导读:本文包含了自适应噪声消除论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:噪声,自适应,中值,傅立叶,脉冲,算法,最小。
自适应噪声消除论文文献综述
叶博,高晓文,陈小军[1]（2019）在《光纤线列阵拖曳噪声的自适应消除》一文中研究指出拖曳过程中的阵列抖动会严重影响解调信号的背景噪声。论文分析了自适应滤波器的原理和LMS算法的应用,并将自适应滤波降噪的方法应用在光纤水听器阵列拖曳数据中。处理结果表明,自适应滤波器在不降低目标信息强度的条件下,可将低频噪声降低约5dB。并且采用不敏感阵元作为参考通道输入情况下,降噪的效果更为明显。(本文来源于《中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集》期刊2019-05-25）
王拓,王洪雁,裴炳南[2]（2019）在《一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法》一文中研究指出针对传统中值滤波算法对高密度椒盐噪声图像滤波效果差的问题,基于循环迭代处理思想,提出一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法。在传统基于决策滤波方法基础上,所提算法自适应调整滤波窗口尺寸并计算滤波窗口内非椒盐像素中值以替换噪声像素,进而根据噪声密度自适应决定算法迭代次数,以完全消除椒盐噪声并恢复原始图像。仿真结果表明,对噪声密度为10%～99%的图像,与标准中值滤波及其4种改进算法相比,所提算法能较快消除椒盐噪声且可较好恢复原始图像细节。(本文来源于《电光与控制》期刊2019年02期）
曹静杰,杨志权,杨勇,孙秀丽[3]（2018）在《一种基于曲波变换的自适应地震随机噪声消除方法》一文中研究指出基于稀疏反演的随机噪声消除方法需要估计一个与噪声能量相匹配的阈值才能获得可靠的去噪结果。由于不同数据的噪声能量不同,因此通常采用人工调节的方法获得合理的阈值估计,这会耗费大量的计算资源和人力成本。为此提出一种自适应的随机噪声消除方法,以曲波变换为稀疏变换,通过迭代过程中解的稀疏性与拟合误差之间的内在关系确定合适的阈值,并且自动终止迭代,因而不依赖于对噪声能量的估计就能实现对噪声的消除。利用理论模型数据及两个地区实际地震数据验证了方法的有效性。(本文来源于《石油物探》期刊2018年01期）
乔宗超,唐露新,刘海[4]（2016）在《自适应滤波算法消除泥浆脉冲信号中的泵冲噪声》一文中研究指出随钻测量系统中自适应噪声抵消器可根据泥浆脉冲信号的特点,运用自适应噪声抵消算法抑制噪声干扰,但同时也会抵消掉部分有用信号,影响后续解码的可靠性。在分析泥浆脉冲信号噪声干扰及自适应滤波算法的基础上,提出一种新的滤波算法,用自适应陷波器来降低主通道信号与参考信号的相关性,保护有用信号不被抵消,克服了以往单采用自适应噪声抵消器存在的最大弊端。实验结果表明,自适应陷波器、自适应噪声抵消器相配合的自适应滤波算法,能在任何信噪比情况下有效滤除泵冲噪声并保护有用信号的能量,简单可靠且适用性强,对提高泥浆脉冲信号的信噪比,降低随钻测量通信的误码率,具有较高的实用价值。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2016年07期）
郭英歌,陈晶晶,邹彬彬,王润田[5]（2015）在《利用自适应噪声抵消消除工频脉冲干扰仿真》一文中研究指出介绍一种将自适应噪声抵消算法应用于消除周期性工频脉冲干扰的方法。该方法利用周期sinc函数仿真工频脉冲干扰信号,与白噪声迭加作为参考输入,利用最小均方(Least Mean Square,LMS)算法与归一化最小均方(Normalized Least Mean Square,NLMS)算法进行自适应噪声抵消滤波仿真实验。MATLAB仿真处理结果显示,在无增益、增益饱和、增益过饱和这叁种情况下,当信噪比为3 d B时,分别用LMS算法与NLMS算法滤波后可以清晰地分辨多次回波。(本文来源于《声学技术》期刊2015年04期）
梁龙帅,许兵,杨国创[6]（2015）在《利用自适应正交滤波法消除InSAR干涉图相位噪声》一文中研究指出干涉图滤波是In SAR数据处理的关键步骤,滤波结果的好坏直接影响In SAR解算结果的可靠性。针对现有滤波方法的不足,文章研究了自适应正交滤波目标函数的构造,通过广义交叉验证对平滑参数进行选择,并将构造的函数运用于In SAR干涉图中,通过与其他方法进行对比,证实自适应正交滤波能有效地去除相位噪声的影响,且能最大程度地保持In SAR干涉相位中的有用信息。(本文来源于《地矿测绘》期刊2015年02期）
路翠华,李国林,陆巍巍[7]（2014）在《基于组合自适应横向滤波器的噪声消除》一文中研究指出为有效消除无法获取相关噪声源情况下有用窄带信号中的噪声,根据窄带信号的可预测特性,采用自适应横向滤波器对噪声进行抑制。为进一步提高噪声消除性能,设计了组合自适应横向滤波器结构。采用该结构对窄带信号中的噪声进行消除,计算量明显小于采用普通自适应横向滤波结构,并且能获得更好的噪声消除效果。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2014年05期）
