分层FDR阈值滤波算法
分层自适应小波阈值轴承故障信号降噪方法
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函数图形如图1所、软阈值函数示意图 Schematic diagram of hardware and software threshold function
工频的倍频，也属于高频信号&考虑到以上特性，本 文构建了一种分层自适应小波阈值函数，如下式 所示
第32卷第3期 2019年6月
振动工程学报
Journal of Vibration Engineering
Vol. 32 No. 3 Jun. 2019
分层自适应小波阈值轴承故障信号降噪方法
王 普1!3! !李天篧J238，高学金123!，高慧慧1!3!
(1.北京工业大学信息学部"北京100124； 2.数字社区教育部工程研究中心"北京100124； 3.城市轨道交通北京实验室"北京100124； 4.计算智能与智能系统北京市重点实验室"北京100124)
收稿日期=2018-02-03；修订日期：2018-07-05 基金项目：国家自然科学基金资助项目(61640312,61763037)；北京市自然科学基金资助项目(4172007)；北京市教育委
员会资助项目(PXM2019_014204_500034)
第3期
王 普，等：分层自适应小波阈值轴承故障信号降噪方法
算法,通过遗传算法自适应选取最优阈值 ，但是缺少 对阈值函数本身的研究&李红延等8提出了一种带 参数的阈值函数，但是没有给出详细的参数选择方 案& Li等9提出了一种在阈值处连续可导的阈值 函数，但是阈值函数固定，不具有灵活性&黎锁平 等(10)提出的自适应小波去噪算法利用香农熵判断 小波分解最优层数，在低空飞行声目标中具有良好 的降噪效果&但是原信号只有一种有用信号，对于 轴承信号,尤其是故障信号来说，有用信号的频率分 为两种:转动频率与故障频率(11) &轴承的故障信息 包含于高频信号中，容易和噪声信号混淆，因此对这 部分信号需要区分[12] &通过对传统函数及众多改 进函数进行研究，本文提出了一种带参数的分层自 适应阈值函数，可以根据信号的特点自适应地选择 阈值函数进行降噪&通过轴承故障仿真信号、实际 信号的降噪实验表明，本文提出的自适应阈值降噪 方法不仅克服了传统阈值降噪的缺陷，而且一定程 度上改进了现有阈值函数重构偏差的现象，对轴承 故障信号有良好的降噪效果&
基于小波阈值与分层深度图像去噪算法研究
基于小波阈值与分层深度图像去噪算法研究作者：陈天宇张维忠来源：《青岛大学学报（工程技术版）》2021年第02期摘要：针对Realsense深度相机提取的深度图像中背景噪声和随机噪声对图像分割及目标识别的影响，本文提出一种深度图像分层结合小波阈值去噪的算法。
根据深度图像预估图像的噪声强度，确定层级间隔，将图像进行分层，选择需要去噪的图层进行小波阈值去噪，将完成的分层图像拼合成完整的深度图像，最后选择多幅深度图像进行对比实验。
实验结果表明，该算法可有效去除深度图像中某一层级的背景噪声及特定噪声，保留了深度图像的边缘信息，具有良好的去噪效果。
该研究在获取深度图像后的图像分割、目标识别、图像修复等方向具有一定的应用价值。
关键词：深度图像; 背景噪声; 小波阈值去噪; 深度分层中图分类号： TP391.413; TN911.73 文献标识码： A近年来，深度图像在客流统计等许多领域广泛应用，公交客流统计越来越成为智能公交系统不可或缺的重要组成部分。
由于深度图像可更好的观察乘客的人体特征，因此客流统计大多采用深度相机采集信息。
深度图像是一种特殊的三维图像，在人体特征检测[13]、姿势识别[46]、人脸识别[79]等领域应用较多，且在人体特征的动态跟踪和捕捉方面表现优良。
但是目前大多数深度相机所得到的深度图像受环境影响较大，其质量不高，包含许多噪声，容易影响目标检测、目标点识别和目标跟踪的准确率，所以现阶段应对深度图像进行去噪处理。
刘继忠等人[10]运用滤波器的方法进行深度图像去噪，但在修复深度图像的同时，也丢失许多图像的边缘信息;邓文君等人[11]提出用滤波方法即用均值代替图像中各个像素值以增强去燥的方法;吴倩等人[12]使用形态学提取出空洞部分，联合彩色图像填补空洞，指引滤波对图像平滑去噪，但修复的同时会破坏一部分原来的深度值;王奎等人[1314]利用空域颜色匹配联合背景修复，可以很好的填补图像中的空洞，此方法在去除随机噪声方面效果并不理想;Wang X H等人[1516]利用深度学习提高深度质量，以改进显著性检测;Chen F等人[17]借助图像的稀疏特点，建立稀疏失真模型，通过此模型对深度图像进行修复去噪，但此方法算法较复杂。
几种经典的滤波算法
