全变分信号去噪的最佳参数选择方法
全变分信号去噪的最佳参数选择方法
摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分
图像去噪模型，介绍标准PSO算法过程，结合粒子群优法来选择最佳参数，分析了粒子群优法选择参数的过程，实验结果显示了本文所提出的参数选择方法有效性和可靠性。
关键词：全变分；信号去噪；粒子群优化算法
DOI：10.16640/https://www.360docs.net/doc/0512923856.html,ki.37-1222/t.2016.12.127
0 引言
在图像获取或传输的过程中，由于受到各种因素的影响，图像不可避免地受到了噪声的污染，给后续图像处理过程带来了极大的困难。因此图像去噪是图像处理中一个重要环节，图像的噪声去除和细节保护是一对矛盾关系，图像的低通滤波在去除噪声的同时，产生图像边缘的模糊，而人对图像的高频成分是敏感的。近年来，全变分法的图像降噪技术得到了应用，我们在运用全变分模型来去噪时候会用到很多参数。而在以前的研究中，在选取这些参数的最佳数值时，通常是依赖经验来选取的。也就是依靠经验在某个数值范围中选取
适当参数值，然后去尝试处理图像。参数少的话，其组合还可以罗列。而如果参数多的话，这显然是不太方便的。运用PSO来选取最佳参数正是基于这样的背景下提出的。
1 研究现状
1992年，Rudin、Osher和Fatemi提出了一种基于全变
分（TV，Total Variation ）模型的去噪方法[1]。该方法实质
上就是各向异性扩散，它能在去噪的同时很好地保持图像的边缘。由于全变分方法引入偏微分方程的各向异性扩散方程用于图像去噪，在平滑噪声的同时，可以使边缘得到保持，较好地解决了恢复图像细节和抑制噪声之间的矛盾[2]。基于偏微分方程的变分模型方法高质量的处理效果已引起国内
外研究学者的广泛重视[3]。近年来又有其他研究者发现全变分模型存在的不足，提出了一种基于平滑核的广义变分模型[4]。实验结果表明，该模型对于高斯噪声污染的图像能取得良好的恢复效果，相比于全变分模型，该模型获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和细节保护能力，同时还有效避免了阶梯效应[5]。Bing S提出了一种基于范数的广义的TV 去噪模型该模型能克服假边缘的产生，且在去噪的同时
保持了边缘，但该模型的峰值信噪比较低[6]。鉴于上述存在的局限，本文在前人研究变分问题直接解法的基础上，建立求解含一阶导数的变分问题优化模型，构造出了适应度函数，从而使得PSO算法成功应用到变分问题的求解当中。
2 全变分图像去噪模型
最近的研究利用Graph Laplacian，把传统的全变分（TV，Total Variation ）的局部像素联系扩展到了非局部（NL，
Non-Local）联系，与之相对应的模型是NLTV（Non-Local Total Variation）模型，也称为NL-ROF模型。NLTV的定义式如下：
3 NLTV去噪模型的参数选择方法
本研究中，我们利用粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）选择了NLTV去噪模型的参数，粒子群
优化算法的目标函数是由图像去噪之后的峰值信噪比（PSNR）来构建的。
3.1 标准PSO算法的求解步骤
算法的具体步骤[7]如下：
（1）初始化粒子群：初始化粒子群的规模，包括其位
置和速度，对每个粒子，这里都是在其允许的范围内随机地产生每一维的初始位置和初始速度。
（2）适应值的计算：对于每个粒子，首先按照建立的
