小波去噪在成像激光雷达仿真信号中的应用

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小波分析在信号去噪中的应用(最新整理)

小波分析在信号去噪中的应用摘要：利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。

小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对几种去噪方法不同阀值的选取比对分析和基于MATLAB 信号去噪的仿真试验，比较各种阀值选取队去噪效果的影响。

关键词：小波去噪；阀值；MATLAB 工具1、小波去噪模型的建立如果一个信号被噪声污染后为，那么基本的噪声模型就可以表示为()f n ()s n ()()()s n f n e n σ=+式中：为噪声；为噪声强度。

最简单的情况下为高斯白噪声，且=1。

()e n σ()e n σ小波变换就是要抑制以恢复，从而达到去除噪声的目的。

从统计学的()e n ()f n 观点看，这个模型是一个随时间推移的回归模型，也可以看作是在正交基上对函数无参估计。

小波去噪通常通过以下3个步骤予以实现：()f n a)小波分解；b)设定各层细节的阈值，对得到的小波系数进行阈值处理；c)小波逆变换重构信号。

小波去噪的结果取决于以下2点：a)去噪后的信号应该和原信号有同等的光滑性；b)信号经处理后与原信号的均方根误差越小，信噪比越大，效果越好。

如何选择阈值和如何利用阈值来量化小波系数，将直接影响到小波去噪结果。

2、小波系数的阈值处理2．1由原始信号确定阈值小波变换中，对各层系数降噪所需的阈值一般是根据原信号的信噪比来决定的。

在模型里用这个量来表示，可以使用MATLAB 中的wnoisest 函数计算得到σσ值，得到信号的噪声强度后，根据下式来确定各层的阈值。

thr =式中n 为信号的长度。

2．2基于样本估计的阈值选取1)无偏似然估计(rigrsure)：是一种基于Stein 无偏似然估计原理的自适应阈值选择。

对于给定的阈值T ，得到它的似然估计，再将似然T 最小化，就得到了所选的阈值，这是一种软件阈值估计。

2)阈值原则(sqtwlolg)：固定阈值T 的计算公式为。

3)启发式阈值原则(heursure)：是无偏似然估计和固定阈值估计原则的折中。

基于小波变换的图像去噪算法研究与应用

基于小波变换的图像去噪算法研究与应用一、引言图像去噪是图像处理领域的重要问题，随着数字图像处理技术的发展与应用，对图像的去噪要求越来越高。

因此，在图像领域中，图像去噪一直是研究的热点之一。

二、小波变换小波变换是一种信号处理方法，可以用于信号的压缩、去噪、特征提取等。

小波变换通过分析信号中的局部细节信息，可以将信号分解为不同频率的子带，从而更好地处理信号中的各个部分。

三、小波变换在图像去噪中的应用1.小波阈值去噪法小波阈值去噪法是一种基于小波分解的图像去噪方法，该方法通过分解图像为不同频率的小波子带，再对各自的子带进行去噪处理，最后将各子带结果合成为一张图像。

该方法的核心在于确定小波子带的阈值，目前常用的方法有软阈值和硬阈值两种。

软阈值和硬阈值的区别在于，软阈值会使小于阈值的子带信号变为0，但不会对大于阈值的信号做限制；硬阈值和软阈值类似，只是会使小于阈值的子带信号全部变为0。

2.双阈值小波去噪法双阈值小波去噪法是一种基于小波变换的两阶段去噪方法，该方法首先通过小波分解将图像分解为不同频率的小波子带，然后采用两个阈值对各子带进行去噪处理，其中一个阈值用于对高频子带进行去噪，另一个阈值用于对低频子带进行去噪。

该方法的主要优点在于，可以有效地去除噪声的同时，尽可能地保留图像中的细节和纹理信息。

四、实验分析与结果本文选择了几组不同的噪声图像进行去噪处理，将分别采用小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法进行实验处理。

实验结果表明，采用小波阈值去噪法能够显著地去除高斯噪声和椒盐噪声；双阈值小波去噪法在去除图像噪声的同时，能够有效地保留图像中的细节信息。

五、结论小波变换是一种重要的信号处理方法，在图像去噪方面得到了广泛的应用。

通过实验对比，小波阈值去噪法和双阈值小波去噪法均能达到不错的去噪效果，可根据不同的噪声类型和噪声强度进行选择和应用。

未来，小波变换方法预计将得到更广泛的应用，为图像处理及相关领域的研究提供更有力的工具和技术。

激光雷达径向风速数据的小波分析降噪研究

激光雷达径向风速数据的小波分析降噪研究作者：张娜梁涛郭龙来源：《科技创新导报》2011年第06期摘要:非相干多普勒激光雷达能够通过大气后向散射信号反演径向风速。

然而激光雷达测量的后向散射信号包含的各种噪声和干扰信号会严重影响反演精度。

我们采用离散小波变换,应用双正交小波和随距离变化的阈值设定方法,对非相干多普勒激光雷达的径向风速数据进行了降噪处理,以提高风速反演精度。

通过分析均方差以及相关系数,并与现场数据比对,显示该方法能够显著降低激光雷达风速测量误差。

关键词:激光雷达径向风速数研究中图分类号:TU973 文献标识码:A 文章编号:1674-098X(2011)02(c)-0005-011 概述小波变换是通过将信号展开成一族函数,而这些函数都是小波基函数的平移和伸缩,可看成函数在一簇频率通道上的分解,这些频率通道按对数尺度具有相同的带宽。

