导读:本文包含了差分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:噪声,同步测试,SVD,去噪
差分去噪论文文献综述
苏燕辰,王筱野,靳行[1]（2019）在《基于SVD差分谱去噪法分析地铁调车测试噪声》一文中研究指出在对地铁调车进行室内噪声测试时,无法避免不确定因素对信号的干扰,为得到机车室内室外的噪声值以及理想的频谱信息,需要对地铁调车整体进行同步测试和信号去噪。在通过传声器同步测试地铁调车室内噪声后,发现二位端司机室测点在发动机转速750,1 000,1 200 r/min 3个工况下噪声值为75.6～80.1 dB(A),满足国标限值;在发动机转速1 500,1 800,2 100 r/min 3个工况下噪声值为82.5～92 dB(A),属于超标。室外噪声均满足国标限值。在使用奇异值分解差分谱法对二位端司机室测试信号去噪后,得到较为理想的测试信号频谱,同时通过分析频谱可知在63 Hz处出现异常,并且以630 Hz为中心频率。分析结果可以作为后期车辆降噪工作整改参考。(本文来源于《中国测试》期刊2019年07期）
姚鹏辉,庞增栓,贾英新,靳晔[2]（2018）在《二次傅里叶变换去噪在差分吸收光谱技术中的应用研究》一文中研究指出实际烟气测量中,容易受烟气内多种组分和尘以及介质不均匀、瑞利散射、米散射等因素的影响,应用傅里叶变换寻求信号的频率特性,去除噪声等干扰。提出一种新的差分吸收光谱法,将获取的差分吸收光谱进行两次傅里叶变换,一次傅里叶变换去除噪声干扰的影响;二次傅里叶变换利用对应的特征频率幅值与浓度的关系,建立浓度反演方程,由气体差分吸收光谱经两次傅里叶变换后的特征幅值直接求出气体浓度。新的差分吸收光谱法完全摆脱了扣除暗电流的差分吸收光谱技术分析过程,减少了差分吸收光谱分析和气体浓度反演过程,有利于提高浓度反演精度。(本文来源于《光学技术》期刊2018年03期）
杨泽凡[3]（2016）在《基于分数阶偏微分方程图像去噪的若干差分方法研究》一文中研究指出图像去噪的分数阶偏微分方程差分方法是图像去噪领域中的一个重要方向,其数值方法研究有重要的理论意义和实用价值。学位论文分别构造基于空间分数阶偏微分方程图像去噪模型(TV模型)的隐式差分格式、θ-差分格式,分析格式解的存在唯一性、稳定性和收敛性,给出精度分析；提出了基于空间分数阶TV模型的改进分数阶微分掩模算法。空间分数阶TV模型的隐式差分格式有唯一解,是绝对稳定、收敛的；空间分数阶TV模型的θ-差分格式有唯一解,是条件稳定、收敛的。理论分析与数值试验表明：本文的隐式差分格式和θ-差分格式对求解空间分数阶TV模型是可行的,在适当的条件下,θ-差分方法的图像去噪效果优于隐式差分方法,两种方法的图像去噪效果都优于已有的分数阶微分掩模算法；本文改进的分数阶微分掩模算法对求解空间分数阶TV模型是可行的,其去噪效果优于已有的分数阶微分掩模算法；θ-差分方法和隐式差分方法的图像去噪效果优于改进的分数阶微分掩模算法。数值试验验证理论分析,表明本文的隐式差分格式、θ-差分格式、改进的分数阶微分掩模算法对求解空间分数阶TV模型是可行的。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2016-03-01）
刘盈娣,周可法,王金林,周曙光[4]（2016）在《基于曲率差分的自适应全变分去噪算法》一文中研究指出针对整体变分(TV)修复模型易受到梯度的影响而且常常会丢失图像细节信息的缺点,提出了一种基于曲率差分的自适应全变分去噪算法。在联合非线性各向异性扩散滤波器和冲击滤波器对含噪图像做预处理的基础上,通过自适应方式调节正则项和保真项的权重系数,该算法能同时兼顾边缘保留和图像平滑去噪。仿真实验结果表明:与现有的去噪算法相比,该算法在不同强度的脉冲噪声下可以将峰值信噪比提升14%以上,同时将归一均方误差降低43%以上。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2016年16期）