模型构造适应度函数，计算出各个体的适应值。
（3）更新全局和局部最好粒子位置：对每个粒子，将
其适应值与所经历过的最好位置（即局部最优值）进行比较。
（4）飞翔算子：搜索过程中，采用标准PSO算法的进
行速度更新，从而实现整个进化过程。
（5）终止条件：设置一个最大迭代次数，当迭代次数
达到最大值时结束进化，否则转步骤2继续进化。
3.2 NLTV去噪模型的参数选择方法
NLTV去噪模型的性能主要取决于尺度参数h、标量权重μ，Split-Bregman求解过程中产生的Lagrangian乘数λ和循环次数k，而去噪的性能可以用PSNR来定量分析。因此，我们可以假设图像去噪后的PSNR为NLTV模型的参数的函数：其中，f表示函数。若视f（h，μ，λ，k）为目标函数，则可以利用PSO求解最大化PSNR的最优解（Optimal Solution），即可以选择最优的4个参数。用PSO选择最优参数的时候，位置矢量和速度矢量都是4维矢量。公式3-1中的PSNR（峰值信噪比）的定义式如下：
其中，MSE是原图像与去噪图像之间的均方误差。PSNR 的单位为dB，PSNR值越大，表示图像的失真越少。
4 实验结果
如图1图像去噪效果对比所示，我们利用Babara原始图像进行了实验。首先给图像添加高斯噪声之后生成一个加噪图像，其噪音级别为0.05，然后用NLTV去噪模型对它进行去噪，图像去噪的PSNR是根据公式（3-2）计算出来的。实验中，用PSO选择了NLTV的4个参数h、μ、λ、k，这时，NLTV的检索领域大小固定为11*11，patch大小固定为5*5。对PSO参数设置如表1 所示。
经过多次实验得出PSO选择参数的结果如表2表示，从
表中可以看出PSO的循环次数为40以上的时候4个参数值
都基本上收敛，表2中的平均项和标准偏差项是循环次数为40以上的各参数的平均和对应的标准偏差。由此我们可以确定NLTV的4个参数的范围：h的范围为0.12左右；μ的范
围为95.52。λ的范围为88.62左右、k的范围为8左右。
5 结论
本文将PSO算法应用到了求解变分问题的近似解当中，拓展了PSO算法的应用领域。经过以上分析，可以看出用PSO 方法可以很好的得出最佳参数，且简单易行。通过文中建立的模型及数值实验结果来看，该思路是完全可行的，结果的精度也令人非常满意。对研究变分问题的直接解法具有重要的理论和实际意义。然而本文仅简单的变分问题进行了讨论，对于PSO算法在更一般的变分问题中的应用，还有待进一步的研究。
参考文献：
[1]老大中.变分法基础[M].北京：国防工业出版社，2007：46-75.
[2]侯榆青，张欢，杨旭朗，陈??.全变分图像复原的研究及其三种数值方法比较[D].2008（33）：295-297.
[3]杨维，余斌霄，宋国乡.基于变分问题和广义软阈值的图像去噪[D].2005（27）：1855-1857.
[4]王益艳.基于平滑核的广义变分去噪模型[J].重庆师范
大学学报（自然科学版），2010（27）：59-64.
[5]陈明举，杨平先，王晶.基于正则化与保真项全变分自适应图像去噪模型[J].重庆邮电大学学报（自然科学版），2011（23）：621-625.
[6]谢殿广，杨进华，申琳，李培平.基于改进的自适应全变差模型的图像去噪算法[J].长春理工大学学报（自然科学版），2010：98-100.
[7]傅阳光，周成平，丁明跃. Convergence Analysis of Standard Particle Swarm Optimization Algorithm[J].应用数学，2011，24（01）：187-194.