这二种方法都可用于从强噪声背景中检测弱信号。

我们评估了Daubechies、Dmeyer和双正交小波基函数,当噪声幅度变化较小时三种小波降噪效果均可满足反演精度要求。

但双正交小波在整个噪声变化阈中的降噪效果都较好,且能避免重构信号的畸变。

双正交小波基函数的线性相位特性对于信号重构非常重要。

如果使用相同的FIR滤波器用于信号的分解和重构,那么对称性和精确重构不可能同时达到(Haar小波除外)。

而双正交小波使用不同的小波基函数分解和重构信号,可实现精确重构和对称特性。

经过实验对比,最终选用Bior4.4作为分析小波。

小波系数:重构信号:2 降噪结果及分析小波去噪声的过程主要分为信号分解、阈值设定和信号重构。

激光雷达获取的风速剖面首先由Bior小波分解为高频和低频两部分。

低频部分包含了信号中大幅值、低频变化的量,而高频部分则正好相反。

根据Stein's Unbiased Estimate of Risk (SURE)方法,高频部分的阈值为:其中n是信号长度。

小波变换在雷达信号检测中的应用

( 2 ) 软 ( soft ) 阑值处理方法所有元素置零，然后将非零值向零收缩，即: sgn(Y)(IYI- th)
0
(4)
信号X
小波逆变换
线性或非线性处理
软阂值方法1 首先将绝对值小于某一个门限的 51
图1 小波变换去噪的基本原理
小波去噪最关键之处是选取什么样的策略来去除或减弱属于噪声的小波系数，增强所需信号的小
第 21 卷第 1 期 2006 年 1 月
海军航空工程学院学报
JO U R N A L O F N AVA L A E R O N A U T IC A L E N G IN E ER IN G IN ST IT U T E
Vo l . 2 1
No.1
Ja n . 2 0 0 6
小波变换在雷达信号检测中的应用
法以两 11 有下种4
( 1 ) 硬 ( hard ) 阂值处理方法此方法可以描述为将小波系数中绝对值小ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ某
一个门限th 的所有元素置零，而将其他的系数保持
不变，即:
} 含 fus x 目预理目小变噪处波换I
去噪后
、T ,th一 IYth。 =h ) { 1 (Y ; I ， > _ <
性能特点，并讨论其发展趋势。
母函数 Y(t) 进行伸缩和平移得到一个小波序列:
戮.b(t)
V- b ，R ‘ ， (t ) 。 ;a ” 。，“ I aI
\ “ j \ “ 1
式中: a 为伸缩因子 ; b 为平移因子。
对于任意函数f (t)E L2(R) 的连续小波变换为:
W ): ，二:I Iv ，， (t bId ，) f(a,b ，，a- 2f ，二- t (2 。 ()