王天杨,李建勇,程卫东[8]（2014）在《基于改进的自适应噪声消除和故障特征阶比谱的齿轮噪源干扰下变转速滚动轴承故障诊断》一文中研究指出变转速工作模式和齿轮噪源干扰是阻碍滚动轴承故障诊断的两个难题。虽然基于转速信号的角域重采样技术和基于参考信号的自适应噪声消除算法为这两个问题提供了可靠的解决路线,但是由于安装空间和成本的限制,转速信息和参考信号在实际工程中往往难以获取。为解决这一难题,提出了一种不依靠上述辅助设备的滚动轴承故障诊断新算法。整个算法由五部分组成:(1)利用峰值啮合倍频趋势线构造参考信号对混合信号进行自适应滤波以削弱齿轮噪源对轴承故障共振频带获取的干扰;(2)利用谱峭度快速算法确定由轴承故障引起的高频共振所对应的中心频率,滤波带宽和对应的尺度并直接得到最能反映轴承故障的滤波包络;(3)利用短时傅里叶变换求得两次滤波后包络信号的包络时频谱并利用峰值搜索算法对瞬时故障特征频率趋势线进行提取;(4)提出基于采样频率重调的重采样算法,对谱峭度滤波结果进行故障阶比域重采样;(5)利用傅里叶变换求取重采样信号的故障特征阶比谱,并提出新的故障诊断策略对滚动轴承的运行状态进行判断。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。(本文来源于《振动与冲击》期刊2014年18期）
常太华,李伟,胡阳,王海东[9]（2014）在《基于串联自适应噪声消除器的热工过程数据融合技术》一文中研究指出针对火电厂现场数据容易受到各种噪声干扰的问题,提出了一种二级串联自适应噪声消除器,将ANC系统与ALE系统串联起来联合消噪,提高了信号精度。对于多个传感器的数据融合问题,结合一种分布式融合结构模型,并采用一种权值最优分配准则作为融合中心算法,改善了数据处理方式,提高了数据可用性。最后,基于一种热量信号构造模型的实际数据仿真进行仿真,得到的计算热量信号数据波动较小,稳态效果更好,去噪效果明显。(本文来源于《华东电力》期刊2014年01期）
艾超,胡方明[10]（2013）在《消除脉冲噪声的改进自适应滤波算法》一文中研究指出针对灰度图像受脉冲噪声污染后的恢复处理问题,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。该方法根据脉冲噪声的分布特点,采用极大值、极小值和领域均值判定准则进行噪声点的检测,然后用检测窗口内最小非噪声点集合的中值作为噪声点的滤波输出。实验结果表明,与其他几种算法相比,文中算法不仅在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio)和结构相似度(Structural Similarity,SSIM)上有较大优势,而且还具有较低的时间复杂度和更好的自适应性。也进一步说明该方法不仅能有效地检测并滤除噪声点,还能较好地保护图像的边缘细节。(本文来源于《电子科技》期刊2013年12期）
自适应噪声消除论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对传统中值滤波算法对高密度椒盐噪声图像滤波效果差的问题,基于循环迭代处理思想,提出一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法。在传统基于决策滤波方法基础上,所提算法自适应调整滤波窗口尺寸并计算滤波窗口内非椒盐像素中值以替换噪声像素,进而根据噪声密度自适应决定算法迭代次数,以完全消除椒盐噪声并恢复原始图像。仿真结果表明,对噪声密度为10%～99%的图像,与标准中值滤波及其4种改进算法相比,所提算法能较快消除椒盐噪声且可较好恢复原始图像细节。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
自适应噪声消除论文参考文献
[1].叶博,高晓文,陈小军.光纤线列阵拖曳噪声的自适应消除[C].中国声学学会水声学分会2019年学术会议论文集.2019
[2].王拓,王洪雁,裴炳南.一种消除椒盐噪声的迭代自适应中值滤波算法[J].电光与控制.2019
[3].曹静杰,杨志权,杨勇,孙秀丽.一种基于曲波变换的自适应地震随机噪声消除方法[J].石油物探.2018
[4].乔宗超,唐露新,刘海.自适应滤波算法消除泥浆脉冲信号中的泵冲噪声[J].仪器仪表学报.2016
[5].郭英歌,陈晶晶,邹彬彬,王润田.利用自适应噪声抵消消除工频脉冲干扰仿真[J].声学技术.2015
[6].梁龙帅,许兵,杨国创.利用自适应正交滤波法消除InSAR干涉图相位噪声[J].地矿测绘.2015
[7].路翠华,李国林,陆巍巍.基于组合自适应横向滤波器的噪声消除[J].航天电子对抗.2014
[8].王天杨,李建勇,程卫东.基于改进的自适应噪声消除和故障特征阶比谱的齿轮噪源干扰下变转速滚动轴承故障诊断[J].振动与冲击.2014
[9].常太华,李伟,胡阳,王海东.基于串联自适应噪声消除器的热工过程数据融合技术[J].华东电力.2014
[10].艾超,胡方明.消除脉冲噪声的改进自适应滤波算法[J].电子科技.2013
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