张营,左洪福,佟佩声,陈志雄,白芳[5]（2014）在《基于谱插值和奇异值差分谱的滚动轴承静电监测信号去噪方法》一文中研究指出采用静电传感器进行滚动轴承故障监测实验研究.针对滚动轴承静电监测中各种强噪声、故障特征难以提取的问题,提出了基于谱插值和奇异值差分谱的联合去噪方法.首先采用谱插值抑制工频干扰,然后将所得信号构造Hankel矩阵,求取奇异值差分谱并自动确定有用分量个数,最后重构信号.仿真和实验结果表明:仅采用奇异值差分谱或者小波去噪方法,无法从含有强工频干扰的信号中提取有用成分;所提出的方法相比较谱插值和小波去噪方法能够凸显早期故障特征频率.(本文来源于《航空动力学报》期刊2014年08期）
余景波,刘国林,王建波,葛振坦[6]（2011）在《用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪》一文中研究指出介绍了小波变换的基本原理和图像去噪常见的滤波方法,采用几种常见滤波分别对模拟差分干涉图和EVISAT卫星获取的矿区真实合成孔径雷达(ASAR)数据的差分干涉图分别进行滤波去噪处理,并对其去噪效果进行分析。采用小波变换和中值滤波相结合的方法对矿区真实ASAR数据差分干涉图进行去噪处理,并对先中值滤波再小波变换和先小波变换再中值滤波两种方式去噪结果分别进行了分析比较,结果表明:先小波变换再中值滤波去噪后,图像保真效果较好。(本文来源于《全球定位系统》期刊2011年02期）
胡旺,李志蜀,黄奇[7]（2006）在《基于粗糙集和多向差分图像的去噪方法》一文中研究指出针对图像滤波方法对噪声类型具有偏好性的不足,提出了一种基于粗糙集的多向差分图像去噪方法.根据多向差分图像提出了描述像素平稳性的方向数和描述噪声性的方向极值数的概念,采用粗糙集理论按照像素的平稳性和噪声性将图像划分为平稳噪声子图、脉冲噪声子图以及正常像素子图.并对两类噪声子图分别设计了不同的自适应滤波算法.通过与其他5种滤波方法的对比实验,结果表明该方法对4种不同噪声在MSE、PSNR和ISNR等性能指标上均获得了最优值,尤其对于椒盐噪声,该方法获得的ISNR指标高出中值滤波35%.(本文来源于《小型微型计算机系统》期刊2006年12期）
刘晨华,颜兵[8]（2006）在《基于偏微分方程的图像去噪中差分格式的研究》一文中研究指出为了提高图像去噪的效果,在对偏微分方程进行离散时使用恰当的差分格式是非常重要的,差分格式的精度越高稳定性越强越好。采用交替方向隐式的差分格式对偏微方程进行离散,并与用一般的显示格式进行离散后的结果进行比较,实验结果表明,使用交替方向隐式的差分格式对偏微方程进行离散,不仅能得到较高精度同时去噪效果明显,使用交替方向隐式的差分格式对偏微分方程进行离散是图像去噪的一种有效的工具.(本文来源于《鞍山科技大学学报》期刊2006年06期）
差分去噪论文开题报告
（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：
实际烟气测量中,容易受烟气内多种组分和尘以及介质不均匀、瑞利散射、米散射等因素的影响,应用傅里叶变换寻求信号的频率特性,去除噪声等干扰。提出一种新的差分吸收光谱法,将获取的差分吸收光谱进行两次傅里叶变换,一次傅里叶变换去除噪声干扰的影响;二次傅里叶变换利用对应的特征频率幅值与浓度的关系,建立浓度反演方程,由气体差分吸收光谱经两次傅里叶变换后的特征幅值直接求出气体浓度。新的差分吸收光谱法完全摆脱了扣除暗电流的差分吸收光谱技术分析过程,减少了差分吸收光谱分析和气体浓度反演过程,有利于提高浓度反演精度。
（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。
差分去噪论文参考文献
[1].苏燕辰,王筱野,靳行.基于SVD差分谱去噪法分析地铁调车测试噪声[J].中国测试.2019
[2].姚鹏辉,庞增栓,贾英新,靳晔.二次傅里叶变换去噪在差分吸收光谱技术中的应用研究[J].光学技术.2018
[3].杨泽凡.基于分数阶偏微分方程图像去噪的若干差分方法研究[D].华北电力大学(北京).2016
[4].刘盈娣,周可法,王金林,周曙光.基于曲率差分的自适应全变分去噪算法[J].计算机工程与应用.2016
[5].张营,左洪福,佟佩声,陈志雄,白芳.基于谱插值和奇异值差分谱的滚动轴承静电监测信号去噪方法[J].航空动力学报.2014
[6].余景波,刘国林,王建波,葛振坦.用小波变换和中值滤波研究差分干涉图的去噪[J].全球定位系统.2011
[7].胡旺,李志蜀,黄奇.基于粗糙集和多向差分图像的去噪方法[J].小型微型计算机系统.2006
[8].刘晨华,颜兵.基于偏微分方程的图像去噪中差分格式的研究[J].鞍山科技大学学报.2006