作者简介：胡月娇（1990-），女，吉林松原人，硕士研究生，主要从事：心电信号身份识别算法。
小学生课堂小游戏及惩罚措施
课堂小游戏 1、小猴捞月 这个游戏非常有趣。大家先手拉手围成一个圆圈当“水井”，选一个小朋友站在圈内当“小月亮”，另外再选两个小朋友站在圈外当“小猴子”。游戏开始，大家按逆时针方向一边转圈走一边唱儿歌：“小月亮，晃悠悠，乐得小猴翻跟头；小月亮快快跑，小猴捉住不得了！”唱完儿歌，两个“小猴”钻进“水井”，手拉着手去捉“小月亮”，“小月亮”只能在圈内逃跑躲闪，一旦被捉住就要说出一个带“月”字的成语、诗句或表现一个小节目。接着由这个同学指定别人担任“小月亮”和“小猴子”的角色，游戏重新开始。 2、三打白骨精 这个游戏有两个同学就能玩。先背向而站，相距二步远。游戏开始后两人一块唱：“孙悟空三打白骨精！”并在原地合拍双足跳三下，注意唱到最后一个“精”字时，必须同时做180度跳，同时在落地前还要做一个造型动作。造型动作有三种：1·抬起左膝，右手反掌心在额前作搭凉棚状，同时左臂微屈勾拳为孙悟空。2·双手插腰，两腿侧开为白骨精。3·双手合掌于胸前为唐僧。这三个童话人物的制约关系是：孙悟空胜白骨精，白骨精胜唐僧，唐僧胜孙悟空。如果正巧造型相同，那么重来一次，方法同前，一旦造型之间建立了制约关系，负者就要给胜者恭敬地鞠一个躬。 4、搜捕逃犯 一人当逃犯，另一人当公安干警，用手帕蒙住他们的双眼，分别带到乒乓桌的两个对角上。主持人发令后，两人手摸着桌子一逃一追，逃犯想要躲开公安干警的搜寻，而公安干警则竭力想要找到逃犯，两人都蹑手蹑脚地走动，以免发出声响，使对方发现自己在哪里，但最终也许会糊里糊涂地撞到一起，公安干警便捉到了逃犯。接着可再换两人上场游戏。 规则：围观者只能笑，不得暗示。 5、“数七”游戏 （ 全班起立，让学生背诵数字，但逢说到７或者７的倍数时，以击掌说“停” 代替。每次游戏时，数字也可以变换。可以两人进行比赛，也可以两组进行比赛。说错了就坐下，看看有多少人最后获胜。 6、“大西瓜小西瓜”游戏 学生坐成一圈，口中喊着“大西瓜”或者“小西瓜”的口令，同时用动作比划出西瓜的模样，动作的幅度大小与所喊口令的大小相反，即比划大西瓜，口令是“小西瓜”，比划小西瓜，口令是“大西瓜”，如有错误视为违规，连续三人口令相同，第三人亦为违规。违规者处以完成特定汉语任务的处罚，例如：唱中文歌，读儿歌等等。 7、玩照镜子 只需请几组人上台,一个人当照镜子的人,另一个人当镜子,当镜子的那个人要学照镜子的人的动作。 8、挑西瓜游戏规则
小波分析在信号去噪中的应用(最新整理)
小波分析在信号去噪中的应用 摘要：利用小波方法去噪，是小波分析应用于实际的重要方面。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数，通过对几种去噪方法不同阀值的选取比对分析和基于MATLAB 信号去噪的仿真试验，比较各种阀值选取队去噪效果的影响。 关键词：小波去噪；阀值；MATLAB 工具 1、 小波去噪模型的建立 如果一个信号被噪声污染后为，那么基本的噪声模型就可以表示为()f n ()s n ()()() s n f n e n σ=+式中：为噪声；为噪声强度。最简单的情况下为高斯白噪声，且=1。()e n σ()e n σ小波变换就是要抑制以恢复，从而达到去除噪声的目的。从统计学的()e n ()f n 观点看，这个模型是一个随时间推移的回归模型，也可以看作是在正交基上对函数无参估计。小波去噪通常通过以下3个步骤予以实现： ()f n a)小波分解； b)设定各层细节的阈值，对得到的小波系数进行阈值处理； c)小波逆变换重构信号。 小波去噪的结果取决于以下2点： a)去噪后的信号应该和原信号有同等的光滑性； b)信号经处理后与原信号的均方根误差越小，信噪比越大，效果越好。 如何选择阈值和如何利用阈值来量化小波系数，将直接影响到小波去噪结果。 2、小波系数的阈值处理 2．1由原始信号确定阈值 小波变换中，对各层系数降噪所需的阈值一般是根据原信号的信噪比来决定的。在模型里用这个量来表示，可以使用MATLAB 中的wnoisest 函数计算得到σσ值，得到信号的噪声强度后，根据下式来确定各层的阈值。 thr =式中n 为信号的长度。 2．2基于样本估计的阈值选取 1)无偏似然估计(rigrsure)：是一种基于Stein 无偏似然估计原理的自适应阈值选择。对于给定的阈值T ，得到它的似然估计，再将似然T 最小化，就得到了所选的阈值，这是一种软件阈值估计。 2)阈值原则(sqtwlolg)：固定阈值T 的计算公式为。 3)启发式阈值原则(heursure)：是无偏似然估计和固定阈值估计原则的折
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图像去噪方法
