matlab非平稳信号噪声消除 小波变换
上传时间： 2017-04-26
上传用户：yiwen213
正弦波加窄带高斯噪声，其联合概率分布服从瑞利。
上传时间： 2014-01-01
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多小波变换图像的去噪声,EI论文,很不错的.
上传时间： 2014-05-28
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在matlab环境下利用小波实现噪声的去除
上传时间： 2017-09-07
上传用户：kernaling
阐述了小波变换去除信号噪声的基本原理和方法，研究利用小波变换技术对信号噪声进行抑制和去除非平稳信号的噪声。然后利用MATLAB软件编制程序实现了基于小波变换的正弦信号的去噪仿真分析，仿真结果表明小波变换去除噪声具有很强的实用性。
上传时间： 2017-09-10
上传用户：franktu
摘要 该文主要考虑利用图像噪声再生技术来提取图像细节 其思想是利用被滤除的噪声信号进行回收再利用 通过对噪声信号和初步去噪信号进行小波变换 比较它们的小波系数 当噪声信号的小波系数达到一定的阈值时 将噪声信号的小波系数保留叠加至初步去噪信号的小波系数 然后利用传统的软阈值去噪的方法来进行图像的去噪 从而达到既能够去除噪声 又能保留图像细节的目的 实验证明 该方法较传统的方法在去噪和细节保持上有改进
上传时间： 2017-09-15
上传用户：181992417
随着电机在工业、农业等领域的广泛应用，如何测试、分析和抑制电机振动和噪声，越来越受到人们的广泛关注。虚拟仪器技术，相比于传统仪器拥有性能高、扩展性强等优点，在工程测试等领域得到越来越广泛的应用。因此，结合虚拟仪器技术，建立电机噪声和振动的测试分析系统是一种可行的解决途径。 本文将虚拟仪器技术应用于电机的噪声和振动问题，建立了基于虚拟仪器的电机噪声振动测试分析系统。全文主要研究工作分为三部分：前两部分分别研究了系统的硬件和软件组成，建立了完整的硬件和软件系统；第三部分进行了噪声振动实验研究，验证了系统的正确性和有效性。本文的主要研究内容如下： 1．硬件部分。探讨了系统的硬件组成，建立了以传感器、信号调理电路和数据采集卡为核心的测试系统。系统硬件部分是正确采集电机噪声和振动信号的关键，是测试分析的基础。 2．软件部分。用LabVIEw虚拟仪器编程语言完成了软件部分的设计，实现了信号采集、显示、处理、诊断、打印报告等一系列功能。针对电机噪声振动的复杂性，建立了以快速傅里叶变换、功率谱函数分析、分数倍频谱分析、小波分析等信号处理方法为核心的信号分析处理功能，并用最小二乘支持向量机实现了电机故障诊断功能。 3．实验研究。实验验证了系统的信号采集、信号分析和故障诊断的正确性。构造三类电机故障，实验研究了采用最小二乘支持向量机进行故障诊断的有效性。 在总结全文的基础上，提出了该电机噪声和振动测试分析系统有待深入研究的若干问题。
上传时间： 2013-07-22
上传用户：hainan_256
传统开环运行的三相混合式步进电动机驱动系统中存在着振荡和失步等不足之处。本文针对这种情况，通过对理想化三相混合式步进电动机数学模型的分析，把三相混合式步进电动机视为一种低速同步电动机。同时，结合电流跟踪型PWM控制方式及恒流斩波驱动的工作原理，设计了基于数字信号处理器TMS320F2812的全数字三相混合式步进电动机正弦波细分驱动系统。 首先，本文从三相混合式步进电动机的数学模型出发，对步进电动机的细分驱动方式进行了研究，分析了步进电动机连续均匀旋转的工作机理。然后分析了步进电动机的运行特性及细分控制的必要性，进而分析了细分驱动对改善步进电动机运行性能的作用，并针对细分运行的一些不足之处，提出了均匀细分恒转矩控制的方案。理论分析表明，在混合式步进电动机的三相定子绕组中通以互差120°的正弦波电流时，可得到类似同步机的转矩特性，使电动机均匀旋转。 本系统硬件电路以TMS320F2812为核心，采用正弦波细分和电流跟踪型脉宽调制（PWM）技术实现三相混合式步进电动机的细分控制，使三相定子绕组电流严格跟踪电流给定信号变化。应用IR公司的IR2130集成驱动芯片进行了步进电动机驱动系统的功率驱动环节的设计，节省了板上空间，减小了装置体积。同时从装置可靠性出发，设计了一套安全可靠的硬件保护电路。 实验结果表明，本文所设计的三相混合式步进电动机正弦波细分驱动器具有优良的控制性能。细分运行时减弱了混合式步进电动机的低速振动和噪声，使电动机运行平稳，并改善了其低频运行性能。
上传时间： 2013-06-27
上传用户：ca05991270
本文介绍了从人体采集到的脉搏波信号，由于脉搏波信号信噪比比较低，给后续参数的准确测量带来了困难，所以对于噪声干扰的去除是非常重要而必须的。其中脉搏波信号中常见的噪声有工频干扰、基线漂移、肢体抖
上传时间： 2013-07-23
上传用户：fuzhoulinzexu
磁共振成像（MRI）由于自身独特的成像特点，使得其处理方法不同于一般图像.根据不同的应用目的，该文分别提出了MRI图像去噪和分割两个算法.首先，该文针对MRI重建后图像噪声分布的实际特点，提出了基于小波变换的MRI图像去噪算法.该算法详细阐明了MRI图像Rician噪声的特点，首先对与噪声和边缘相关的小波系数进行建模，然后利用最大似然估计来进行参数估计，同时利用连续尺度间的尺度相关性特点来进行函数升级，以便获得最佳萎缩函数，进一步提高图像的质量，最终取得了一定的效果.与此同时，该文对MRI图像的进一步的分析与应用展开了一定研究，提出了一种改进的快速模糊C均值聚类鲁棒分割算法.该算法先用K均值聚类方法得到初始聚类中心点，同时考虑邻域对分割结果的影响，对目标函数加以改进，用来克服噪声和非均匀场对MRI图像分割的影响，达到鲁棒分割的目的，为进一步图像处理和分析打下基础.通过实验，我们发现，无论是针对模拟图像还是实际图像，该文所提出的两个算法都取得了较好的效果，达到了预期的目的.
上传时间： 2013-04-24
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