几种经典的滤波算法(转)1、限幅滤波法（又称程序判断滤波法）A、方法：根据经验判断，确定两次采样允许的最大偏差值（设为A）每次检测到新值时判断：如果本次值与上次值之差<=A,则本次值有效如果本次值与上次值之差>A,则本次值无效,放弃本次值,用上次值代替本次值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的脉冲干扰C、缺点无法抑制那种周期性的干扰平滑度差2、中位值滤波法A、方法：连续采样N次（N取奇数）把N次采样值按大小排列取中间值为本次有效值B、优点：能有效克服因偶然因素引起的波动干扰对温度、液位的变化缓慢的被测参数有良好的滤波效果C、缺点：对流量、速度等快速变化的参数不宜3、算术平均滤波法A、方法：连续取N个采样值进行算术平均运算N值较大时：信号平滑度较高，但灵敏度较低N值较小时：信号平滑度较低，但灵敏度较高N值的选取：一般流量，N=12；压力：N=4B、优点：适用于对一般具有随机干扰的信号进行滤波这样信号的特点是有一个平均值，信号在某一数值范围附近上下波动C、缺点：对于测量速度较慢或要求数据计算速度较快的实时控制不适用比较浪费RAM4、递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）A、方法：把连续取N个采样值看成一个队列队列的长度固定为N每次采样到一个新数据放入队尾,并扔掉原来队首的一次数据.(先进先出原则) 把队列中的N个数据进行算术平均运算,就可获得新的滤波结果N值的选取：流量，N=12；压力：N=4；液面，N=4~12；温度，N=1~4B、优点：对周期性干扰有良好的抑制作用，平滑度高适用于高频振荡的系统C、缺点：灵敏度低对偶然出现的脉冲性干扰的抑制作用较差不易消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差不适用于脉冲干扰比较严重的场合比较浪费RAM5、中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法）A、方法：相当于“中位值滤波法”+“算术平均滤波法”连续采样N个数据，去掉一个最大值和一个最小值然后计算N-2个数据的算术平均值N值的选取：3~14B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：测量速度较慢，和算术平均滤波法一样比较浪费RAM6、限幅平均滤波法A、方法：相当于“限幅滤波法”+“递推平均滤波法”每次采样到的新数据先进行限幅处理，再送入队列进行递推平均滤波处理B、优点：融合了两种滤波法的优点对于偶然出现的脉冲性干扰，可消除由于脉冲干扰所引起的采样值偏差C、缺点：比较浪费RAM7、一阶滞后滤波法A、方法：取a=0~1本次滤波结果=（1-a）*本次采样值+a*上次滤波结果B、优点：对周期性干扰具有良好的抑制作用适用于波动频率较高的场合C、缺点：相位滞后，灵敏度低滞后程度取决于a值大小不能消除滤波频率高于采样频率的1/2的干扰信号8、加权递推平均滤波法A、方法：是对递推平均滤波法的改进，即不同时刻的数据加以不同的权通常是，越接近现时刻的数据，权取得越大。
一种基于多级阈值的中值滤波算法设计
一种基于多级阈值的中值滤波算法设计
中值滤波是一种常用的数字图像处理技术，用于去除噪音和平滑图像。
它通过在图像中的每个像素周围取邻域的中值来代替该像素的数值，从而有效地减小噪声的影响。
传统的中值滤波算法往往对图像的细节部分也进行了平滑处理，并且对于不同的噪声强度和图像细节情况的处理效果有限。
为了改进这一问题，本文提出了一种基于多级阈值的中值滤波算法设计，通过在中值滤波过程中引入多个阈值，能够更灵活地控制平滑程度，适应不同噪声强度和图像细节情况。
介绍传统的中值滤波算法。
传统的中值滤波算法是基于像素邻域的排序统计学概念，对于每个像素点，选择一个以它为中心的邻域，并将邻域内的像素值按大小排序，然后取其中值作为当前像素的值。
这样可以很好地去除噪声，但同时也会使图像的细节部分变得模糊。
具体来说，算法的步骤如下：
1. 定义多级阈值。
在算法开始前，首先要明确多个不同的阈值，通常是根据实际应用场景和图像特点来确定的。
这些阈值将用于控制平滑程度。
2. 对图像中的每个像素进行处理。
对于图像中的每个像素，选择以该像素为中心的邻域，计算邻域内像素值的中值。
然后根据邻域内像素值与各个阈值的关系，选择适当的阈值来进行中值滤波处理。
3. 输出处理后的图像。
完成对所有像素的处理后，即得到了处理后的图像结果。
值得注意的是，该算法对于不同的图像和噪声情况有着较好的适应性，并且能够在一定程度上保留图像的细节。
通过对不同阈值的选择，可以得到不同平滑程度的图像，从而能够灵活地应对不同的需求。
数字信号处理中的滤波算法
数字信号处理中的滤波算法在数字信号处理领域中，滤波算法是一种广泛应用的技术，用于处理信号中的噪声、干扰以及其他所需的频率响应调整。
滤波算法通过改变信号的频谱特性，实现信号的增强、去噪和频率分析等功能。
本文将介绍几种常见的数字信号处理中的滤波算法，包括低通滤波、高通滤波、带通滤波和带阻滤波。
一、低通滤波算法低通滤波算法是一种常见的滤波算法，用于去除高频信号成分，保留低频信号。
该算法通过选择适当的截止频率，将高于该频率的信号部分进行衰减。
