Wiener滤波

摘要： 同时震源数据包含了多炮之间的串扰噪声,不能直接用于常规数据处理流程.因此,需要对混叠的波场进行分离得到常规采集的单炮记录.本文基于稀疏迭代反演分离,提出了一种具有尺度与空间自适应的Wiener阈值选取方法.该阈值选取方法能够根据不同迭代环境计算不同尺度下串扰噪声的方差和不同空间位置有效信号的方差,从而自适应调整阈值大小,最终通过对变换域系数进行收缩来达到去除串扰噪声的目的.理论模型数据和实际数据测试结果表明,本文方法能够快速有效地压制串扰噪声和保护弱有效信号,取得了比Contourlet域子带一致Wiener阈值方法和Curvelet域指数衰减阈值方法更好的分离效果.

摘要： 邓自立,男,1938年生,教授,博士研究生导师,国务院政府特殊津贴获得者。1962年黑龙江大学数学系数学专业本科毕业,作为数学系首届毕业生以优异成绩被选拔留校任教。师从留美归国著名数学家卢庆骏教授。从I960年至1965年参加由卢庆骏教授主持的“概率论研讨班”,学习和研究Wiener滤波理论,从此由纯数学领域跨入控制理论领域。

摘要： 脊波变换适用于表示具有各向异性奇异性对象的局部特性,但各自对对方所使用的局部特性的应用效果却不明显。本研究通过仿真实验比较,说明了小波和脊波对图像去噪的优点,其中二进小波变换在每次分解时不进行下采样,与小波级数相比,它是冗余的,且二进小波变换的部分系数扰动不会带来重构信号的严重失真。在相同的误判概率下,基于二进小波变换的信号去噪效果会好于基于小波级数变换的信号去噪效果。因此提出了一种基于二进脊波变换的图像去噪算法。

摘要： 一般来说DR图像中均存在噪声信号,从而导致图像失真,针对此类问题,本文提出了一种基于Anscombe变换的图像重建方法.首先将图像中的Possion噪声信号通过Anscombe变换转换为Gaussian信号,然后通过Wiener滤波对DR图像进行重建,以提高图像清晰度.并将重建图像和原始噪声图像以及多桢叠加图像进行比较,发现本文中提出的图像重建方法能有效的降低噪声信号的影响.

摘要： 为了检测TFT-LCD面板上可能出现的点缺陷和线缺陷,同时为应对其粗糙面及透明、半透明材质在光线的散射和多重反射下缺陷成像边缘较模糊的问题,提出了一种不依赖于边缘的TFT-LCD缺陷机器视觉自动检测方法.由工业CCD相机采集到的图像,采用Wiener滤波实现图像去噪;构造实值Gabor小波滤波器实现纹理背景抑制;采用基于最大熵的阈值分割方法分割缺陷;最后提取缺陷参数.通过实验实现了对样本图像中缺陷的判断、定位、面积测算和形状确定,与已有机器视觉检测方法相比,算法能够显著提高检测效率,适合缺陷在线检测.

摘要： 雾霾环境会极大地降低视频中事物的能见度.针对目前去雾算法存在运算复杂度大、处理时间长的缺点,提出一种基于Wiener滤波的快速去雾算法,首先获取暗原色模型,通过Wiener滤波自适应获取透射率分布图并进行初级和深度去雾,最后通过自适应对数变换进行亮度调整,得到去雾后图像.实验证明,相比现有的先进方法,改进算法具有处理速度快和去雾效果好的优点.

摘要： 针对压缩感知中的图像重构问题,基于近似消息传递(AMP)框架,提出一种新的图像压缩重构算法.该算法推导AMP框架在小波域下的系数迭代公式,证明AMP中滤波函数的操作对象是图像的小波系数,通过小波变换提高处理对象的稀疏度,并引入Wiener函数降低标量函数的求导复杂度.实验结果表明,与基于梯度投影的重构算法和正交匹配追踪算法相比,该算法具有较好的视觉效果和较高的重构精度.

