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题名基于小波阈值去噪算法的研究
被引量:42
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作者
张莲
秦华峰
余成波
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机构
重庆工学院远程测试与控制技术研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2008年第9期172-173,199,共3页
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基金
重庆市自然科学基金(the Natural Science Foundation of Chongqing City of China under Grant No.CSTC2007BA2023)
重庆市教育委员会科学技术研究项目(No.KJ060613)
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文摘
在D.L.Dohono和I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。与传统的硬阈值和软阈值比,该函数不仅易于计算,而且具有优越的数学特性和清晰的物理意义。实验结果表明,该方法可以有效地去除白噪声干扰,无论在视觉效果上还是在信噪比和均方误差定量指标上均明显优于常用的软、硬阈值及改进的软硬阈值折中算法,充分体现出小波阈值去噪方法的优越性。
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关键词
小波变换
硬阈值去噪
软闽值去噪
闽值函数
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Keywords
wavelet transform
hard-threshold denoising
soft-threshold denoising
threshold function
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分类号
TP911.7
[自动化与计算机技术]
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题名基于相似度的网格聚类算法
被引量:12
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作者
刘敏娟
柴玉梅
张西芝
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机构
郑州大学信息工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第7期198-201,共4页
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基金
河南省自然科学基金(the Natural Science Foundation of Henan Province of China under Grant No.021105110)
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文摘
提出了一种基于相似度的网格聚类算法(SGCA)。该算法主要利用网格技术去除数据集中的部分孤立点或噪声,使用边界点阈值函数提取类的边界点,最后利用相似度方法进行聚类。SGCA算法只要求对数据集进行一遍扫描。实验表明,该算法可扩展性好,能处理任意形状和大小的聚类,能够很好地识别出孤立点或噪声,它不仅适用于综合数据集,而且对高维数据集也具有较好的聚类结果。还引进了网格核技术,进一步改善了SGCA算法的时间复杂度。
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关键词
网格
相似度
闽值函数
核
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Keywords
grid
similarity
threshold function
cores
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种新型小波阈值法在信号消噪中的应用研究
被引量:16
- 3
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作者
王新
朱高中
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机构
河南理工大学电气工程与自动化学院
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出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期342-345,共4页
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基金
河南省重点科技攻关项目(072102240006)
河南理工大学博士基金项目(B050801)~~
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文摘
分析了sqtwolog、rigrsure、heursure、mini maxi4种常见的阈值确定方法后发现,信号中出现较高次谐波分量时,用sqtwolog和mini maxi阈值法去噪后高频信息损失严重,而用rigrsure和heursure法去噪后50Hz频率分量损失较为严重。为此,提出了一种新的阈值函数-先验知识的阈值确定方法,在信号去噪过程中运用先验知识阈值法确定各细节层的阈值来去噪。MATLAB仿真试验验证该方法有效性和优越性的结果表明:新的阈值法可以彻底的滤除信号中的噪声和无用的高频分量,尽可能的减少低频和有用高频信息的损失。
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关键词
小波变换
闽值函数
先验凶子
谐波
高频分量
去噪
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Keywords
wavelet transform
Ihreshold function
priori factor
harmonic
the high frequency information
de-noising
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分类号
TN911.4
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于小波阈值去噪方法的一种改进方案
被引量:79
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作者
崔华
宋国乡
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机构
西安电子科技大学理学院
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出处
《现代电子技术》
2005年第1期8-10,共3页
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文摘
在 D.L .Dohono和 I.M.Johnstone提出的多分辨分析小波阈值去噪方法的基础上 ,提出了一种新的阈值函数。仿真试验结果表明 ,采用新的阈值函数的去噪效果无论在视觉效果上 ,还是在信噪比增益上和最小均方误差意义上均优于传统的硬阈值和软阈值。并且 ,与传统的硬阈值和软阈值相比 ,此函数不仅表达式简单 ,易于计算 ,而且具有优越的数学特性 :易于求导 ,有连续的无穷阶导数。因此新阈值函数的更重要的意义在于使信号的自适应去噪成为可能 ,为更充分的发挥小波阈值去噪方法的优越性开辟了广阔的前景。
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关键词
小波变换
小波阈值去噪
闽值函数
均方误差
信噪比
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Keywords
wavelet transform
wavelet threshold denoising
threshold function
E MS
R SN
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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