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Scattered speckle of transient figure image wave filtering gaining specifically for pair of pulse lasers irradiate way accuracy goes and chirping to carry out the data handling method carrying out the field studying , realizing within extremely short period to microtime displacement finds the solution. Distribute the noise there being existing the intense pellet random in speckle streak image middle , bring very big deviation, to very big deviation the centre line extracting the scattered speckle streak image's, therefore, dislodging pellet random noise effect , strengthening the scattered speckle streak image is the key that the ESPI data image handles. The two pulse transient distributes a speckle since between pertinent two images the existence brightness difference, leads to interference design signal-to-noise ratio difference, existence very strong background noise, wave filtering intervening design therefore specifically for the two pulse transient distributes a speckle go and chirp extraordinary key, besieges the bottleneck problem winding scattered speckle of transient electron measurement though the wave filtering place of go and chirping to there be existing deficiency in very diversified method , but every kind of method taking form at present already distributing the speckle image, already has become. Minor wave alternation and window FFT wave filtering method are equal but the density and noise being based on a streak under the resolution ratio in diversity distribution characteristic goes to chirp, have the enhanced effect of border at the same time, the minor already with two-dimensional straggling orthogonality wave shifts success in Tsinghua University being used for pertinent figure wave filtering process middle , FFT wave filtering method belongs to but Xin Xing method in the window , has not gained more actual application. The project puts up capital by the experiment building scattered speckle of two pulse transient pilot system , collect the scattered speckle of transient intervening design, small wave alternation method and Xin Xing with two-dimensional straggling orthogonality together window FFT method leads into wave filtering process , the comparison being in progress between two kinds wave filtering method result analyses , method go along small wave alternation and window FFT wave filtering to orthogonality verifies and estimates that and comparing with the tradition middle value wave filtering method result go along,gain the conclusion estimating that.
For the double-pulse laser irradiation method to obtain the transient filter denoising of digital speckle image data processing method of research to achieve in a very short time interval on the accuracy of the instantaneous displacement field solution. Speckle fringe images of particles there is a strong random noise, to extract the centerline of the image speckle fringe great bias, therefore removing the impact of particles of random noise and enhance speckle ESPI fringe images of data image processing key. Due to two double-pulse transient coherent speckle brightness differences between images, resulting in poor signal to noise ratio interference pattern, there is strong background noise, so for the double-pulse transient speckle interference pattern de-noising filter is critical Although the speckle image denoising filtering has become very many ways, but each method there are deficiencies, has become a plague transient electronic speckle measurement bottleneck problem. Wavelet Transform and FFT window filtering method can be striped in different resolutions according to the density and distribution of the noise characteristics of de-noising, but also has the role of edge enhancement, Tsinghua University, two-dimensional discrete orthogonal wavelet transform has been successfully used for digital related filtering process, while the window FFT filtering method is an emerging method, yet more practical application. The project to build double-pulse transient by experiment speckle test system, collecting the transient speckle interference pattern, and two-dimensional discrete orthogonal wavelet transform method and the emerging window of FFT filtering method is introduced into the process of filtering method in two between the results a comparative analysis with traditional median filtering method for comparison of results of the orthogonal wavelet transform and FFT window filtering method validation and evaluation, access to evaluation findings. Asked by: lively
鸟类音频信号不同于人声信号，针对鸟类音频信号，文中给出了多种小波方式优化的音频处理手段。为了得到了去噪效果明显的去噪手段，采用离散小波变换进行信号的分区阈值去噪。The bird audio signal is different from the human voice signal. For bird audio signals, a variety of wavelet methods are optimized for audio processing. In order to obtain a denoising method with clear denoising effect, a discrete wavelet transform is used to perform signal partition threshold denoising.