基于小波变换的雷达图像处理技术及仿真

基于小波变换的雷达图像处理技术及仿真雷达图像处理是一项非常重要的技术，可以在地球上许多领域中发挥重要作用，包括天气预报、军事侦察、空中监测、交通监控等。

雷达图像处理的主要目的是提取有用信息并且减少噪音，小波变换技术作为一种基于频域的信号处理技术，在雷达图像处理中得到了广泛的应用。

小波变换是一种基于多分辨率分析的数字信号处理算法，它将信号分解成不同的子频段并通过滤波器和下采样进行处理。

小波变换可以被用来压缩和降噪信号。

在雷达图像处理中，小波变换的主要作用是对雷达接收到的图像进行去噪和分割。

首先，小波变换可以用来减少图像中的噪声。

在雷达图像处理中，由于环境干扰和噪声等因素，图像中通常存在大量的噪声。

使用小波变换可以将信号分解成频带，然后选择哪些频带能够代表信号，去除其他的频带，从而减少图像的噪声。

其次，小波变换可以用来对雷达图像进行分割。

在雷达图像中，我们通常需要对目标进行区分和分割。

使用小波变换可以将图像分解成多个小区域，并在不同的频带上进行不同的处理。

通过将图像分解成多个部分，我们可以更清楚地查看每个部分中的目标和细节，并对不同目标进行更有针对性的处理。

为了仿真小波变换在雷达图像处理中的应用，我们可以使用MATLAB的信号处理工具箱来进行仿真。

以去噪为例，我们可以使用MATLAB中的wdenoise函数来去除图像中的噪声。

在分割方面，我们可以使用MATLAB中的wfilters函数来进行小波变换并分解信号，然后处理每个分解模式并重建图像。

总之，小波变换作为一种基于频域的信号处理技术，在雷达图像处理中是一个非常重要的工具。

它可以用来去除图像中的噪声和分割目标，从而提高雷达图像处理的效果和准确性。

通过MATLAB的仿真，我们可以更好地理解和应用小波变换技术。

在数据分析领域，数据的收集、整理和分析是非常重要的步骤。

下面我们以一个实际的例子，针对一家餐厅的相关数据进行分析。

数据收集：我们收集了这家餐厅过去一周内的销售数据，包括订单量、均价、总销售额、顾客评分、顾客反馈等信息。

小波变换在信号去噪中的应用

小波变换在信号去噪中的应用随着数字化技术的不断发展，各行业的数据量也在不断增加，因此如何对高噪声的数据进行可靠处理变得尤为重要。

在信号处理领域中，小波变换已经成为一种非常有效的信号去噪方法。

接下来将对小波变换在信号去噪中的应用进行深入探讨。

一、小波变换的原理和特点小波变换是一种将函数分解为不同频率组成部分的数学方法。

和传统傅里叶变换不同，小波变换具有更好的时间-频率局限性，能够有效的提取出不同频率成分的信号。

同时，小波变换能够处理非平稳信号，也就是信号的频率随时间的变化。

小波变换能够将信号分解为低频和高频两部分，其中低频部分表示信号的整体趋势，高频部分表示信号的细节部分。

二、小波去噪的实现过程小波去噪是通过去掉信号中的高频部分来达到减少噪声的目的，实现的具体步骤如下：1. 对信号进行一次小波变换，得到低频部分和高频部分；2. 计算高频部分的标准差，并通过阈值处理去掉低于阈值的高频部分；3. 将处理后的低频部分和高频部分进行反变换，得到去噪后的信号。

三、小波去噪的优点和适用范围小波去噪相比传统方法具有以下优点：1. 处理效果更好：小波变换能够更好地提取信号的不同频率成分，而传统方法只能处理平稳的信号；2. 处理速度更快：小波去噪具有并行处理能力，可以在相同时间内处理更多的数据；3. 阈值处理更加方便：小波去噪阈值处理的方法相对于传统方法更加方便。

小波去噪主要适用于以下信号：1. 高噪声信号：高噪声的信号难以处理，而小波变换能够有效提取信号的不同成分，因此小波去噪在处理高噪声信号时效果更佳；2. 非平稳信号：信号的频率随时间变化的情况下，小波去噪将比传统方法更为有效。

四、小波去噪在实际应用中的意义小波去噪在实际应用中的意义主要体现在以下方面：1. 信号传输：在信号传输中，噪声会对传输信号造成影响，而小波去噪能够降低信号噪声，提高传输质量。

