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摘要:
针对小波阈值去噪算法中图像信息与噪声混叠造成的去噪信号模糊问题,提出了一种基于小波变换的阈值自适应寻优去噪方法.一方面考虑图像的边缘特征,引入比例萎缩因子,使图像有用信息和噪声信息分离;另一方面改进Bayes Shrink阈值函数,通过粒子群优化(PSO)算法自适应地寻找噪声图像的最优阈值.针对小波分解层之间噪声的不同,对阈值函数进行改进,根据不同方向和不同尺度上噪声的分布自适应去噪.对一维信号和二维信号进行去噪实验,与现有文献方法相比,本方法能够有效去除噪声,更好地保留原信号中的有用信息.
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文献信息
篇名 基于小波变换的阈值自适应寻优去噪方法
来源期刊 传感器与微系统 学科 工学
关键词 去噪 小波变换 粒子群优化算法 自适应阈值
年,卷(期) 2020,(2) 所属期刊栏目 研究与探讨
研究方向 页码范围 33-36
页数 4页 分类号 TN911.73|TP391.41
字数 3480字 语种 中文
DOI 10.13873/J.1000-9787(2020)02-0033-04
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 牛宏侠 兰州交通大学自动控制研究所 20 63 4.0 7.0
3 宁正 兰州交通大学自动控制研究所 4 6 2.0 2.0
9 张肇鑫 兰州交通大学自动控制研究所 4 6 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
去噪
小波变换
粒子群优化算法
自适应阈值
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
传感器与微系统
月刊
1000-9787
23-1537/TN
大16开
哈尔滨市南岗区一曼街29号
14-203
1982
chi
出版文献量(篇)
9750
总下载数(次)
43
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