本文關(guān)鍵詞：基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的改進(jìn)乘性噪聲去除方法

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【摘要】：乘性噪聲往往由不理想的(時(shí)變的或非線性的)信道引起,它與信號(hào)是相乘的關(guān)系,因此難以消除。在乘性噪聲消除應(yīng)用背景下,引入同態(tài)變換去除噪聲與信號(hào)的相倚性,將乘性噪聲轉(zhuǎn)化為加性噪聲,并應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解技術(shù)進(jìn)一步研究受均勻分布白噪聲污染的諧波信號(hào)及其同態(tài)變型的能量分布特性,據(jù)此建立起適用于乘性噪聲去除的本征模函數(shù)幅值濾波新閾值準(zhǔn)則。從而,形成基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的改進(jìn)乘性噪聲去除方法。結(jié)果表明,采用柔性閾值的改進(jìn)算法對(duì)乘性噪聲的去除效果最佳。而且,基于二階多項(xiàng)式回歸分析所構(gòu)建的本征模函數(shù)幅值濾波閾值準(zhǔn)則已經(jīng)可以獲得較高的源信號(hào)重建精度,過高的多項(xiàng)式階次會(huì)導(dǎo)致本征模函數(shù)幅值濾波閾值與其實(shí)際噪聲能量水平的失配,從而顯著地降低算法的去噪性能。
【作者單位】： 浙江師范大學(xué)機(jī)械設(shè)備與測(cè)控技術(shù)研究所;
【關(guān)鍵詞】： 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 本征模函數(shù) 幅值閾值濾波 乘性噪聲去除
【基金】：國家自然科學(xué)基金(51575497,51405449) 浙江省杰青基金(R1100002)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN911.4
【正文快照】： 0前言*乘(法)性噪聲去除,在圖像處理、雷達(dá)、遙感、激光學(xué)等許多學(xué)科領(lǐng)域中都會(huì)涉及[1]。乘性噪聲往往由信道不理想引起,而乘性隨機(jī)性可以看成系統(tǒng)的時(shí)變性或者非線性所造成的。目前常用的乘性噪 聲去除方法有濾波技術(shù)和盲源分離等[2-4],像自適應(yīng)維納濾波、非線性濾波及同態(tài)

【相似文獻(xiàn)】

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