摘要： 应用现代时间序列与状态空间方程的转换定理，将带观测时滞的ARMA信号转换为状态空间模型。本文描述存在时滞的系统和噪声的方法是用自回归滑动平均模型（ARMA），通过ARMA信号与状态空间模型的转换来完成模型的转换，在转换过程中将时滞巧妙的嵌入到状态转移矩阵Φ中，从而得到信息滤波器形式的Kalman滤波器。提出了加权融合反卷积Wiener滤波器。一个仿真例子说明其有效性。

摘要： 针对海天背景红外目标信噪比低且容易受到海面杂波、云层背景干扰的问题,提出了一种基于Wiener滤波的海天背景红外目标检测算法。首先,采用Wiener滤波器实现红外图像的背景估计,利用方向梯度算子估计海天线,确定目标的潜在区域。然后,采用自适应阈值分割的方法确定目标位置。最后,根据多向梯度特征剔除虚假目标。实验结果表明,该算法具有较好的鲁棒性,且对云层边缘、海杂波有较好的抑制能力。

摘要： 针对矢量误差分散半调特征,构建了一种矢量中值多分辨金字塔变换,实验研究了变换后各级近似、细节信号中半调噪声的分布特性和消噪方法,提出了一种用wiener滤波抑制一级细节中半调噪声,并用消噪后的细节与近似信号重构连续色调图像的彩色逆半调算法.实验结果表明,该变换具有较好的信噪分离能力,其彩色逆半调结果的PSNR值较高.

摘要： 研究了Wiener滤波在GOCE卫星SGG数据处理中的应用,提出了基于低阶先验重力场模型的迭代Wiener滤波方法,以ITG2010前90阶作为先验重力场模型,将SGG数据通过三次迭代计算了模型Wiener_200deg_DD2_Vxxyy(210 阶).研究了FIR带通滤波器的频域融合方法,将EGM2008作为背景场,计算了模型GOCE_EGM2008_Vxxyyzz(220阶).结果表明:Wiener_200deg_DD2_Vxxyy模型在90阶后精度明显高于ITG2010,GOCE_EGM2008_Vxxyyzz精度高于go_cons_gcf_2_spw_r1.

摘要： 研究了Wiener滤波在GOCE卫星SGG数据处理中的应用,提出了基于低阶先验重力场模型的迭代Wiener滤波方法,以ITG2010前90阶作为先验重力场模型,将SGG数据通过三次迭代计算了模型Wiener_200deg_DD2_Vxxyy(210 阶).研究了FIR带通滤波器的频域融合方法,将EGM2008作为背景场,计算了模型GOCE_EGM2008_Vxxyyzz(220阶).结果表明:Wiener_200deg_DD2_Vxxyy模型在90阶后精度明显高于ITG2010,GOCE_EGM2008_Vxxyyzz精度高于go_cons_gcf_2_spw_r1.

摘要： 研究了Wiener滤波在GOCE卫星SGG数据处理中的应用,提出了基于低阶先验重力场模型的迭代Wiener滤波方法,以ITG2010前90阶作为先验重力场模型,将SGG数据通过三次迭代计算了模型Wiener_200deg_DD2_Vxxyy(210 阶).研究了FIR带通滤波器的频域融合方法,将EGM2008作为背景场,计算了模型GOCE_EGM2008_Vxxyyzz(220阶).结果表明:Wiener_200deg_DD2_Vxxyy模型在90阶后精度明显高于ITG2010,GOCE_EGM2008_Vxxyyzz精度高于go_cons_gcf_2_spw_r1.

摘要： 研究了Wiener滤波在GOCE卫星SGG数据处理中的应用,提出了基于低阶先验重力场模型的迭代Wiener滤波方法,以ITG2010前90阶作为先验重力场模型,将SGG数据通过三次迭代计算了模型Wiener_200deg_DD2_Vxxyy(210 阶).研究了FIR带通滤波器的频域融合方法,将EGM2008作为背景场,计算了模型GOCE_EGM2008_Vxxyyzz(220阶).结果表明:Wiener_200deg_DD2_Vxxyy模型在90阶后精度明显高于ITG2010,GOCE_EGM2008_Vxxyyzz精度高于go_cons_gcf_2_spw_r1.