2. 图像处理：小波去噪也可以应用于图像处理领域。

在图像处理中，噪声也会对图像造成影响，而小波去噪能够去除图像中的噪声，提高图像质量。

小波变换在图像噪声去除中的应用

小波变换在图像噪声去除中的应用图像噪声是指在图像采集、传输或存储过程中产生的不希望的信号干扰，它会降低图像的质量和清晰度。

因此，图像噪声去除一直是图像处理领域的一个重要研究方向。

而小波变换作为一种强大的信号处理工具，被广泛应用于图像噪声去除中。

小波变换是一种时频分析方法，它可以将信号分解成不同频率的子信号，并能够捕捉到信号的瞬时特征。

因此，小波变换非常适合用于图像噪声去除。

在图像处理中，我们可以将图像看作是一个二维信号，通过对图像进行小波变换，可以将图像分解成不同频率的子图像，从而实现对图像噪声的去除。

小波变换的核心思想是将信号分解成不同频率的子信号，然后对每个子信号进行分析和处理。

在图像噪声去除中，我们可以通过小波变换将图像分解成低频子图像和高频子图像。

低频子图像包含图像的大部分能量信息，而高频子图像则包含图像的细节信息和噪声。

通过对高频子图像进行滤波处理，我们可以去除图像中的噪声，然后再将处理后的子图像进行逆变换，得到去噪后的图像。

在实际应用中，选择合适的小波基函数对图像进行变换非常重要。

常用的小波基函数有Haar小波、Daubechies小波、Symlet小波等。

不同的小波基函数具有不同的频率特性和时域特性，因此对于不同类型的图像噪声，选择合适的小波基函数可以提高去噪效果。

此外，小波变换还可以通过调整阈值来控制去噪的程度，从而平衡去噪效果和图像细节的保留。

除了基于小波变换的去噪方法，还有一些基于小波域的去噪算法。

这些算法通过对小波系数进行阈值处理来实现去噪。

通过选择合适的阈值函数和阈值参数，可以在保留图像细节的同时去除噪声。

常见的小波域去噪算法有硬阈值法、软阈值法、BayesShrink算法等。

这些算法在去噪效果和计算复杂度之间进行了平衡，可以根据实际需求选择合适的算法。

除了图像噪声去除，小波变换还可以应用于其他图像处理任务，如图像压缩、图像增强等。

在图像压缩中，小波变换可以将图像的能量集中在少数重要的小波系数上，从而实现对图像的高效压缩。

一种优化的小波包去噪方法在超声波信号降噪中的应用

一种优化的小波包去噪方法在超声波信号降噪中的应用摘要：有效去除信号中的噪声是地球物理勘探领域中一个较重要的研究内容。

常规的频率域和时间域滤波方法不能去除超声波数据中噪声而保持信号的初至波形不发生畸变，而基于小波包基的信号去噪方法却是一种较好的方法。

该算法以小波包分析为基础，根据最小代价原理研究信号分解的最佳小波包基，对不同频率的系数采用不同的阈值进行量化，利用量化后的系数重构得到去噪后的信号。

实验结果表明，该方法去除噪声的同时并不改变原信号的相位，也不会产生波形的畸变，在超声波探测中取得了较好的应用，是一种较为理想的去噪手段。

关键词：小波包变换超声去噪最佳小波包基１引言目前，无论在工程应用还是理论研究中，去除信号噪声都是一个热门话题。

超声波检测是国内外应用广泛、使用频率很高且发展很快的一种工业无损检测方法。

它对所检测材料中的疏松、分层、缝隙等缺陷十分敏感。

超声回波或透射波信号中含有大量有关缺陷性质的信息，但由于信号在激励、传输过程中不同程度地受到随机噪声的污染，这些干扰信号会给信号的处理带来误差，严重时甚至会造成缺陷的误检和漏检。

所以如何进行降噪处理，从混有噪声的信号中提取反映缺陷本质特征的信号，一直是信号处理中的重要内容。

尽管目前有许多降噪算法，如空域复合法、频率复合法、解卷积、自适应滤波、倒谱分析方法、人工神经网络和裂谱分析法等【1】，但是它们中的绝大多数仅在时域或频域分析信号【2】。

超声波无损检测信号通常是一种被探头中心频率调制的时频有限的非平稳宽带信号，因此用时频分析中的小波包分解进行信号的降噪处理将十分有效。

２小波包变换介绍小波变换（Wavelet transform）是20世纪80年代中期出现的时频域信号分析工具。

小波包变换是小波变换的推广，与小波变换相比，小波包变换能够提供一种更加精细的分析方法，即离散小波变换的尺度是二进制变化的，所以在高频频段其频率分辨率差；而在低频频段其时间分辨率差。

小波阈值去噪在FMCW雷达信号处理中的应用

小波阈值去噪在FMCW雷达信号处理中的应用陈文会;刘芹;刘小民;李喆【摘要】Facing the problem of the existence of noise in Frequency-Modulated Continuous Wave(FMCW)radar echo signal, wavelet threshold denoising method is used for signal denoising. Principle of each parameter of the wavelet thresh-old denoising method is discussed in detail, and a new threshold function superior to the typical functions, such as soft threshold function, hard threshold function, the improved compromise between soft and hard threshold method and semi-soft threshold function, is constructed. The typical functions and the new threshold function are used to process the actual radar echo signals and the results show that denoising performance of the new threshold function is better than that of the typical functions.%针对调频连续波（FMCW）雷达回波信号中存在噪声的问题，采用小波阈值法进行去噪。

详细讨论了小波阈值去噪过程中各参数的选取原则，构造了一种优于典型阈值函数（如：软、硬阈值函数，软硬阈值改良折衷法和半软阈值函数）的新阈值函数。

小波分析在激光多普勒信号处理中的应用

第22卷第12期2010年12月强激光与粒子束H I G H P O W ER L A SE R A N D P A R T I C I，E B E A M SV01．22，N o．12D ec．，2010文章编号：1001—4322(2010)12—2807—06小波分析在激光多普勒信号处理中的应用。

周健，龙兴武(国防科学技术大学光电科学与工程学院，长沙410073)摘要：提出将激光多普勒测速仪(L D V)应用于车载惯性导航系统中。

阐述了激光多普勒自身速度仪的基本原理和小波变换的相关理论，并运用小波变换对多普勒信号进行检测、去噪及提取多普勒频率，仿真及实验结果表明：信号进行小波分解后，对每一级小波进行阈值处理，得到了较好的去噪效果；在小波降噪常见的闲值原则中，无偏似然估计阈值和极值周值不容易丢失信号中的有用成分，而启发式阈值原则和固定阈值原则可以更有效地去除噪声；对于提取多普勒频率而言，小波变换与快速傅里叶变换所得的结果是一致的，而小波变换不但可以求出系统自身的运动速度，而且还可以求出对应速度发生的时刻。

关键词：信号处理；自身速度测量；小波分析；激光多普勒信号；车载自主惯性导航中图分类号：T N249文献标志码：A doi：10．3788／H P L PB20102212．2807激光多普勒技术就是利用光场中的多普勒效应来测量流体(液体或气体)及固体的运动速度[z-a]。

当然，激光多普勒测速仪(L D V)同样也可实现自身速度的测量，用于车载自主惯性导航系统。

车载系统运动时，其上的光学系统也跟着运动，运动的光源向地面发出一束激光，与此同时，运动的检测器收集某一方向上地面的散射光。

根据入射光与散射光的频率差(即多普勒频率)就可推算出车载系统的运动速度。

多普勒信号处理的方法有很多，目前最常用的方法就是快速傅里叶变换(FFT)，主要是因为这种方法具有很强的从噪声中提取信号的能力及能够接收间断信号等优点。

小波变换在图像去噪中的应用及算法优化

小波变换在图像去噪中的应用及算法优化引言：图像去噪是数字图像处理领域中的一个重要问题，因为图像常常受到噪声的干扰，导致图像质量下降。

为了解决这个问题，许多方法被提出，其中小波变换是一种常用的技术。

本文将介绍小波变换在图像去噪中的应用，并探讨一些算法优化的方法。

一、小波变换的基本原理小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号在时间和频率两个维度上进行分解。

