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题名1／f分形噪声的一种多尺度Kalman滤波方法
被引量：6
- 1
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作者
李强
王其申
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机构
安庆师范学院物理系
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出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第1期7-12,共6页
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文摘
针对淹没在1／f分形噪声中的有用信号恢复问题,提出了一种基于小波变换与Kalman滤波的多尺度滤波算法。首先将带有1／f分形噪声的信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1／f分形噪声的白化作用,消除了1／f分形噪声的自相似性和长程相关性。然后在小波域内,利用Kalman滤波实现了噪声和有用信号的分离,估计出了各子带中的有用信号。最后进行小波重构,较好地恢复出淹没在1／f分形噪声中的有用信号。仿真实验表明,使用多尺度Kalman滤波器能有效地抑制分形噪声,显著地提高了信噪比。
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关键词
图像处理
KALMAN滤波
小波变换
1/f分形噪声
自相似性
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Keywords
image processing
Kalman filter
wavelet transform
1/f fractal noise
selfsimilarity
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分类号
TP751
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名小波域上分形噪声的一种自适应Wiener滤波方法
被引量：2
- 2
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作者
李强
江巨浪
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机构
安庆师范学院物理系
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2007年第22期63-66,共4页
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文摘
针对淹没在1/f分形噪声中的有用信号恢复问题,提出了一种基于小波变换与Wiener滤波的多尺度自适应滤波算法。首先将带有1/f分形噪声的信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声的白化作用,消除了1/f分形噪声的自相似性和长程相关性。然后在小波域内,利用自适应Wiener滤波实现了噪声和有用信号的分离,估计出了各子带中的有用信号。最后进行小波重构,较好地恢复出淹没在1/f分形噪声中的有用信号。仿真实验表明,使用多尺度自适应Wiener滤波器能有效地抑制分形噪声,显著地提高信噪比。
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关键词
WIENER滤波
小波变换
1/f分形噪声
自相似性
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Keywords
Wiener filter
wavelet transform
1/f fractal noise
self-similar
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名淹没在分形噪声中的心电信号R波检测
被引量：1
- 3
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作者
苏理云
孔彤
唐华
李姣军
陈兵
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机构
重庆理工大学数学与统计学院
重庆理工大学电子信息与自动化学院
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出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
2010年第4期86-90,共5页
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基金
重庆市教委科技项目(KJ080614)
重庆理工大学博士科研启动基金项目(2007ZD16)
重庆理工大学教研项目(2008001)
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文摘
针对淹没在1/f分形噪声中的心电信号的R波检测问题,基于小波变换、W iener滤波与自适应差分阈值法,提出一种去除1/f分形噪声、检测心电信号中R波的方法。该方法先将带有1/f分形噪声的心电信号分解成多尺度的子带信号,通过小波变换对1/f分形噪声进行白化,然后利用自适应W iener滤波实现噪声和有用信号的分离,估计出各子带中的有用信号,利用小波重构恢复出有用的心电信号,最后利用改进的自适应差分阈值法检测心电信号中的R波。实验结果表明,该方法能有效地消除心电信号中的分形噪声,准确实时地检测出R波位置。
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关键词
1/f分形噪声
小波变换
WIENER滤波
差分阈值法
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Keywords
1/f fractal noise
wavelet transform
Wiener filter
differential threshold method
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于小波分析的MEMS加速度计输出噪声消除
被引量：6
- 4
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作者
童姣叶
李荣宽
杜微
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机构
电子科技大学电子工程学院
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出处
《传感技术学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期1503-1507,共5页
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文摘
目前MEMS加速度计普遍存在信噪比低、灵敏度不高等缺点,其主要原因是系统内部电路中的干扰与噪声使得有用信号完全淹没在噪声之中,其中1/f分形噪声是主要的噪声。由于1/f分形噪声在小波域中展示出某些特殊性质,且小波分析兼具时-频分析与尺度分析的功能,为了有效消除1/f分形噪声,提出了一种基于小波分析与自适应阈值滤波的多尺度滤波算法。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将本文算法与Donoho小波阈值滤波算法进行比较,仿真结果表明,改进的自适应阈值滤波算法优于Donoho阈值滤波算法。运用于MEMS加速度计噪声消除上科学有效。
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关键词
MEMS加速度计
1/f分形噪声
小波分析
自适应阈值滤波
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Keywords
MEMS accelerometer
1/f noise
wavelet analysis
adaptive threshold filtering
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分类号
TH824.4
[机械工程—精密仪器及机械]
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