系数重构,实现其功能.最后采用MATLAB仿真平台进行实际验证,进而为实际应用提供依据.(本文来源于《许昌学院学报》期刊2018年10期）
小波分析去噪论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
利用分数阶小波变换方法对气液两相流信号进行去噪分析,滤除信号采集过程中由于多种因素导致的噪声。分数阶小波变换(FRWT)是将分数阶傅里叶变换(FRFT)与小波变换(WT)两种方法相结合,首先利用二维搜索极值法搜索出最优变换阶次p,然后对信号进行p阶的FRFT变换,对变换后的信号进行小波分解、阈值处理和小波重构,最后经过p阶FRFT逆变换得到去噪信号。通过对两相流信号进行仿真,结果表明,FRWT去噪效果优于传统WT去噪,且FRWT更好的保留了信号的细节信息。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波分析去噪论文参考文献
[1].张恒星.基于小波域的维纳滤波图像去噪技术的研究与分析[J].信息通信.2019
[2].李丽,李龙民,王红蛟,孙西花.基于分数阶小波变换的两相流信号去噪分析[J].科学技术创新.2019
[3].吕维宗,王海瑞,舒捷.多小波预处理方法用于滚动轴承故障信号的去噪效果分析[J].化工自动化及仪表.2019
[4].张娜.基于小波分析的网格结构信号预处理和去噪研究[D].南昌大学.2019
[5].杨俊,李静和,孟淑君,廖小倩,李文杰.小波与曲波变换探地雷达数据去噪对比分析[J].地球物理学进展.2019
[6].曹雪伟,孙首群,宣立明,林鑫,严亮.小波分析在管道泄漏信号去噪中的优化研究[J].石油化工自动化.2019
[7].解秀亮,王福平,陈至坤,郭宝军,王福斌.烧结机火焰图像的小波去噪及亮度特征分析[J].机械工程与自动化.2019
[8].卢勇,卢会国,蒋娟萍.基于小波去噪的称重雨量数据分析[J].成都信息工程大学学报.2019
[9].王勇,王梨英,魏丽君,韩雪.基于db4小波基阈值的GPR信号去噪尺度分析[J].数学的实践与认识.2018
[10].梁东杰,左旭龙,李孟姣,谢琳.基于小波分析的图像去噪算法研究与应用[J].许昌学院学报.2018