这个够做一篇本科毕业论文了。还是自己做吧。有问题别人可以帮你。但是主要的工作还是得自己做。这个问题没人会帮你回答，我算是牺牲采纳率帮你捧捧场了。
1. 彭玉华，《小波分析与工程应用》(20万字)，科学出版社，1999年2. Yuhua Peng, Wenbing Wang, The Applications of Wavelet Transform inElectromagnetic Object Detection, The Third International Symposium on Antennasand EM Theory, Session 9I, , September 6-9,1993,Nanjing, Peng, Wenbing Wang, “On the representations of Hankel integral operatorin bases of orthogonal wavelets”, Proceedings of the 1994international conference on computational electromagnetic and its applications,Session I,pp. 17-22, November 1-4,1994,Beijing, Qun, Peng Yuhua, Wang Wenbing , Xiao Yanming, “On the Use of Wavelet MOMto Solve the EFIE”, Journal of Systems Engineering and Electronics,, , 1997, . Yuhua Peng ,, De-noising by Modefied Soft Thresholding, ,IEEE APCCAS, Peng , Wavelet Transform Based Filter for Smoothing of Signals,International Conference on Computational Electromagnetic andIts Applications, , . 彭玉华,信号在多尺度空间的滤波, 通信学报,2000,. 彭玉华, 汪文秉, “小波用于估测散射波波达时间及去噪”, 电子学报，第24卷第4期, 96年4月，pp113-1169. 彭玉华, 董晓龙, 汪文秉, 高静怀, “小波变换在电磁场数值计算中的应用”, 电子学报，第24卷第12期, 96年12月，, (Engineering index 1997, 摘录)10. 彭玉华, 汪文秉, “应用小波变换于电磁场目标后向散射信号的时频图分析”, 电子学报，第23卷第9期, 95年9月， (Engineering index 1996， 摘录,)11. 彭玉华，汪文秉， Hankel积分算子在两种二维正交小波基下的展开， 电子学报，第27卷第6期，1999年6月, . 彭玉华，“基于离散正交小波变换的图像去噪方法”，中国图形图象处理学报, 第4卷第8期。13. 彭玉华, 傅君眉, “大的标准TEM小室内谐振频率的计算”, 电子科学学刊，第17卷第1期, 95年1月，. 彭玉华，姜响应，“基于连续小波变换(CWT)的汉语语音谱图”，信号处理, 1999, 第15卷第4期。15. 彭玉华，姜响应，张保轩，“小波预处理与语音识别”， 山东工业大学学报，第28卷第5期，1998年10月，。16. 彭玉华，“基于离散正交小波变换的图像压缩方法”，山东工业大学学报, 第29卷第4期。17. 朱雪田,彭玉华,, 低信噪比下的提高正弦波频率估计精度算法,, 电路与系统学报,2001,18. 许宏吉,彭玉华, 雷达双频信号提取自适应滤波器的设计, 电子技术, 2002年第6期19. 高静怀, 汪文秉, 朱光明，彭玉华，“地震资料处理中小波函数的选取研究”，地球物理学报，第39卷第3期，96年5月，. 王玉平，蔡元龙，彭玉华，“电磁后向散射数据的小波包变换分析”电子科学学刊，第18卷第5期，96年9月，。
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一般情况下，这个阈值函数的选取与噪声的方差是紧密相关的。 通常情况下，现在论文中的噪声都是选用高斯白噪声。 被噪声污染的信号=干净的信号+噪声， 由于信号在空间上(或者时间域)是有一定连续性的，因此在小波域，有效信号所产生的小波系数其模值往往较大；而高斯白噪声在空间上(或者时间域)是没有连续性的，因此噪声经过小波变换，在小波阈仍然表现为很强的随机性，通常仍认为是高斯白噪的。 那么就得到这样一个结论：在小波域，有效信号对应的系数很大，而噪声对应的系数很小。 刚刚已经说了，噪声在小波域对应的系数仍满足高斯白噪分布。如果在小波域，噪声的小波系数对应的方差为sigma，那么根据高斯分布的特性，绝大部分()噪声系数都位于[-3*sigma，3*sigma]区间内。因此，只要将区间[-3*sigma，3*sigma]内的系数置零(这就是常用的硬阈值函数的作用)，就能最大程度抑制噪声的，同时只是稍微损伤有效信号。将经过阈值处理后的小波系数重构，就可以得到去噪后的信号。 常用的软阈值函数，是为了解决硬阈值函数“一刀切”导致的影响(模小于3*sigma的小波系数全部切除，大于3*sigma全部保留，势必会在小波域产生突变，导致去噪后结果产生局部的抖动，类似于傅立叶变换中频域的阶跃会在时域产生拖尾)。软阈值函数将模小于3*sigma的小波系数全部置零，而将模大于3*sigma的做一个比较特殊的处理，大于3*sigma的小波系数统一减去3*sigma，小于-3*sigma的小波系数统一加3*sigma。经过软阈值函数的作用，小波系数在小波域就比较光滑了，因此用软阈值去噪得到的图象看起来很平滑，类似于冬天通过窗户看外面一样，像有层雾罩在图像上似的。 比较硬阈值函数去噪和软阈值函数去噪：硬阈值函数去噪所得到的峰值信噪比(PSNR)较高，但是有局部抖动的现象；软阈值函数去噪所得到的PSNR不如硬阈值函数去噪，但是结果看起来很平滑，原因就是软阈值函数对小波系数进行了较大的 “社会主义改造”，小波系数改变很大。因此各种各样的阈值函数就出现了，其目的我认为就是要使大的系数保留，小的系数被剔出，而且在小波域系数过渡要平滑。 还有的什么基于隐马尔科夫模型去噪，高斯混合尺度去噪(英文缩写好像是GSR,不好意思，记不大清楚了)和自适应阈值去噪等，也就是利用有效信号的小波系数和噪声的小波系数在小波域的分布特征不同等特征来进行有效信号的小波系数和噪声的小波系数在小波域的分离，然后重构得到去噪后的信号。 说了这么多，忘了关键的一点，如何估计小波域噪声方差sigma的估计，这个很简单：把信号做小波变换，在每一个子带利用robust estimator估计就可以(可能高频带和低频带的方差不同)。 robust estimator就是将子带内的小波系数模按大小排列，然后取最中间那个，然后把最中间这个除以就得到噪声在某个子带内的方差sigma。利用这个sigma，然后选种阈值函数，就可以去去噪了~~