在图像处理中，小波变换可以将图像分解为不同尺度的频率成分，从而实现图像的去噪。

小波变换的基本原理是将信号或图像分解为低频和高频部分，然后通过滤波和下采样操作对这些部分进行处理。

二、小波变换在图像去噪中的应用小波变换在图像去噪中的应用非常广泛，下面将介绍几种常见的应用方法。

1. 基于小波阈值去噪的方法这是最常见的一种方法，它利用小波变换将图像分解为不同频率成分，然后对每个频率成分进行阈值处理。

通过选择适当的阈值，可以将噪声成分去除，同时保留图像的细节信息。

2. 基于小波包变换的方法小波包变换是小波变换的一种扩展形式，它可以更精细地分解图像。

通过使用小波包变换，可以获得更好的去噪效果。

然而，由于小波包变换的计算复杂度较高，因此需要进行算法优化。

3. 基于小波域统计的方法这种方法利用小波变换将图像转换到小波域中，然后通过统计分析来估计图像中的噪声分布。

通过对噪声分布的估计，可以更准确地去除噪声。

三、小波变换算法的优化虽然小波变换在图像去噪中有很好的效果，但是其计算复杂度较高，因此需要进行算法优化。

下面将介绍一些常见的优化方法。

1. 快速小波变换算法快速小波变换算法是一种加速小波变换计算的方法，它利用小波函数的特殊性质，通过减少计算量来提高算法的效率。

常用的快速小波变换算法有快速小波变换(FWT)和快速小波变换(FWT)。

2. 小波变换的近似算法近似小波变换是一种通过近似计算来减少计算量的方法。

通过选择适当的近似方法，可以在保持较高的去噪效果的同时减少计算复杂度。

小波去噪在瞬时弹性成像估计中的应用

（．华南理工大学理学院，１广东广州５０４；１６１
２．中国科学院深圳先进技术研究院生物医学与健康工程研究所，广东深圳５８５；１０５３．中国科学院生物医学信息与健康工程学重点实验室，广东深圳５８５）１５０
摘要：医学成像，研究准确估计弹性病理精度，在时域互相关的超声弹性成像中，组织位移时会产生 “ 虫” 蠕噪声，使位移估
第２卷第８８期
文章编号：０９４（０１０ — ２６０１６— ３８２１）８０４ — ４０
计
算
机
仿真
２１年８０１月
小波去噪在瞬时弹性成像估计中的应用
刘宝亮．姚，一，慧，，郑海荣，一．吴庭万一
中豳分类号：ＮｅｅｎｉｉｎＵｌｒｓｕａｓｅｖｌｔＤｅｏｓｎｇｉｔａｏｎｄＴｒｎｉｎｔ
ＥｌｓｏｒｐｙＳｒｉｔａｉｎａｔｇａｈｔａｎＥｓｉｔｍｏ
ＬＵｏ—ｌｎ，ＩＢａｉｇ，ＹＡＯｉ，，ａＨｕ２３ＺＨＥＮＧｉ—ｒｎＨａｏｇ
ｏｃｎｅ，ｈｎｈｎＧａｇｏｇ１０５ｈｎ）ｆｉｃｓＳｅｚｅｕｎｄｎ８５，ＣｉａＳｅ５
ＡＢＳＴＲＡＣＴ：Ｉｌｓｏｒｐｙａｇｒｈｂｓｄｏｉｏｉｏｒｌｔｎｍｅｈｄ，ｌｒｅｏｅｌｐＣｍｐｏｅｔｅｎｅａｔｇａｈｏｉｍａｅｎｔｌｔｍｅｄｍａｎｃｒｅａｉｔｏｏａｇｖｒａａｉｒｖｎｈｓａｉｅｏｕｉｎｕａｌｅｅａｅ“ ｒｌａｔａｔｎｅｔｔｄｄｓｌｃｍｅｔｅｕｔｐｔｒｓｌｔ，ｂｔｔｃｌｇｎｒｔｗｏｎ ” ｒｉｃｓｉｅｉｐａｅｎｓｌｌａｏｉｆｉｍａｒ．Ｍｅｎｈｌ，ｅｒｒｎｔｅｄｓａｗｉｅｒｏｓｉｉ－ｈｐａｅｎｓｍａｉｎｗｌｂｎｒｄｃｄｂｃｕｅｏｅｏｒｌｔｎｏｅＲＦｅｈｉｎｓｎｅｔｓｅｓｒｉｓｏ－ｌｃｍｅｔｅｔｔｉｅｉｔｕｅｅａｓｆｄｃｒｅａｉｆｔｃｏｓａ，ａｄｔｉｕｔａｎｉｂｉｏｌｏｏｈｇｌｈｓｔｉｏｏｎｍｅｃｌｄｆｒｎｉｔｎｏｅｔｓｕｉｐａｅｎ．Ｔｉｐｒｔｎｃｎｅｌｇｏｓ，ａｄｉｃｅｅｔｅａｎｆｍｕｒａｉｅｅｔｉｆｔｉｓｅｄｓｌｃｍｅｔｈｓｏｅａｉａｎａｅｎｉｅｎｎｒａｄｒｉａｏｈｏｒｓｈ