图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有：高斯噪声（主要由阻性元器件内部产生）、椒盐噪声（主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声）等； 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种： 均值滤波算法：也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。 中值滤波：基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波：使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。
采用结构自适应块匹配的非局部均值去噪算法_钟莹
第35卷第12期电子与信息学报Vol.35No.12 2013年12月 Journal of Electronics & Information Technology Dec. 2013 采用结构自适应块匹配的非局部均值去噪算法 钟莹杨学志*唐益明刘灿俊岳峰 (合肥工业大学计算机与信息学院合肥 230009) 摘要：该文提出一种具有图像结构自适应性的非局部均值去噪算法。通过采用图像块间的多尺度匹配来描述图像中局部结构的相似性，增强非局部均值算法对复杂结构特征的辨别能力，实现去噪性能的提高。算法首先引入变差系数(CV)特征并提出CV-Kmeans区域分类算法，将图像划分为包含边缘及纹理的结构区域和平坦区域；在结构区域进一步根据不同尺度下图像块间的平均欧氏距离来自适应选择块尺寸；在此基础上获得新的非局部均值算法，用以去除图像噪声。实验结果表明，相比经典的非局部均值算法，基于块间概率相似性的改进型非局部均值算法以及基于区域自适应的非局部均值去噪算法提出的新算法提高了去噪性能，尤其是在纹理图像的去噪上具有明显优势。 关键词：图像去噪；非局部均值算法；自适应性；块匹配 中图分类号：TN911.73 文献标识码： A 文章编号：1009-5896(2013)12-2908-08 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2013.00099 Non-local Means Denoising Derived from Structure-adapted Block Matching Zhong Ying Yang Xue-zhi Tang Yi-ming Liu Can-jun Yue Feng (School of Computer & Information, Hefei University of Technology, Hefei 230009, China) Abstract: A distinct non-local means denoising algorithm derived from structure-adapted block matching is proposed in this paper. Multi-scale matching of image blocks is adopted to measure similarity of local structures, which can deal with complex structural characteristics effectively and subsequently improve denoising performance. To begin with, structural region (including edges and textures) and flat region are divided by introducing Coefficient of Variation (CV) characteristics and the CV-Kmeans region classification algorithm is proposed. Furthermore, the size of similar block is adaptively selected based on average Euclidean distance between blocks in structural regions. Finally, a new non-local means algorithm is proposed to remove noise. Compared to the classical non-local means algorithm, the improved algorithm using patch probabilistic similarity and the adapted non-local means denoising algorithm, experimental results show that the proposed algorithm increases denoising performance and especially demonstrates a distinct advantage in texture images. Key words: Image denoising; Non-local means algorithm; Adaptivity; Block matching 1引言 噪声的存在不仅影响图像本身的视觉效果，也影响到后续图像处理，如图像特征提取、分割、分类等，因此图像去噪是图像处理中的重要问题[1]。 