鸟类音频信号不同于人声信号，针对鸟类音频信号，文中给出了多种小波方式优化的音频处理手段。为了得到了去噪效果明显的去噪手段，采用离散小波变换进行信号的分区阈值去噪。The bird audio signal is different from the human voice signal. For bird audio signals, a variety of wavelet methods are optimized for audio processing. In order to obtain a denoising method with clear denoising effect, a discrete wavelet transform is used to perform signal partition threshold denoising.
1、 降噪步骤：（1） 一维信号的小波分解。选择一个小波并确定分解的层次，然后进行分解运算。（2） 小波分解高频系数的阈值量化。对各个分解尺度下得高频系数选择阈值进行软阈值量化处理。（3） 一维小波重构。根据小波分解的最底层低频系数和各高频系数进行一维小波重构。matlab里面有关于去噪的函数，你可以找一下~~这说的只是基本原理，希望有所帮助
Abstract: The image intensification is refers to in the enhancement image the useful information, it may be a distorted process, its goal is must strengthen the visual the sharp image will become clear or emphasized certain is interested the characteristic, suppresses is not interested the characteristic, causes it improvement picture quality, the rich information content, the enhancement imagery interpretation and the recognition effect imagery processing method. First chapter introduced the wavelet algorithm history and in the reality application first. Then analyzes several kind of wavelet transformations the method, including continual wavelet transformation, separate wavelet transformation and two-dimensional separate wavelet transformation. In this topic experiment, is precisely two-dimensional separate wavelet transformation which uses. Second chapter simply introduced the image intensification two kind of methods: Spatial domain ydo law and frequency range law. Will carry on about the image intensification further discussion in the third chapter under the MATLAB environment. Third chapter first makes the simple introduction to the MATLAB development and introduces it emphatically in various domains strong point. Then the key research image gradation level revises, and gives each algorithm the MATLAB procedure and the movement result. In deepening theory knowledge foundation further familiar MATLAB use. Finally enclosed experimental three sections of procedures: The two-dimensional separate wavelet transformation, and improves the visual quality based on the DWT image auto-adapted enhancement and outputs. Key words: Image intensification; MATLAB; Wavelet transformation; Separate wavelet transformation
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
数字图像处理是利用计算机对图像信息进行加工以满足人的视觉心理或者应用需求的行为，应用广泛，多用于测绘学、大气科学、天文学、美图、使图像提高辨识等。这里学术堂为大家整理了一些数字图像处理毕业论文题目，希望对你有用。1、基于模糊分析的图像处理方法及其在无损检测中的应用研究2、数字图像处理与识别系统的开发3、关于数字图像处理在运动目标检测和医学检验中若干应用的研究4、基于ARM和DSP的嵌入式实时图像处理系统设计与研究5、基于图像处理技术的齿轮参数测量研究6、图像处理技术在玻璃缺陷检测中的应用研究7、图像处理技术在机械零件检测系统中的应用8、基于MATLAB的X光图像处理方法9、基于图像处理技术的自动报靶系统研究10、多小波变换及其在数字图像处理中的应用11、基于图像处理的检测系统的研究与设计12、基于DSP的图像处理系统的设计13、医学超声图像处理研究14、基于DSP的视频图像处理系统设计15、基于FPGA的图像处理算法的研究与硬件设计
