检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]天津大学管理学院,天津300072 [2]天津大学计算机科学与技术学院,天津300072
出 处:《天津师范大学学报(自然科学版)》2006年第4期73-76,共4页Journal of Tianjin Normal University:Natural Science Edition
基 金:天津市科技发展计划项目(04310941R);天津市应用基础研究计划项目(05YFJMJC11700)
摘 要:通常的线性滤波技术不能很好地解决非线性时间序列去噪问题,而现有的非线性去噪技术的参数选择往往要依赖于直觉和经验.为此,提出基于互信息判据的小波去噪方法,利用小波进行非线性去噪处理,并以互信息作为去噪处理截止的判定条件,给出了小波去噪算法,分析了其优势,并进行了仿真实验.仿真结果表明,小波算法能更好地处理不平稳和突发的噪声;互信息所指示的优化截断尺度,既较好地保留了信号的动力结构,又有效地实现了非线性噪声过滤.Linear filtering methods often fail in the case of nonlinear time series disturbed by noise. There are a few nonlinear denoise methods, which make use of locally geometrical structure of reconstructed space to identify noise. But reasonable selection of local radius is often an open problem. A novel wavelet denoise method based on mutual information criterion to determine truncation scales of wavelet bases is proposed. Comparing with Fourier denoise methods, the compact support of wavelet bases could deal with non-stationary and burst noise well. Simulation demonstrates that, by means of mutual information criterion, wavelet denoise could distinguish between dynamical structure of signal and noise effectively.
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] F222[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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