激光雷达信号小波降噪算法参数选取规则

激光雷达信号小波降噪算法参数选取规则激光雷达是一种主动型传感器，能够对周围环境进行高精度测量。

而在激光雷达测量过程中，其接收到的信号是包含有噪声的，这会影响到测量结果的准确性和稳定性，因此需要进行信号降噪。

小波降噪算法可以很好地解决这个问题，但是在使用小波降噪算法时，我们需要根据实际情况选择合适的参数。

下面介绍一下小波降噪算法参数的选取规则。

首先，小波降噪算法参数的选择需要考虑到信号的频率特性。

为了使小波变换具有良好的滤波效果，需要选取合适的小波基。

不同小波基具有不同的频率特性和精度，选择不同的小波基可以对不同频率段的信号进行更好的捕捉和滤波。

其次，小波降噪算法参数的选择需要考虑信号的噪声特性。

在小波降噪算法中，噪声信号和实际信号的比值越小，效果越好。

因此，在实际应用中，需要根据噪声信号的分布情况、信噪比等因素，选取合适的阈值来完成小波降噪。

再次，小波降噪算法参数的选择还需要考虑到信号的采样率和信号长度等因素。

采样率和信号长度会影响小波变换的分辨率和精度，也会影响小波变换后的信号长度。

因此，在选择小波基和阈值时，还需要充分考虑信号采样率和长度的影响。

最后，小波降噪算法参数的选择还需要结合具体的应用场景和测量目标来进行。

不同的应用场景和测量目标需要的精度和准确性是不同的，因此需要根据实际情况选择不同的小波基、阈值等参数，以满足具体的要求。

综上所述，小波降噪算法参数的选择需要考虑到信号的频率特性、噪声特性、采样率、信号长度等因素，也需要结合具体的应用场景和测量目标来进行综合考虑，以达到最佳的效果。

为了进行数据分析，需要先确定研究对象和研究问题。

以下是一个假设的研究问题和数据样本：研究问题：一家服装品牌想要了解其在线销售业务的表现如何，是否存在销售瓶颈，可以采取什么措施提升销售业绩。

现有数据包括该品牌的在线销售数据，涵盖了过去一年的销售情况。

具体数据如下：1. 月度销售额（万元）：1月-12月分别为10、12、11、14、13、15、16、20、19、18、22、252. 访客数量（万人次）：1月-12月分别为5、5.5、5.2、5.8、6、6.5、7、8、7.5、7.8、8、8.53. 转化率（%）：1月-12月分别为0.2、0.22、0.21、0.24、0.22、0.23、0.25、0.28、0.26、0.25、0.27、0.3根据以上数据可以进行以下分析：1. 月度销售额趋势由于数据是连续性的时间序列，可以将月度销售额数据制成折线图来观察其趋势。

基于小波分析的医学影像图像除噪设计及仿真研究

基于小波分析的医学影像图像除噪设计及仿真研究作者：***来源：《贵州大学学报（自然科学版）》2020年第05期摘要：针对当前算法在抑制医学影像图像的噪声、精准地确定阈值方面不太理想，本文研究了小波分析算法的数学模型，利用仿真软件对小波分析除噪算法的实现进行了设计研究，探讨了合适的除噪方法。

进一步对小波阈值不同门限降噪方法的处理结果进行了仿真比较研究，表明利用小波分析的医学影像图像除噪效果较好，便于实现。

关键词：小波分析;医学影像图像;小波阈值;除噪中图分类号：TP391文献标识码： A文章编号1000-5269（2020）05-0078-04DOI：10.15958/ki.gdxbzrb.2020.05.12随着科技的进步，现代医学治疗设施的完善，医学影像是医务人员临床诊断和治疗的重要辅助手段，对疾病的早期预防起着至关重要的作用[1-3]。

小波阈值法图像除噪以良好的时频特性在图像除噪方面也受到了研究者的广泛青睐[4-6]。

图像信息经过小波变换之后，有用信号的能量集中于幅值较大的小波系数上，而噪声的能量则分布在整个小波域中[7-10]。

刘时华等[11]分析了小波对普通信号的去噪效果;王争等[12]探讨了一种基于遗传优化函数曲线的小波阈值法GOCWT;采用MATLAB小波分析函数，通过默认阈值和指定阈值处理等方法对一维形式的含噪信号除噪处理得到研究[13];董利娜等[14-15] 通过小波除噪算法实现了使心脏CT数据集除噪及应用小波理论，把低剂量X射线CT医学影像图像从低频和高频等两方面进行多分辨率分解分析，对其除噪效果的有效性进行了探讨研究;申莎莎[16]对基于小波变换的除噪方法进行了重点分析，对阈值除噪方法，软、硬阈值，阈值选取进行研究;傅伟等[17]在小波除噪的基础上利用方差不变性变换将图像分解成不同频率、不同子带的小波系数，通过对DR医学影像图像不同阈值的滤波处理，研究了医学图像的边缘信息的保留及峰值信噪比问题;霍凤财等[18-19] 探讨了一种基于图像阈值分割的量子改进蜂群算法，运用MATLAB平台，通过小波局部阈值软硬函数折中消噪方法对512×512的CT医学图像消噪效果性能进行研究。