基于小波变换的图像增强是一种常用的图像处理技术，MATLAB提供了很多函数和工具箱来实现这一过程。以下是MATLAB中基于小波变换的图像增强的示例代码：% 读取图像文件img = imread(''); % 对图像进行小波分解 [c,s] = wavedec2(img, 2, 'db4'); % 通过对小波系数进行阈值处理来减小噪声 thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi',c,s);sorh = 's'; % 选择软阈值[cxd,lxd,perf0,perfl2] = wdencmp('gbl',c,s,'db4',2,thr,sorh); % 对增强后的图像进行显示 imshow(uint8(cxd));这段代码首先使用MATLAB内置的imread函数读取一幅图像，并使用wavedec2函数对图像进行二级小波分解。接着，通过调用wthrmngr函数来计算一个适当的阈值，再通过wdencmp函数来对小波系数进行阈值处理。最后，通过imshow函数将增强后的图像进行显示。需要注意的是，这段示例代码只是基于小波变换的图像增强的一个简单示例，实际的应用需要根据具体的需求进行相应的调整和优化。
题目基于小波变换的图像去噪方法研究学生姓名陈菲菲学号 1113024020 所在学院物理与电信工程学院专业班级通信工程专业1 101 班指导教师陈莉完成地点物理与电信工程学院实验中心 201 5年5月 20日 I 毕业论文﹙设计﹚任务书院(系) 物理与电信工程学院专业班级通信 1 101 班学生姓名陈菲菲一、毕业论文﹙设计﹚题目基于小波变换的图像去噪方法研究二、毕业论文﹙设计﹚工作自 201 5年3月1日起至 201 5年6月20 日止三、毕业论文﹙设计﹚进行地点: 物理与电信工程学院实验室四、毕业论文﹙设计﹚的内容 1、图像处理中,输入的是质量低的图像,输出的是改善质量后的图像。常用的图像处理方法有图像增强、复原、编码、压缩等。一般图像的能量主要集中在低频区域中,只有图像的细节部的能量才处于高频区域中。因为在图像的数字化和传输中常有噪声出现,而这部分干扰信息主要集中在高频区域内,所以消去噪声的一般方法是衰减高频分量或称低通滤波,但与之同时好的噪方法应该是既能消去噪声对图像的影响又不使图像细节变模糊。为了改善图像质量,从图像提取有效信息,必须对图像进行去噪预处理。设计任务: (1 )整理文献,研究现有基于小波变换的图像去噪算法,尝试对现有算法做出改进; (2 )在 MATLAB 下仿真验证基于小波变换的图像去噪算法。 2 、要求以论文形式提交设计成果,应掌握撰写毕业论文的方法, 应突出“目标,原理,方法,结论”的要素,对所研究内容作出详细有条理的阐述。进度安排: 1-3 周:查找资料,文献。 4-7 周:研究现有图像去噪技术,对基于小波变换的图像去噪算法作详细研究整理。 8-11 周: 研究基于小波的图像去噪算法,在 MATLAB 下对算法效果真验证。 12-14 周:分析试验结果,对比各种算法的优点和缺点,尝试改进算法。 15-17 周:撰写毕业论文,完成毕业答辩。指导教师陈莉系(教研室) 系( 教研室) 主任签名批准日期 接受论文( 设计) 任务开始执行日期 学生签名 II 基于小波变换的图像去噪方法研究陈菲菲( 陕西理工学院物理与电信工程学院通信 1 101 班,陕西汉中 72300 0) 指导教师: 陈莉[摘要] 图像去噪是信号处理中的一个经典问题, 随着小波理论的不断完善,它以自身良好的时频特性在图像去噪领域受到越来越多的关注。基于小波变换的去噪方法有很多
Abstract: The image intensification is refers to in the enhancement image the useful information, it may be a distorted process, its goal is must strengthen the visual the sharp image will become clear or emphasized certain is interested the characteristic, suppresses is not interested the characteristic, causes it improvement picture quality, the rich information content, the enhancement imagery interpretation and the recognition effect imagery processing method. First chapter introduced the wavelet algorithm history and in the reality application first. Then analyzes several kind of wavelet transformations the method, including continual wavelet transformation, separate wavelet transformation and two-dimensional separate wavelet transformation. In this topic experiment, is precisely two-dimensional separate wavelet transformation which uses. Second chapter simply introduced the image intensification two kind of methods: Spatial domain ydo law and frequency range law. Will carry on about the image intensification further discussion in the third chapter under the MATLAB environment. Third chapter first makes the simple introduction to the MATLAB development and introduces it emphatically in various domains strong point. Then the key research image gradation level revises, and gives each algorithm the MATLAB procedure and the movement result. In deepening theory knowledge foundation further familiar MATLAB use. Finally enclosed experimental three sections of procedures: The two-dimensional separate wavelet transformation, and improves the visual quality based on the DWT image auto-adapted enhancement and outputs. Key words: Image intensification; MATLAB; Wavelet transformation; Separate wavelet transformation