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基于奇異性檢測的信號去噪新方法

蔣宏 王軍

蔣宏, 王軍. 基于奇異性檢測的信號去噪新方法[J]. 電子與信息學(xué)報, 2005, 27(3): 419-422.
引用本文: 蔣宏, 王軍. 基于奇異性檢測的信號去噪新方法[J]. 電子與信息學(xué)報, 2005, 27(3): 419-422.
Jiang Hong, Wang Jun . Denoising by Singularity Detection[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(3): 419-422.
Citation: Jiang Hong, Wang Jun . Denoising by Singularity Detection[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2005, 27(3): 419-422.

基于奇異性檢測的信號去噪新方法

Denoising by Singularity Detection

  • 摘要: 該文引進了一種基于奇異性檢測的信號去噪方法,并對其在二維降噪中所需進行的復(fù)雜的線性內(nèi)插作了進一步簡化,使得整個二維降噪得以大大簡化而達到快速運算和節(jié)省存儲量的目的。文中詳細描述了該算法的理論基礎(chǔ)并給出其一維計算機仿真,同時也給出了進一步簡化后的二維降噪仿真。這種去噪方法不需要信號或噪聲的先驗信息。仿真結(jié)果表明,相比其它小波去噪方法,該方法的主要優(yōu)勢在于:它在某一時刻的脈沖噪聲的辨識和去除能力相當強,而且在去噪的同時能很好地保持信號邊緣。
  • 謝杰成,張大力,徐文立.小波圖象去噪綜述.中國圖象圖形學(xué)報,2002,7(3):209-217.[2]Donoho D L, Johnstone I M. Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage[J].Biometrika.1994, 81(3):425-[3]Mallat S, Hwang W L. Singularity detection and processing with wavelets, IEEE Trans[J].on Information Theory.1992, 38(3):617-[4]Hsung Tai-Chiu, Lun Daniel Pak-Kong, Siu Wan-Chi. Denoising by singularity detection[J].IEEE Trans. on Signal Processing.1999,47(11):3139-[5]彭玉華.小波變換與工程應(yīng)用.北京:科學(xué)出版社,1999:38-62.[6]徐長發(fā),李國寬.實用小波方法.武漢:華中科技大學(xué)出版社,2001:210-225,235-246.
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出版歷程
  • 收稿日期:  2003-09-15
  • 修回日期:  2004-06-08
  • 刊出日期:  2005-03-19

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