图像去噪算法种类众多[2,3]，常用的去噪方法可分为统计学滤波方法、基于偏微分方程以及基于小波变换的方法等几大类[46]-。上述方法大多基于局部或半局部的平滑模型，在去噪同时会丢失图像的 2013-01-22收到，2013-05-30改回 国家自然科学基金(41076120, 60672120, 61203077, 61271381)，中国博士后科学基金(2012M521218)和中央高校基本科研业务费专项资金(2012HGCX0001, 2012HGQC0011, 2012HGBZ0639)资助课题 *通信作者：杨学志 hfut.cv@https://www.360docs.net/doc/0512923856.html, 细节和结构。Buades等人[7]利用自然图像包含众多相似结构的特性，提出非局部均值(Non-Local Means, NLM)算法。该算法的基本思想是针对去噪像素点所在图像块在全局范围内搜索相应的相似块，对相似结构进行加权平均以减少随机噪声，达到去噪的目的。NLM算法优于之前众多的常用去噪算法，成为当前的一大研究热点。 研究人员相继提出了很多NLM改进算法。Tasdizen[8]将主分量分析与NLM相结合，将噪声分量与图像信息分量分离，提高抗噪声能力。Grewenig 等人[9]通过旋转块寻找可靠相似信息，提高了NLM 算法中相似性度量的准确性。Deledalle等人[10]提出了PPB(Probabilistic Patch-Based)滤波算法，该算
适合集体的小游戏和惩罚方法
适合集体的小游戏和惩罚方法 1、合力吹汽球 借着分工合作来完成任务 人数：每组限六人 场地：不限 道具：主持人准备每组各六张签，上写：嘴巴；手（二张）；屁股；脚（二张） 汽球（每组一个） 适合：全部的人 游戏方法： 1. 分组，不限几组，但每组必须要有六人。 2. 主持人请每组每人抽签。 3. 首先，抽到嘴巴的必须借着抽到手的两人帮助来把汽球给吹起（抽到嘴巴的人不能用手自已吹起汽球）；然后二个抽到脚的人抬起抽到屁股的人去把汽球给坐破。 2、英雄救美 每队有5名女队员排成一列，每人间隔约2米，每人前有两个椅子，用一根环形锁锁住。（钥匙要差不多样子。）然后每队选1名男队员，在他面前有6、7把钥匙，他一次只能那一把钥匙，去打开锁救出美人，必须按前后顺序进行。打不开锁就必须回来换。看哪队先救出所有人。 3、七拼八凑 此游戏适合晚会最后，掀起高潮。 要求：参加人数30人-50人为佳，分成4-5组 道具：托盘、背景disco音乐、奖品一份可以是精美的糖果（可以分的） 主持人要求大家分组坐好（一定要有男有女） 将游戏规则告知大家 每组先选出一名接收者，手持托盘站在舞台上。 其它小组人员按照主持人的要求提供物品放到托盘中。最先集齐物品的小组获胜。 背景音乐起， 主持人开始宣读物品，每一个相隔一定时间给队员准备，慢慢加快。 采集物品来自日常的例如：眼镜、手表、皮带、袜子、口红、钱等，一定要有 比较难的放在最后如药片、糖果、一毛钱 聪明的主持人还可以临时选择一些东西。 5、椅上功夫 概要：在一张椅子上站最多人的游戏 方法： 1、各组互相商量要如何才能站上最多的人。 2、依照号令比赛，哪一张椅子上站最多的人。
小波变换去噪论文
摘要 小波变换归属于数学领域的调和函数的范畴，是调和分析几十年来的一个突破性进展，并且在很多科技领域内得到了广泛应用。本文旨在探讨小波变换理论，并结合专业中的地震信号去噪展开研究。 论文以小波变换为核心，首先介绍了论文研究的目的、意义及主要研究内容，由此引出了小波变换理论，并对其原理做了详细阐述。这不仅包括连续小波，离散小波，多分辨率分析方法还包括与传统傅氏变换等的对比，从而在理论上明确其性能特点的优越性。本文选定了小波阈值去噪方法。由此结合给定的信号应用matlab 进行处理，并通过对比处理结果为本文后面的处理工作选定合适的参数。从所做例子来看，小波阈值处理达到了很好的去噪效果。论文应用matlab 模拟微地震信号，结合小波阈值去噪方法对微地震信号进行了处理。在文中给出了信号的原始模拟信号，加噪信号及处理后的效果图，从图中可以看出，小波阈值去噪完成了模拟微地震信号的去噪处理。另外，对实际的微地震资料进行了试处理，达到了去噪的目的。 关键词：小波变换；去噪；微地震；分解；重构