小波阈值去噪方法在多普勒雷达测速系统中的应用

小波阈值去噪方法在多普勒雷达测速系统中的应用一、绪论介绍多普勒雷达测速系统的基本原理和应用，引入小波阈值去噪方法的重要性和优势。

二、小波阈值去噪方法的原理及流程介绍小波变换、阈值选取和噪声去除的流程，详细解析小波阈值去噪方法的原理。

三、基于小波阈值去噪的多普勒雷达测速系统信号处理详细介绍如何将小波阈值去噪方法应用到多普勒雷达测速系统信号处理中，包括信号预处理、滤波和参数提取等。

四、应用实例及实验结果分析基于实验数据，实现了基于小波阈值去噪的多普勒雷达测速系统信号处理，并进行了结果分析和比较，验证了该方法的有效性和优势。

五、总结与展望总结了本文的主要内容和创新点，提出了未来的研究方向和应用前景。

第一章：绪论随着无线通信技术的迅速发展，多普勒雷达测速技术在航空、物流、交通、安防等领域越来越广泛地应用。

多普勒雷达测速系统通过分析目标反射回来的电磁波的频率和幅值等特征参数，实现对目标运动状态，如速度、方向、加速度等的精确测量，具有高精度、高可靠性和无需干预被测目标的优点。

在多普勒雷达测速系统中，信号处理对测速性能的影响非常大。

由于测速信号常常受到外界干扰，例如噪声、杂波等，导致系统精度下降、误差增加。

因此，如何提高测速信号质量、降低噪声干扰，是多普勒雷达测速技术研究的重要问题。

小波阈值去噪方法是一种常用的噪声去除方法，其基本原理是分析信号的局部特征，如频谱、时间域上的奇异性，将信号分解为不同尺度的小波函数，利用小波系数的非零值特性，通过选取合适的阈值，抑制小波系数中干扰信号的贡献。

由于小波阈值去噪方法具有区域性和多分辨性的特点，可有效地去除噪声，同时保留信号有用的信息。

在多普勒雷达测速系统中，很多研究学者通过小波阈值去噪方法对信号进行去噪处理，可以实现更准确的目标速度、加速度等测量结果。

这种方法优于传统的滤波方法，其主要优点为：保留噪声低频成分，避免干扰信号的失真；在高频范围内实现有选择性的抑制，保留目标信号的高频信息，提高了测速技术的抗干扰能力和精度。

基于提升小波变换的雷达生命信号去噪技术

2019年1月基于提升小波变换的雷达生命信号去噪技术郁文许，姜育育（中国电子科技集团公司第十四研究所，江苏省南京市210013）【摘要】对于雷达生命探测技术来说，其主要对人体进行呼吸和心跳的检测，通过非接触的方式来对人体的生命特征进行测量。

众所周知，人的生命信号非常微弱，具有非线性、非平稳以及多奇异点的特征，对于噪声的抗干扰力比较差，因此进行雷达生命探测是需要做信号去噪处理。

本文将对传统的小波变换和提升小波变换进行分析，希望对雷达生命信号的提取有所帮助。

【关键词】小波变换；提升小波变换；雷达生命信号；去噪处理【中图分类号】TN957.51【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2019）01-0270-021前言在进行雷达生命信号探测时,需要利用小波变换理论来进行信号的去噪处理。

近年来,随着小波变换理论的提升与完善,国内外的很多相关研究人员对利用小波变换原理来进行微弱信号的去噪处理产生很大的兴趣,并通过相关实验研究,即对传统的小波变换和提升小波变换原理进行了一定程度的相关实验,得出了提升小波变换能实现强噪声干扰下的雷达生命信号的去噪处理。

2提升小波变换对雷达生命信号进行去噪处理的必要性众所周知,雷达波具有很强的穿透非金属物的能力,因此被广泛应用于很多救助场合,例如在医疗救护、反恐工作、救灾现场等领域都有涉及。

而雷达生命信号是一种微弱信号,往往会被很多非平稳的噪声所干扰,因此,从强噪声中提取生命信号的技术变得尤为重要。

一般来说,雷达生命信号指的是生命探测雷达的回波中包含的很多有关生命信息的信号,包含了雷达发射载频信号、生命信号以及杂波信号等[1]。

通过对回波信号以及发射信号的混频解调,就可以得到人体在低速运动下的呼吸和心跳信号的过程。

但是,雷达回波中的生命信号并不能单纯的被检测到,因为其属于微弱信号,因此会受到很多噪声的干扰。

因此,需要通过提升小波变换对其进行去噪处理。

通过相关研究与分析,由于生命信号本身的特点以及各种小波去噪方法的计算速度的不同,与传统小波变换相比,提升小波变换具有的优势更为明显,其运算速度更快,不需要额外的内存,可实现整数小波变换等[2]。