摘要： 语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时，其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现，而且浊音和清音也各有其特性。鉴于此特点，给出了一种基于小波变换的Wiener滤波语音增强方法。该方法采用Wiener滤波对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的处理，既抑制了噪声，又减少了语音段的信息的损失，提高了信噪比。仿真结果说明，这是一种有效的语音增强方法。

摘要： 语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时，其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现，而且浊音和清音也各有其特性。鉴于此特点，给出了一种基于小波变换的Wiener滤波语音增强方法。该方法采用Wiener滤波对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的处理，既抑制了噪声，又减少了语音段的信息的损失，提高了信噪比。仿真结果说明，这是一种有效的语音增强方法。

摘要： 语音信号与随机噪声在不同尺度上进行小波变换时，其小波变换系数和尺度大小的特性关系存在着不同的特征表现，而且浊音和清音也各有其特性。鉴于此特点，给出了一种基于小波变换的Wiener滤波语音增强方法。该方法采用Wiener滤波对浊音和清音信号的小波变换系数作不同的处理，既抑制了噪声，又减少了语音段的信息的损失，提高了信噪比。仿真结果说明，这是一种有效的语音增强方法。

摘要： 对于带白色和有色观测噪声多传感器的单通道ARMA信号,用基于Kalman滤波的Wiener滤波方法和增广状态法,提出按标量加权最优融合Wiener滤波器和平滑器.为计算最优加权,基于Lyapunov方程提出了计算局部估计误差互协方差公式.传感器跟踪系统的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.

摘要： 对于带白色和有色观测噪声多传感器的单通道ARMA信号,用基于Kalman滤波的Wiener滤波方法和增广状态法,提出按标量加权最优融合Wiener滤波器和平滑器.为计算最优加权,基于Lyapunov方程提出了计算局部估计误差互协方差公式.传感器跟踪系统的Monte Carlo仿真例子说明了其有效性.

摘要： 一种Wiener滤波器，用于均衡第一滤波器对于经历第一滤波器并且遭受到噪声和/或干扰的输入信号的影响，其中：第一滤波器依赖于至少一个未知量；以及基于在至少一个未知量上进行平均的第一滤波器的平均表示而非被假设为已知的第一滤波器的表示来配置Wiener滤波器。

摘要： 本发明公开一种基于第二代Curvelet变换的弧形窗局部Wiener滤波方法，它涉及数字图像处理领域，主要克服现有基于第二代Curvelet变换的阈值法对系数的“过扼杀”及方形窗口方向选择性差的不足。其实现步骤为：(1)选取测试对象，加入高斯噪声，得到噪声图像；(2)对噪声图像进行第二代Curvelet变换；(3)在变换域进行各子带噪声方差的估计；(4)在变换后的各子带中，选取一个以当前要处理系数为中心的弧形区域；(5)估计当前系数的信号方差；(6)对每一个系数进行局部Wiener滤波；(7)对处理过的系数进行第二代Curvelet反变换，得到原始图像的估计。本发明具有系数萎缩灵活、方向选择性好、边缘及细节信息清晰和峰值信噪比高的优点，可用于滤除自然图像中的高斯噪声。

摘要： 本发明提出了一种基于Wiener滤波理论的非制冷红外焦平面非均匀校正算法，来源于对随机信号处理理论的深入分析，在现代信号处理技术(主要是自适应滤波技术)的支持下，构建的一种数字滤波器结构，将这种滤波器结构的分析用于非制冷红外焦平面非均匀校正问题，不但有更高的校正精度，而且具备良好的实时性。