常见的低通滤波算法有巴特沃斯滤波器、滑动平均滤波器和无限脉冲响应滤波器（IIR）等。
巴特沃斯滤波器是一种常见的无波纹、无相位失真的低通滤波器。
它通过设计适当的传递函数，实现对高频信号的衰减。
巴特沃斯滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。
滑动平均滤波器是一种简单的低通滤波算法。
它通过取信号一段时间内的平均值，实现对高频成分的平滑处理。
滑动平均滤波器适用于对周期性干扰信号的去噪，以及对信号进行平滑处理的场景。
无限脉冲响应滤波器（IIR）是一种递归滤波器，具有较高的计算效率和频率选择能力。
IIR滤波器通过对输入信号和输出信号进行递推计算，实现对高频信号的衰减和滤除。
然而，在一些特殊应用场景中，IIR滤波器可能会引入稳定性和相位失真等问题。
二、高通滤波算法与低通滤波相反，高通滤波算法用于去除低频信号成分，保留高频信号。
高通滤波算法通常用于信号的边缘检测、图像锐化和音频增强等处理。
常见的高通滤波算法有巴特沃斯滤波器、无限脉冲响应滤波器和基于梯度计算的滤波器等。
巴特沃斯滤波器同样适用于高通滤波。
通过设计适当的传递函数，巴特沃斯滤波器实现对低频信号的衰减，保留高频信号。
巴特沃斯高通滤波器的特点是具有平滑的频率响应曲线和较好的陡峭度。
无限脉冲响应滤波器同样具有高通滤波的功能。
通过对输入信号和输出信号进行递推计算，IIR滤波器实现对低频信号的衰减和滤除。
然而，IIR滤波器在一些特殊应用场景中可能引入稳定性和相位失真等问题。
轧辊偏心自动分层确定阈值滤波法
燕 山大 学 学报
Ｖ Ｏ １ ． ３ ７ ＮＯ ．５
文章编号：１ ０ ０ ７ — ７ ９ １ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ）０ ５ — ０ ４ ３ ０ — ０ ４
轧辊偏 心 自动分层确 定 阈值滤波法
杨 阳 ， 王 益 群 ’，陈 刚
第 ５ 期
杨
阳 等
轧辊偏心 自动分层确定阈值滤波法
４ ３ １
闽值滤波 法 ， 以达到 自动计算 分解 层数及 不 同阈值
选 取 ，从 而使小波 阈值 降噪更准确有效 。
５ ）计算结束 ，分 解层数确 定为 。
１ － ３ 阈值设 置
１ ． １ 小波 基 函数 的选择
当小波 分解 层数Ⅳｌ 确 定之后 ， 使用提 升变换后 的ｓ ｙ ｍ８小波基 函数对信 号进行分解 ，通 过对各分
基金项 目：河北省 自然科学基金资助项 目 （ Ｅ ２ ０ ０ ９ ０ ０ ０ ４ ０ ５ ，Ｅ ２ ０ １ ０ ０ ０ １ １ ６ ３ ）
作者简介：杨 阳 （ １ ９ ８ ２ 一 ） ，男 ，河北石家庄人，博士研究生，主要研 究方 向为流体传动 与控制： 通信作者：王益群 （ １ ９ ３ ８ 一 ） ，男 安徽萧县人 ，教授 ，博士生导师，主要研究方 向为电液伺服控制 ，Ｅ ｍａ ｉ ｌ ：ｙ ｑ ｗａ ｎ ｇ ＠ｙ ｓ ｕ ． ｅ ｄ ｕ ． ｃ ｎ 。
一
是小波变换分 析的重要应用之一 姆 。常规的小波 阈 值滤波方法 通常采用 固定 的分层 数与 阈值 设定值 ， 而在板 带 轧制过 程 中 ，轧 制速 度并 不是 一成 不变 的。 不 同规 格带钢计算 出的轧制速度不 同，即使 同
一
，
分层FDR阈值滤波算法
证明并找到最优通用阈值：t = σ 2ln N ，但在应用中效果并 不理想，而且阈值选取依赖噪声方差，需要事先估计噪声方 差。阈值处理过程可看作一个多假设检验过程，文献[3]在多 假设检验过程中引入了错判率(false discovery rate)，并在给定 错判率的前提下计算出阈值，最后给出 FDR 阈值滤波方法。 此方法具有灵活性，且可从本质上解释通用阈值依赖信号长 度的原因。由于 FDR 算法是对所有小波系数进行多假设检 验，最终确定唯一一个阈值，但小波变换后不同层上系数差 异较大，仅确定一个阈值则会出现较大偏差，势必影响滤波 效果。文献[4]提出自由分布式 FDR 阈值滤波算法，但其滤波 原理等同 FDR 算法。为克服 FDR 算法中的缺点，本文提出 分层 FDR 阈值滤波算法。
小波系数幅值随尺度变化的趋势不同。随尺度增加，噪声系
数的幅值很快衰减为 0，而真实信号系数的幅值基本不变，
因此在小波变换域可以通过对小波系数进行切削、缩小幅度 等非线性处理，达到滤除噪声的目的。其具体步骤如下：
步骤 1 对含噪信号 f 进行小波分解。选择一个小波并确 定分解层数进行分解计算，得到各层小波系数 θ jk 。
3 分层 FDR 阈值滤波
3.1 分层 FDR 阈值滤波原理 假设对含噪信号 f 进行 m 层小波分解，分解过程如下： 第 1 步 由含噪信号 f 产生 2 个系数集：第 1 层近似系
数(低频系数) cA1 和第 1 层细节系数(高频系数) cD1 。 第 2 步 使用相同的框架将近似系数 cA1 分解成 2 个部
分，即第 2 层的近似系数 cA2 和第 2 层的细节系数 cD2 。 …… 第 m 步 用相同的框架将近似系数 cA(m −1) 分解成 2 个