ABSTRACT The wavelet transform attributables to the mathematical field of harmonic function areas, it’s a breakthrough progress, and in many areas of science and technology has been widely used. This study aims to explore wavelet transform theory, and the combination of professional study of seismic signal de-noising. Papers to wavelet transform at the core, first of all, on paper the purpose of thestudy, the significance and major research content, which leads to the wavelettransform theory, and its principles expounded in detail.This includes not only thecontinuous wavelet, wavelet, multire solution analysis methods include traditional Fourier transform contrast, in theory, clear the superiority of its performance characteristics. The paper selected through comparative study of wavelet de-noising threshold method.This combination of a given signal processing applications matlab,and by comparing the results of this paper to the back of the appropriate handling of the selected parameters. From doing example, wavelet thresholding to deal with a very good de-noising effect. Papers matlab simulated micro-seismic signal applications, wavelet de-noising threshold with this method micro-seismic signal processing. In this paper the original analog signal, the signal plus noise and the effects of treatment plans, as can be seen from Fig, wavelet de-noising threshold completed micro-seismic signal de-noising analog processing. Key words: wavelet；de-noising；micro-seismic；decompose；compose
心电信号去噪中的小波方法
【摘要】心电信号的降噪处理是获得清晰、有效心电图信息的必要步骤，随着医学的进步，对心电信号的信噪比和分辨率提出了越来越高的要求。小波分析作为一个新兴的数学方法在心电信号去噪中有着巨大的潜力。总结心电信号去噪中的各种小波方法，详细分析它们在心电信号去噪中的特点及应用范围，最后简要叙述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。 【关键词】阈值去噪；极大模值；小波变换；心电信号去噪 1 引言 心电信号处理是国内外近年来迅速发展的一个研究热点，是现代生命科学研究的重要组成部分，其目的是为了从获得的信号中提取有用信息。心电信号通过记录体表电位差获得，它反映了心脏的活动状况，对于心脏疾病的诊断提供了主要的依据，但是心电信号的波形复杂（主要由P、Q、R、S、T波组成），而且易受各种噪声影响，因此如何从受噪声污染的心电信号中提取清晰、有效的临床信息成为人们关注的焦点。在去噪过程中，由于心电信号具有非平稳特性且污染噪声分布范围大，限制了传统线性滤波器的使用，所以在过去的几年中小波分析被广泛地应用于心电信号的去噪中。许多学者根据心电信号噪声的特点不断提出新的小波去噪方法，使得它在心电信号的去噪应用中不断得到完善，为心电图的清晰识别奠定了基础。本研究总结小波分析在心电信号去噪中的各种方法，分析其特点及应用范围，最后阐述了心电信号小波去噪的一些问题和发展趋势。 