摘要： 一种反滤波方法，所述方法包括：基于输入信号产生第一滤波信号；以及将第一滤波信号与输入信号组合以得到剩余信号。所述产生步骤包括：产生第二滤波信号，所述产生是稳定的和具有因果关系的；按照预测系数放大第二滤波信号；基于第二滤波信号获得第一滤波信号；将与输入信号有关的第一信号存储在缓冲器中；以及从缓冲器中检索时延信号。还提出了一种合成滤波方法，一种反滤波器装置和一种合成滤波器装置。

摘要： 本发明公开了一种基于Wiener过程的非平稳随机路面不平度超限概率确定方法，具体按照以下步骤进行：路面不平度用随机过程来进行模拟，设随机过程B(t)为标准Wiener过程，安全界限为b，T1为B(t)的首次超越安全界限的时间，T2为B(t)第二次超越安全界限的时间，计算T1的概率分布函数和T2的概率密度函数计算T1和T2的联合概率密度函数计算时间间隔ΔT1的概率分布函数为和时间间隔ΔT1的概率密度函数本发明得到了车辆遇到一次较大冲击后再次受到较大冲击的时间间隔的概率分布，提供了汽车抗振设计所需知晓的道路冲击极端状况，为针对路面状况进一步提高车辆行驶过程中的减振效果提供准确、完整的设计依据。

摘要： 本发明公开一种基于第二代Curvelet变换的弧形窗局部Wiener滤波方法，它涉及数字图像处理领域，主要克服现有基于第二代Curvelet变换的阈值法对系数的“过扼杀”及方形窗口方向选择性差的不足。其实现步骤为：(1)选取测试对象，加入高斯噪声，得到噪声图像；(2)对噪声图像进行第二代Curvelet变换；(3)在变换域进行各子带噪声方差的估计；(4)在变换后的各子带中，选取一个以当前要处理系数为中心的弧形区域；(5)估计当前系数的信号方差；(6)对每一个系数进行局部Wiener滤波；(7)对处理过的系数进行第二代Curvelet反变换，得到原始图像的估计。本发明具有系数萎缩灵活、方向选择性好、边缘及细节信息清晰和峰值信噪比高的优点，可用于滤除自然图像中的高斯噪声。

摘要： 本发明提出了一种基于Wiener滤波理论的非制冷红外焦平面非均匀校正算法，来源于对随机信号处理理论的深入分析，在现代信号处理技术(主要是自适应滤波技术)的支持下，构建的一种数字滤波器结构，将这种滤波器结构的分析用于非制冷红外焦平面非均匀校正问题，不但有更高的校正精度，而且具备良好的实时性。

摘要： 一种反滤波方法，所述方法包括：基于输入信号产生第一滤波信号；以及将第一滤波信号与输入信号组合以得到剩余信号。所述产生步骤包括：产生第二滤波信号，所述产生是稳定的和具有因果关系的；按照预测系数放大第二滤波信号；基于第二滤波信号获得第一滤波信号；将与输入信号有关的第一信号存储在缓冲器中；以及从缓冲器中检索时延信号。还提出了一种合成滤波方法，一种反滤波器装置和一种合成滤波器装置。

摘要： 一种光学低通滤波器10，是将水晶双折射板11、1/4波长板12和水晶双折射板13依次重叠起来的结构。在该水晶双折射板13所得到的光出射面主面的周围形成有曲率倒棱部13a、13b。该曲率倒棱宽度为使主面一侧(t2)小于侧面一侧(t1)。

摘要： 本发明提供一种基于Wiener过程和P‑EMD的机械结构剩余寿命预测方法，属于机械产品剩余寿命预估技术领域。所述方法包括：采用P‑EMD对采集的机械结构的振动信号进行分解，得到多个IMF，其中，P‑EMD表示基于粒子群优化和基于埃尔米特插值多项式的经验模态分解，IMF表示本征模函数；计算分解得到的IMF信号的近似熵，并判别所述近似熵的退化趋势；基于近似熵的变化轨迹，利用基于Wiener过程的剩余寿命预估模型对机械结构剩余寿命进行预测。采用本发明，能够提高机械结构剩余寿命的预测精度。