基金项目：国家自然科学基金资助项目(10961001)；教育部科学技术 研究基金资助重点项目(209152)；宁夏自然科学基金资助项目(NZ 0846) 作者简介：李丽婧(1985－)，女，硕士研究生，主研方向：小波分析， 信息处理；黄永东，教授、博士 收稿日期：2010-09-15 E-mail：lilijing123456789@
基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法
基于RFDA小波阈值的心电信号去噪算法
张锐;钱超
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2022(39)8
【摘要】由于传统的小波阈值去噪算法在处理心电信号时存在正交镜像滤波器没有理想截止特性的缺点,会导致心电信号分解得到的高频细节分量产生频域混叠现象,即混入不需要的其它频率成分,影响最终去噪效果。
提出一种RFDA小波阈值去噪算法(去除频域混叠的小波阈值去噪算法),通过傅里叶正、逆变换在频率领域内去除高频细节分量中多余的频率成分,再经Stein无偏风险估计算法获得与传统算法相比更精准的阈值,进而利用硬阈值去噪函数处理得到更好去噪效果的心电信号。
【总页数】4页(P373-376)
【作者】张锐;钱超
【作者单位】哈尔滨理工大学自动化学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP301.6
【相关文献】
1.自适应小波阈值算法在心电信号去噪中的应用
2.基于自适应小波阈值的心电信号去噪算法
3.改进小波阈值算法在心电信号去噪中的应用
4.基于小波阈值的心电信号去噪算法
5.小波熵阈值的心电信号去噪及R波检测算法
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机器学习算法改进及在化工故障诊断中的应用
机器学习算法改进及在化工故障诊断中的应用作者：许洪光李凤英郭茜来源：《粘接》2022年第05期摘要：研究基于机器学习算法，提出一种改进CNN网络的化工故障诊断方法。
通过分析CNN网络结构特点与参数训练过程，采用PSO算法对CNN网络进行改进;然后，基于改进CNN网络，提出化工故障诊断方法;最后，通过以TE过程仿真软件，对本研究改进CNN算法在化工故障诊断中的应用进行验证。
结果表明：可有效诊断化工故障，平均故障检出率达到91.23%，误报率为1.23%。
相较于标准CNN算法、PCA算法、KPCA算法、MICA算法，改进CNN算法对化工故障的检出率更高，误报率更低，且故障检出速度更快。
关键词：CNN网络;PSO算法;化工过程;故障诊断中图分类号：TP399 文献标识码：A 文章编号：1001-5922（2022）05-0085-06Improvement of machine learning algorithm and its application in chemical fault diagnosisAbstract： A chemical fault diagnosis method based on machine learning algorithm and improved CNN network is proposed. by analyzing the structural characteristics and parameter setting method of CNN network. the PSO algorithm is used to improve the CNN network; Then based on the improved CNN network， a chemical fault diagnosis method is proposed. Finally， the application of the improved CNN algorithm in chemical fault diagnosis is verified by TE process simulation software. The results show that the method can effectively diagnose the chemical fault， the average fault detection rate is 91.23%， and the false alarm rate is 1.23%. Compared with the standard CNN algorithm， PCA algorithm， KPCA algorithm and MICA algorithm， the improved CNN algorithm has higher detection rate， lower false alarm rate and faster fault detection speed.Key words： CNN network;PSO algorithm;chemical process;fault diagnosis隨着化工生产规模的扩大，化工设备和系统结构日趋复杂，化工生产过程也逐渐趋于非线性、不确定性、不稳定性。