2 心电信号噪声的来源及特点 心电信号在经过采集、数模转换过程中，不可避免的受到各种类型的噪声干扰，这些干扰使得得到的心电信号的信噪比较低,甚至淹没了心电信号。通常心电信号中主要包括以下3种噪声： ①工频干扰 主要包括50HZ 电源线干扰及高次谐波干扰。由于人体分布电容的存在使入体具有天线效应以及较长的导联线暴露在外，50HZ的工频干扰在心电信号中是常见的，依情况不同，其干扰幅度达心电信号峰一峰值的0~50%。 ②肌电干扰 由于病人的紧张或寒冷刺激，以及因某些疾病如甲状腺机能亢进等，都会产生高频肌电噪声，其产生是众多肌纤维分时随机收缩时引起的，频率范围很广(DC-1000V), 谱特性接近白噪声，其频率一般在5HZ~2KHZ之间。 ③基线漂移
如何学习数字信号处理
如何学好数字信号处理课程 《数字信号处理》是相关专业本科生培养中，继《信号与系统》、《通信原理》、《数字逻辑》等课程之后的一门专业技术课。数字信号处理的英文缩写是DSP ，包括两重含义：数字信号处理技术（Digital Signal Processing ）和数字信号处理器（Digital Signal Processor ）。目前我们对本科生开设的数字信号处理课程大多侧重在处理技术方面，由于课时安排和其他一些原因，通常的特点是注重理论推导而忽略具体实现技术的介绍。最后导致的结果就是学生在学习了数字信号处理课程之后并不能把所学的理论知识与实际的工程应用联系起来，表现在他们做毕业设计时即使是对学过的相关内容也无法用具体的手段来实现，或者由于无法与具体实际相挂钩理解而根本就忘记了。我相信，我们开设本课程的根本目的应该是让学生在熟练掌握数字信号处理的基本原理基础上，能结合工程实际学习更多的DSP 实现技术及其在通信、无线电技术中的应用技能，这也是符合DSP 本身的二重定义的，学生通过本课程的学习，将应该能从事数字信号处理方面的研究开发、产品维护等方面的技术工作。其实很多学生在大学四年学习过后都有这种反思：到底我在大学学到了什么呢？难道就是一些理论知识吗？他们将如何面对竞争日益激烈的社会呢？ 因此，大家在应用MATLAB学习并努力掌握数字信号处理的原理，基本理论的同时，应该始终意识到该课程在工程应用中的重要性，并在课后自学一些有关DSP技术及FPGA技术方面的知识。这样，学习本课程学习的三部曲是：一，学习数字信号处理的基本理论；二，掌握如何用MATLAB 实现一些基本的算法，如FFT ，FIR 和IIR 滤波器设计等；三，选择一种数字信号处理器作为实现平台进行实践学习，比如TI 公司的TMS320C54x 系列芯片，包括该处理器的硬件和软件系统，如Code Composer Studio及像MATLAB Link for Code Composer Studio这样的工具。 在学习数字信号处理的过程中，要注重培养自己的工程思维方法。数字信号处理的理论含有许多研究问题和解决问题的科学方法,例如频率域的分析方法、傅里叶变换的离散做法、离散傅里叶变换的快速计算方法等, 这些方法很好。虽然它们出现在信号处理的专业领域, 但是, 其基本精神是利用事物的特点和规律解决实际问题, 这在各个领域中是相同的。还有, 数字信号处理的理论的产生是有原因的, 这些原因并不难懂, 就是理论为应用服务, 提高使用效率。 例如: 为什么要使用频率域的分析方法?原因是从时间看问题, 往往看到事物的表面, 就像 我们用眼睛看水只能看到水的颜色, 看不到水的基本成分, 同样, 从时间看信号只能看到信号变化的大小和快慢,看不到信号的基本成分; 若采用分解物质的方法, 从成分的角度去看, 用化学分析则能看到水的各种成分, 同样, 用分解信号的方法则能看到信号里的基本成分, 至于基本成分的选择则视哪种基本类型最适合实际信号处理, 这就是频率域的分析方法。 又如: 为什么要采用离散的傅里叶变换?原因很简单, 因为要利用计算机计算傅里叶变换, 而计算机只能计算数据, 不能计算连续变量, 所以必须分离连续的傅里叶变换, 使它成为离散的傅里叶变换。 再如: 为什么要采用离散傅里叶变换的快速计算方法?原因是, 理论上离散傅里叶变换能让计算机分析频谱, 但是, 直接按照离散傅里叶变换的定义计算它, 计算量太大, 实用价值不大; 只有采用巧妙的方法降低计算量, 则离散傅里叶变换才有实用价值,这种巧妙的方法就 是离散傅里叶变换的快速计算方法。降低计算量的巧妙之处在, 离散傅里叶变换的计算量与信号的长度成正比, 科学家想办法将信号分解成为短信号, 分解成为短信号的方法有多种, 只要开动脑筋，我们也是一样可以想出来的。 最后，感谢同学们对我的支持，我会尽我所能，与大家共同探索"数字信号处理"领域的奇妙世界。
同学聚会活动小游戏(内含惩罚方法)