基于小波分析的车载激光雷达冲击振动噪声处理方法研究

基于小波分析的车载激光雷达冲击振动噪声处理方法研究崔思林;郗向儒;汪晓安【摘要】针对车载激光雷达输出信号精度受冲击振动噪声影响的问题,建立了冲击振动激励与电路振动噪声响应之间的数学模型,提出了一种基于小波分析的噪声消除方法.该方法通过对车载激光雷达输入冲击激励信号进行小波分析,对输出振动噪声响应信号进行高斯函数拟合,建立了二者间的关联函数,在此基础上设计了输出噪声处理算法.仿真结果表明,该算法对冲击振动引起的车载激光雷达输出噪声有明显消噪效果.%To solve the problem that the accuracy of the output signal of the vehicle-borne LiDAR is affected by the impact vibration noise, a mathematic model of response between the impact vibration excitation and the circuit vibration noise was established. And a noise elimination method based on wavelet analysis was proposed that made wavelet analysis to the input impact exciting signal of the vehicle-borne LiDAR and used the Gaussian function to fit the output vibration noise response signal. Then the correlation function between these two signals was established, and on this basis, the output noise processing algorithm was designed. The simulation results show that the algorithm has obvious de-noising effect on the noise of the vehicle-borne LiDAR caused by impact vibration.【期刊名称】《汽车技术》【年(卷),期】2017(000)010【总页数】5页(P24-28)【关键词】车载激光雷达;冲击振动;小波分析;噪声处理【作者】崔思林;郗向儒;汪晓安【作者单位】西安理工大学,西安 710048;西安理工大学,西安 710048;西北工业集团有限公司,西安 710043【正文语种】中文【中图分类】U467.4+92车载激光雷达是车辆主动式安全防护系统的重要部件，可在车辆行驶过程中通过激光探测识别障碍物，为车辆采取措施避免事故发生提供依据[1]。

Mie散射激光雷达回波信号小波去噪方法

Mie散射激光雷达回波信号小波去噪方法
周智荣;华灯鑫;杨蓉;闫庆;陈浩;宋跃辉
【期刊名称】《光子学报》
【年(卷),期】2016(0)7
【摘要】针对强背景光下,Mie散射激光雷达回波信号所含噪声的特点,提出小波滤波消噪方法.该方法通过小波变换分离出背景光的直流部分,并利用小波软阈值消除来自背景光的白噪声和探测系统的电噪声.为了验证该方法的有效性,提取并反演了Mie散射激光雷达系统实际探测得到的大气回波信号.反演结果显示有效探测距离从2.5km提高到5km,表明该方法能够在白天背景下有效降低Mie散射激光雷达回波信号中的电噪声和背景光的噪声污染.
【总页数】6页(P144-149)
【关键词】Mie散射激光雷达;小波变换;去噪;强背景光;软阈值
【作者】周智荣;华灯鑫;杨蓉;闫庆;陈浩;宋跃辉
【作者单位】西安理工大学机械与精密仪器工程学院;中航电测仪器股份有限公司【正文语种】中文
【中图分类】P415.2;P413
【相关文献】
1.基于EMD-DISPO的Mie散射激光雷达回波信号去噪方法研究 [J], 张毅坤;麻晓畅;华灯鑫;陈浩;刘才轩
2.Mie散射大气激光雷达回波信号消光系数边界值估算 [J], 贺应红;郑玉臣;程娟;
左浩毅;杨经国
3.基于高斯光束特性的Mie散射大气激光雷达回波近场信号校正研究 [J], 王治华;贺应红;左浩毅;郑玉臣;杨经国
4.基于Mie散射激光雷达的气溶胶消光系数反演方法 [J], 豆晓雷; 常建华; 刘振兴; 徐帆; 刘秉刚; 房久龙
5.激光雷达回波信号的小波去噪研究 [J], 张宏宇;樊桂花;张廷华;郑勇辉
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基于小波分析的成像光谱图像随机点噪声消除

基于小波分析的成像光谱图像随机点噪声消除
郭小方;王润生
【期刊名称】《遥感学报》
【年(卷),期】1999(003)003
【摘要】成像光谱技术为实现遥感定量分析、识别地物提供了一种重要的有效技术手段,但是成像光谱图像中往往含有严重程度不一的随机点噪声.要优化成像光谱图像质量,提高依据地物光谱特征探测、识别地表地物的有效性和精度,必须将图像中的随机点噪声予以消除或压抑.在分析已有各种随机点噪声消除或压抑方法的基础上,提出了一种基于小波分析理论的成像光谱图像随机点噪声消除方法.对成像光谱图像的试验处理及与邻域平均、中值滤波去噪声处理方法的对比分析结果表明,该方法不仅能高质量地消除图像中的随机点噪声,而且有效地保留了原图像中丰富的细微影纹和边缘信息.
【总页数】4页(P183-186)
【作者】郭小方;王润生
【作者单位】国土资源部航空物探遥感中心,北京,100083;国土资源部航空物探遥感中心,北京,100083
【正文语种】中文
【中图分类】TP75
【相关文献】
1.基于小波分析的医学CR影像随机噪声消除 [J], 刘光达;赵立荣
2.基于小波分析的MEMS加速度计输出噪声消除 [J], 童姣叶;李荣宽;杜微
3.基于DSP和小波分析技术的实时噪声消除系统 [J], 董光波;谢桂海;孙增圻
4.基于小波分析在地震信号噪声消除中的应用 [J], 李晖;余涛;杜光伟;肖国富
5.基于小波分析的数字图像噪声消除 [J], 林有作;成丽波
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