小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应选择
小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应选择
蔡铁;朱杰
【期刊名称】《控制与决策》
【年(卷),期】2006(21)2
【摘要】小波阈值降噪算法是一种去除数字信号中白噪声的有效算法.针对加性高斯白噪声的情况,提出一种自适应小波降噪算法,用于语音信号的增强.它能根据带噪信号的特点,自适应选择小波变换的最优分解层数.实验结果表明,该算法比经典的小波降噪算法具有更好的降噪效果,能有效提高算法的实用性能.
【总页数】4页(P217-220)
【关键词】语音增强;小波降噪;分解层数;奇异谱分析
【作者】蔡铁;朱杰
【作者单位】上海交通大学电子工程系
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.42
【相关文献】
1.自适应分解层数的小波域中值滤波振动信号降噪法 [J], 滕军;朱焰煌;周峰;李惠;欧进萍
2.油液磨粒超声回波信号双树复小波自适应降噪最优分解层数的研究 [J], 李一宁;张培林;徐超;杨玉栋;张云强;吕纯
3.小波阈值消噪算法中自适应确定分解层数研究 [J], 李炜;陈晓辉;毛海杰
4.小波阈值消噪算法中分解层数的自适应确定 [J], 丰彦;高国荣
5.小波阈值降噪算法中最优分解层数的自适应确定及仿真 [J], 王维;张英堂;任国全因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
十一种通用软件滤波算法
十一种通用软件滤波算法滤波算法是一种常用的信号处理算法，用于去除信号中的噪声、干扰或者其他不需要的成分，以提高信号质量。
通用软件滤波算法主要用于数字信号处理，以下是十一种常见的通用软件滤波算法：1. 均值滤波算法（Mean Filtering）：将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的平均值。
它适用于消除高频噪声。
2. 中值滤波算法（Median Filtering）：将输入信号的每个采样值替换为其周围邻域内所有样本的中值。
它适用于去除椒盐噪声。
3. 加权平均滤波算法（Weighted Mean Filtering）：在均值滤波算法基础上，引入权值对周围样本进行加权平均，以便更好地保留原始信号的特征。
4. 自适应均值滤波算法（Adaptive Mean Filtering）：根据信号的每个采样与周围样本的灰度差异，调整均值滤波算法的滤波参数，以提高滤波效果。
5. 高斯滤波算法（Gaussian Filtering）：通过计算输入信号的每个采样与其周围邻域内各个样本之间的高斯核函数权重的加权平均来滤波信号。
6. 卡尔曼滤波算法（Kalman Filtering）：根据系统状态特性和测量信息，结合时间和测量的线性状态方程，通过最小化预测误差方差来估计和滤波信号。
7. 二阶无限脉冲响应滤波器算法（IIR Filtering）：基于差分方程和递归方式运算的滤波算法，具有较好的频率响应，但容易产生数值不稳定和计算复杂度高的问题。
8. 有限脉冲响应滤波器算法（FIR Filtering）：基于加权线性组合的方式来滤波信号，具有稳定性好、易于实现的特点。
9. 最小均方滤波算法（Least Mean Square Filtering）：通过最小化滤波器的均方误差来更新滤波器权值，以逼近滤波器的最优解。
10. 快速傅里叶变换滤波算法（FFT Filtering）：利用快速傅里叶变换将信号从时域转换为频域，并利用频域上的特性进行滤波。
cfar算法实现流程
cfar算法实现流程CFAR算法实现流程CFAR算法是一种常用的雷达信号处理算法，其主要用于检测目标和背景之间的差异，从而实现目标检测和跟踪。
下面是CFAR算法实现流程的详细介绍：1. 数据预处理：首先需要对输入的信号数据进行预处理，包括信号去噪、信号分割、信号滤波等操作。
这些操作可以提高信号的质量和准确性，从而更好地进行后续处理。
2. 选取窗口：在CFAR算法中，需要选取一个窗口来对信号进行处理。
通常情况下，可以采用矩形窗口或高斯窗口，具体的窗口大小和形状可以根据实际情况进行调整。
3. 计算背景噪声：CFAR算法的核心是计算信号的背景噪声水平，从而确定信号的阈值。
在计算背景噪声时，需要将窗口分为若干个子窗口，并计算每个子窗口的噪声水平。
通常情况下，可以采用平均值、中位数等方法来计算噪声水平。
4. 计算信号阈值：根据计算出的背景噪声水平，可以确定信号的阈值。
通常情况下，可以将背景噪声水平乘以一个系数，从而得到信号的阈值。
这个系数可以根据实际情况进行调整。
5. 检测目标：在确定信号的阈值后，可以对信号进行检测，从而实现目标检测和跟踪。
通常情况下，可以采用滑动窗口的方式对信号进行扫描，如果信号的强度超过了阈值，则认为存在目标。
6. 输出结果：最后，可以将检测到的目标输出到显示器或存储器中，从而实现目标跟踪和识别。
通常情况下，可以输出目标的位置、速度、方向等信息。
以上就是CFAR算法实现流程的详细介绍。
通过对信号的预处理、选取窗口、计算背景噪声、确定信号阈值、检测目标和输出结果等步骤的处理，可以实现对雷达信号的有效处理和分析，从而实现目标检测和跟踪。
基于多尺度小波分解FDR的激光预警系统信息数据校正
基于多尺度小波分解FDR的激光预警系统信息数据校正鲁旭涛;李静;杨泽辉【期刊名称】《火力与指挥控制》【年(卷),期】2014(000)003【摘要】为了使激光预警系统可以实时、精确地捕获来袭激光的特征信息，降低虚警与漏警的发生，提高系统的信噪比成为研究的重点。
为了准确判断来袭激光的光谱信息，针对不合作激光信号而言，提高信噪比的方法就集中的体现在采用信息技术对各种噪声、干扰的抑制和消除等方法上。
设计了基于多尺度小波分解及错误假设检验算法的信噪比优化模型。
根据小波降噪原理，对来袭激光信号做多尺度分解，再采用错误假设检验算法完成了小波降噪系数的阈值选取。
实验结果显示，采用该种技术降噪后系统信噪比提高到64.22 dB，其相应的波长分辨率为2 nm，相比没有滤波和仅用传统滤波算法的实验数据，有了明显的改观，系统抗干扰能力显著增强。
【总页数】4页(P27-30)【作者】鲁旭涛;李静;杨泽辉【作者单位】中北大学信息与通信工程学院，太原 030051;中北大学计算机与控制工程学院，太原 030051;山西省财政税务专科学校，太原 030024【正文语种】中文【中图分类】TP911【相关文献】1.基于小波分解尺度系数能量最大原则的GIS局部放电超高频信号自适应小波去噪[J], 李化;杨新春;李剑;陈娇;程昌奎2.管道泄漏信号去噪中小波基及分解尺度的选取——基于小波分析 [J], 方丽萍;张馨方;罗启姣;梁金禄3.基于小波分解和分层FDR阈值的图像滤波算法 [J], 谢雪晴4.基于经验模态分解和小波分解估算海气通量涡相关计算中的截断时间尺度 [J], 姜浩;赵中阔;樊伟;宋金宝5.基于小波分解的多尺度PCA周期性攻击检测算法 [J], 刘学君;张小妮;栾海英;李凯丽;苏鹏;黎杨;晏涌;沙芸因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种基于多级阈值的中值滤波算法设计
一种基于多级阈值的中值滤波算法设计
中值滤波算法是一种常见的数字图像处理算法，具有降噪、保护边缘等优点，常被应
用于数字图像处理领域。
然而，在实际应用中，中值滤波算法存在一些缺陷，例如：在图
像存在大块噪点的情况下，中值滤波算法不能完全清除这些噪点，因此需要一个灵活的阈
值控制方法来处理这种情况。
为此，本文提出了一种基于多级阈值的中值滤波算法。
中值滤波算法的基本原理是将信号序列中每个像素点的值替换为其相邻像素点的中值，以达到降噪的目的。
多级阈值的中值滤波算法将这一基本原理扩展到多个阈值层面，以提
高滤波效果。
具体步骤如下：
1、选择一个多维信号，例如噪声图像，其中有突出的大块噪点。
2、设定多个阈值，将噪点信号分割为多个阈值区间。
3、对每个区间进行中值滤波，滤波结果用于生成多个图像。
4、将所有图像叠加在一起，得到最终滤波结果。
二、实验结果
为了验证上述多级阈值的中值滤波算法的有效性，进行了实验，并与传统的中值滤波
算法进行了比较。
三、总结
本文提出了一种基于多级阈值的中值滤波算法，该算法通过多个阈值层面进行滤波，
可以有效地降噪和保护图像的边缘特征，具有较好的实用性和潜在的应用价值。
需要指出
的是，本文的实验仅仅是对该算法的初步探索，对于该算法的优化和进一步应用仍有很大
的研究空间。
基于自由分布式FDR假设检验阈值算法的图像去噪
式 中 ， （ ） 含噪 信号 ；（ ） ＿忌为 厂 ｓ志 为纯 净 的原 始 信号 ； 走 为 高斯 白噪 声 ； 为信号 的长度 ． （ ） Ｎ 对含 噪信 号 ｆ（ ） ｋ 进行 小波 变换 ， 得 ： 可
Ｗ（ ，）一Ｗ （ ）＋ Ｗ （ ｓ ） （） ２ （） ３
因此 ， 小波 阈值 去 噪算法 的 ３个 步骤 可 以描 述 为 ：
相 比 ， Ｄ 阈值 和改进 型 阈值 函数 的组合 具有更 好 的去 噪性 能． Ｆ Ｒ
１ 小 波阈值去 噪算 法 １ １ 小波 阈值 去噪 算 法的步骤 ．
．
小 波阈值 去噪算 法的步 骤如 图 １ 所示 ．
１ 竺Ｈ！ 兰 鲞 篁 ｌ 兰 Ｈ兰 ． 三 三 ： Ｈ垄 鍪卜！ 兰 竺！ 竺 兰 竺 歪 ： 兰 竺Ｉ 兰
Ｗ — Ｗ （ ） ＿ ， 厂 一 Ｄ（ ， ， ；一 Ｗ （ ） ｗ ） 叫
式 中 ， （・） Ｗ 为小 波变换 算 子 ； Ｄ（・， ） 对含 噪信 号 的小波 系 数进 行 阈值 化处 理 的算 子 ， ・为 主要 包 括 阈值 的设定 和 阈值 函数 的选取 ； Ｗ （・ 为 小波 逆变 换算 子 ； 为 重构 的原 始信 号 ； 阈值 ． ） ； 为
关键 词 ： 小波分析 ；图像 去噪 ；闽值 ；阈值 函数 ； 误发 现率 错 中图法分类 号 ： ＴＮ９ １７ １． ３ 文献 标识码 ： Ａ
０ 引 言
小波分 析是 ２ ｏ世纪 ８ ｏ年代 中期 发展起 来 的一 门新兴 学科 ， 由于小 波具有 良好 的时频 特性 ， 因而被 广 泛应 用于去 噪领域 ． 信号 的小 波去噪其 基本思 想是利 用信 号和 噪声在小 波域 的不 同统计 特性 ， 过各种 阈 通 值算 法尽可 能多地 剔除 噪声 分量 ， 留信号分 量． 波 阈值去 噪算 法是 小 波去 噪领 域 中的一 个 热 门话题 ． 保 小
自由分布式FDR假设检验阈值算法的小波域信号增强算法
本文 利用统 计学 中的 自由分 布式 Ｆ Ｒ 假设检 Ｄ 验 方 法 ，提 出一 种 新 的 阈值 算法 ， 即 自由分布 式 Ｆ Ｒ假设检 验 阈值 算法 ，简称 Ｆ Ｄ ＤＲ算法 。
摘要：在小波阈值增强算法 中存在的主要 问题是闽值 的选取 。Ｄｏｏ ｏ提 出的通用阈值在 实际 的应用中效果并不十分 ｎｈ 理想 。利用统计学 中的自由分布式错误发现率（ａｓ Ｄ ｓｏ ｅｙＲ ｔ， ＤＲ 假设检验方法 ，提 出一种新 的阈值算法 。选 Ｆ ｌ ｉ ｖｒ ａ Ｆ ） ｅ ｃ ｅ 取 ｓｍ４小波 函数对带噪信号进行处理，仿真结果表 明该算法 的信号增强效果优于通用阈值的信 号增强效果。 ｙ
值 法（ｉｒ ｒ 规 则） Ｒｇｓ ｅ ｕ 、启 发式 Ｓｅ ｔｉ 偏风 险阈值法 ｎ无 （ ｕｓｒ 规 则 ） Ｈｅｒｕｅ 、极 大 极 小 阈 值 法 （ ｎｍａ ｉ规 Ｍｉｉ ｘ
行小波逆变换，重构原始信号。 中第二步是小波 其 阈值增 强算法 的核 心 。 小波 阈值 增强 算法 的数 学模 型为 ：
Ｋｅ ｒ ｓ ｗａ ｅｅ ｅ ｏ ｓ ｇ ｓｇ ａ ｎ ａ ｃ ｍｅ ｔ ｕ ｉｅｓ ｌｈ ｅｈ ｌ ； ＤＲ； ｖ ｌｔｈ ｅ ｈ ｌ ｙｗｏ ｄ ： ｖ ｌｔｄ ｎ ｉｉ ；ｉ ｌ ｈ ｎ ｅ ｎ ； ｎｖ ｒａ ｒ ｓ ｏｄ Ｆ ｎ ｎ ｅ ｔ ｗａ ｅｅ ｔ ｓ ｏｄ ｒ
１ 引 言
关键词：小波去噪；信号增强 ：通用闽值 ；错误发现率；小波 闽值 中图分类号：Ｔ １．５ Ｎ９ ２ ３ 文献标识码：Ａ 文章编号 ：１０ ．６ ０２ １） １０７ －５ ０ ０３ ３（０ ０． —０ ８０ ０
Ｄ 编码：１．９ ９ ．ｓ １０ －６ ０２ １ ．１ １ ＯＩ ０３６ ￣ｉ ｎ ００３ ３ ． ００ ． ８ ｓ ０ ０
fdr校正计算公式
fdr校正计算公式
FDR校正值可以通过以下公式计算：FDR校正值 = (排序位置 / 总假设数) α，其中α是事先设定的期望的错误发现率，通常取。
从排序后的p值中找到第一个大于其FDR校正值的位置，将该位置之前的所有p值对应的假设都判定为显著。
根据判定为显著的假设，进一步进行后续的统计分析或实验验证。
FDR校正方法的优点在于其相对较为宽松的控制错误发现率，使得研究者能够更容易地发现显著假设。
以上内容仅供参考，建议咨询统计学专业人士获取更准确的信息。
fdr频域法原理
fdr频域法原理FDR频域法原理引言：频域法是一种常用的信号处理方法，用于分析信号的频率特性。
其中，FDR（Frequency Domain Reflectometry）频域反射法是通过测量信号在传输线路中的反射特性，来确定线路的电学参数。
本文将介绍FDR频域法的原理及其应用。
一、FDR频域法的原理FDR频域法是一种基于反射原理的频域信号处理技术。
其原理基于信号在传输线路中的反射特性，通过测量反射信号的幅度和相位来获得线路的电学参数。
1. 信号的传输和反射当信号在传输线路中传输时，会遇到不同的阻抗变化或连接点，导致信号的一部分被反射回来。
这些反射信号包含了线路中的电学特性信息。
2. 频域分析FDR频域法采用频域分析的方法对反射信号进行处理。
通过将时域信号转换为频域信号，可以得到信号的频率分布情况，进而得到线路的电学参数。
3. 反射系数的计算FDR频域法通过测量反射信号的幅度和相位来计算反射系数。
反射系数是反射信号与入射信号之比，通过反射系数的计算，可以得到线路的阻抗、衰减和传播常数等电学参数。
二、FDR频域法的应用FDR频域法在电子通信、电力系统、电磁兼容等领域有着广泛的应用。
1. 电子通信在电子通信领域，FDR频域法常用于测量和分析传输线路的特性。
通过测量反射信号，可以判断传输线路的阻抗匹配情况，从而优化信号传输质量。
2. 电力系统在电力系统中，FDR频域法可用于检测电力线路的故障位置。
通过测量反射信号的幅度和相位，可以定位故障点，并判断故障类型，实现对电力系统的快速维修。
3. 电磁兼容在电磁兼容领域，FDR频域法可用于测试电磁屏蔽材料的性能。
通过测量反射信号，可以评估电磁屏蔽材料的衰减效果，为电子设备的设计提供参考依据。
三、总结FDR频域法是一种基于反射原理的频域信号处理技术，通过测量反射信号的幅度和相位来获得线路的电学参数。
它在电子通信、电力系统、电磁兼容等领域有着广泛的应用。
通过应用FDR频域法，可以实现对传输线路的优化和故障检测，提高系统的性能和可靠性。
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］ ｙｗ ｒ ｓ ｉ ｔ ｎ ； ｖｌｔｔ ｅｈ ｌ； ｙ ｏｈ ｓｓ ｅｔｆｌ ｉ ｏ ｅｙｒｔ；ａ ｅｅ Ｋｅ ｏ ｄ ］ｆ ｅ ｇ ｗａ ｅｅ；ｈ ｓｏｄ ｈ ｐ ｔｅｅ ｓ；ａｓ ｄｓ ｖｒ ｅ ｌｙ ｒｄ ｌｒ ｉ ｒ ｔ ｅ ｃ ａ
Ｄ０Ｉ １ ． ６／ｉ ｎ１ ０ —４ ８ ０ １ １ ６ ： ０３ ９ ．ｓ ． ０３ ２ ． １． ． ５ ９ ｊｓ ０ ２ ００
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第３ ７卷 第 １ 期
、０ －７ ，ｌ３
・
计
算
机
工
程
２ １ 年 １月 ０１
Ｊ ｎ ａ ｙ ０１ ａ ｕ ｒ ２ １
ＮＯ． １
Ｃｏｍｐ ｔ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒｎ ｕｅ ｇｎ ｅｉｇ
人工 智 能及 识别 技术 ・
文章编号； ０ｏ ３２（ １ｏ ８ ＿３ 文献标识码： ｌ０－ ４８ ０１１ １７ ２ ）— ＿ Ａ
差 。闽值 处理过程可看作一个 多假设检验过程 ，文献 【 在多 ３ 】 假设检验过程中引入了错 判率 （ ｌｅ ｉ ｏｅｙｒｔ）并在给定 ｆ ｓ ｓ ｖｒ ｅ， ａ ｄｃ ａ 错判率的前提下计算出阈值 ，最 后给 出 Ｆ ＤＲ阈值滤波方法。 此方法具有灵活性 ，且可从本质上解释通用阈值 依赖信号长
关键词 ：滤波 ；小波 ；阈值 ；假设检验 ；错判率 ；分层 ｏ ｉｈｍ ｅ ｈｏ ｄ Ｆｉｔ ｒ ｎ ｇ ｒｔ
Ｌ ｉ ｉｇ ＨＵＡ ｏ ｇｄ ｎ Ｉ －ｎ ． Ｌｊ ＮＧＹ ｎ ・ｏ ｇ
（ｎ ｔｕｅｏ Ｉ ｆｒ ｔ ｎａ ｄＳ ｓ ｍ ｃｅ ｃ ， ｒ Ｉ ｓ ｔ ｔ ｆ ｎｏ ｍａｉ ｎ ｙ ｔ Ｓ ｉｎ ｅ Ｎｏ ｔ ｉ ｏ ｅ ｈＵｎｖ ｒｉ ｏｒ ｔ ｎ ｌ ｉｓ Ｙ ｎ ｈ ａ ５ ０ １ Ｃ ｉａ ｉｅｓｔ ｙｆ Ｎａｉ ａｉｅ ， ｉｃ ｕ ｎ７ ０ ２ ， ｈｎ ） ｏ ｔ
１ 概 述
由于信 号在采集 、量 化、压缩 、编码和传输 的过程 中， 不可避 免地会混 有噪声 ，因此，对信号 处理 前，需要 先进行 滤波处理 以滤除噪声 。文 献【—】 １ 在小波变换 的基础上 ，提 出 ２ 阈值滤 波，该 方法在 滤波 方面得 到广 泛应 用。在 阈值滤波算 法 中，阈值选取直接影 响滤波效果 ， 目前 已有通 用阈值、极 小化风 险阈值和假设检验 等确定 阈值 的方法 。虽然在理论上 证 明并找到最优通用阈值 ：ｔ ７ ２ｎ ， ＝１ ｌＮ 但在应 用中效果并 ＂ √ 不理想 ，而且阈值选取依赖噪声方差 ，需要事先估计噪声方
［ ｓｒ ｃ］Ｂ ｓｄ ｏ ｈ ＤＲ ｔｒｓｏｄｆ ｔ ｉｇａｇ ｒｈ ａｌｙ ｒｄＦ ｒｓｏｄ ｆｔ ｉｇａｇ ｒ ｍ ｉ ｐ ｔｆｒ ｒ． ｈｏ ｇ ｅｐ ｃｉｅｙ Ａｂｔａ ｔ ａｅ ｎｔｅＦ ｈｅｈ ｌ ｌ ｒ ｌｏ ｔｍ， ａｅｅ ＤＲ ｔ ｅｈ ｌ ｌ ｒ ｌｏ ｔ ｓ ｕ ｏｗａｄ Ｔ ｒ ｕ ｈｒｓｅｔ ｌ ｉ ｅｎ ｉ ｈ ｉ ｅｎ ｉ ｈ ｖ
别进行 多假设检验 ， 并确定 出多个阈值 ， 别进行 阈值化 处理 。对 ｈａ ｙｉ ， ｕ ｐ， ｏ ｐ ｒ ｌｃｓ 分 ｅｖ ｓ ｅ ｂ ｍ ｓｄ ｐ ｌ ， ｏ ｋ 信号进行仿真实验 ，结果表明 ， ｎ ｅｂ 该分层
Ｆ Ｒ阈值滤波算法在信噪 比、相对误差等 方面均 优于通 用阈值 算法 、Ｆ Ｒ算法及 自由分布式 Ｆ Ｒ算法 ，具有较高的实用价值 。 Ｄ Ｄ Ｄ
中图分类号： Ｐ１・ Ｔ９１ ７
分层 Ｆ ＤＲ 阈值 滤 波 算 法
李丽婧 ，黄永东
（Ｅ ｊ 方民族 大学信 息与系统科 学研究所，银 川 ７ ０２ ） ５ ０ １
掖
要 ：在已有的 Ｆ Ｒ滤波算法基础 上，提 出一种分 层 Ｆ Ｒ阈值滤波算法 。该算法对小波分解后最底层 的低频系数和各层 的高频系数分 Ｄ Ｄ
ｍａ ｉ ｇ ｍｕｔｐｅｈ ｐ ｔｅ ｅ ｅｔｎ ｏ ｔ ｏｗ ｒｑ ｅ ｃ ｏ ｆｉｉｎｓａ ｈ ａ ｔ ｅ ｅ ｎｄｔｅ ｈｇ ｒ ｑ ｅ ｃ ｏ ｆｉｉｎ ｓａ ｔｅ ｖ ｌ，ｍｕｔｐｅ ｋ ｎ ｌ ｌ ｙ ｏｈ ｓ ｓｔｓｉｇ ｔ ｈｅｌ ｉ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｃ ｅ ｃｅ ｔ ｔｔｅ ｌｓ ｖ ｌａ ｈ ｉｈ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｃ ｌ ｅ ｃｅ ｔ ｔｏｈ ｒｌ ｅｓ ｅ ｌ ｌ ｉ