游戏内容： 理财高手 每个男生代表五毛钱，每个女生代表一块钱，指导师报一个钱数， 学生干部们就要抱在一起，要符合这个钱数，最迟一个或者没有找到 同伴的，要表演节目。 一拍即合 所有的人手拉手围成一个圆圈，然后将手放下。每人向左右伸出两手，左手掌心向上，放在左方学员手掌下面约3-5厘米的位置；右手掌心向下，并放在右方学员手掌上面约约3-5厘米的位置。 训练指导师朗读一篇文章，当文章中出现“一”这一字时，学员 的右手要快速拍打右边学员的手掌，左手则要尽量避免被人拍到。谁被拍到谁要表演节目。 大瞎话 由一人蒙上眼睛扮"瞎子"，坐在"瞎子"左侧的人开始不断的指在座的每一个人。当他指向其中的人和一个人，就问"瞎子"，"这个行不行？"。"瞎子"如果说不行，就继续指下一个人。知道"瞎子"同意的时候，被指的那个人就是被游戏选中的人。"瞎子"摘下眼罩，根据
每个人的表情来猜测谁被选中了，而参与的人不能告诉瞎子。当然， 被选中的也可能是"瞎子"自己。瞎子要出一个题目或者说指定一个节 目，要被选定的人去完成。和大冒险一样，节目越荒唐越刺激越好。 下一轮，由上一轮被选定人来做瞎子 爱的火花 1、道具：无 2、过程： a)游戏开始，首先挑两个双方面对站好，而且尽可能近； b)主持人喊开始的时候，双方眼睛对眼睛，如果谁先眨眼睛或者视线离开或者退缩即 算输，一直坚持到最后的获胜 泡泡糖 主持人召集若干人上台，人数最好是奇数，当大家准备好时，主 持人喊“泡泡糖”大家要回应“粘什么”，主持人随机想到身体的某个部位，台上的人就要两人一组互相接触主持人说的部位。比如，主 持人说左脚心，那么台上的人就要两人一组把左脚心相接触。而没有 找到同伴的人被淘汰出局。当台上的人数剩下偶数时，主持人要充当 1人在其中，使队伍始终保持奇数人数。最后剩下的两人胜出。因为 游戏并不具有技术和智力上的难度，所以在胜出人获得奖品时，还可
基于小波分析的信号去噪技术
基于小波分析的信号去噪技术 [摘要] 介绍了小波变换的基本思想和优点及多分辨率分析的过程, 并在MA TLAB 下利用小波变换工具箱, 编写程序实现信号去噪处理。充分显示了小波变换在处理非平稳信号中的优势。 [关键词] 小波变换 信号去噪 模极大值 李普西兹指数 在通信及计算机过程控制系统中，对信号进行实时采样是很重要的环节。但由于信号在激励、传输和检测过程中，可能不同程度地受到随机噪声的污染，特别在小信号采集和测量中，噪声干扰显得尤其严重。因此，如何消除实际信号中的噪声，从混有噪声的信号中提取有用信息一直是信息学科研究的焦点之一。傅里叶变换是一种经典方法，适用于诸多场合。但由于傅里叶变换是一种全局变换，无法表述信号的时域局部性质，而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。为了更有效地处理非平稳信号，人们提出了小波变换这种新的信号分析理论。小波变换是一种信号的时频分析，它具有多分辨率的特点，可以方便地从混有强噪声的信号中提取原始信号，被誉为分析信号的显微镜。本文主要讨论应用小波变换的理论，利用Matlab 软件在计算机上实现了信号的噪声消除，从混有噪声的实际信号中提取了原始信号，具有非常实用的意义。 1.小波变换与多分辨率分析 设ψ是定义在(-,+)∞∞上能量有限的函数，Ψ构成平方可积信号空间，记为Ψ∈L2(R)，则生成函数族{ ab ψ }： 1/2()||()ab t b t a a --ψ=ψ ,0b a -∞<<+∞> （1） Ψ(t)称为小波函数，()ab t ψ由Ψ(t)伸缩和平移生成，为小波基函数。a 为伸缩因子，b 为平移因子。对任一信号()f i ∈L2(R)的连续小波变换可定义为信号与小波基函数的内积： 1/ 2 (();,),||()ab R t b WT f t a b f a dt a --=<ψ>=ψ? （2）
全变分信号去噪的最佳参数选择方法
龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/0512923856.html, 全变分信号去噪的最佳参数选择方法 作者：胡月娇许成哲 来源：《山东工业技术》2016年第12期 摘要：基于现有的全变分信号去噪过程中依靠经验选择参数使得去噪效果精确度低的问题，本文提出一种新颖的全变分信号去噪的最佳参数选择方法，将粒子群优化算法（PSO，Particle Swarm Optimization）运用其中，首先研究了全变分图像去噪模型，介绍标准PSO算法过程，结合粒子群优法来选择最佳参数，分析了粒子群优法选择参数的过程，实验结果显示了本文所提出的参数选择方法有效性和可靠性。 关键词：全变分；信号去噪；粒子群优化算法 DOI：10.16640/https://www.360docs.net/doc/0512923856.html,ki.37-1222/t.2016.12.127 0 引言 在图像获取或传输的过程中，由于受到各种因素的影响，图像不可避免地受到了噪声的污染，给后续图像处理过程带来了极大的困难。因此图像去噪是图像处理中一个重要环节，图像的噪声去除和细节保护是一对矛盾关系，图像的低通滤波在去除噪声的同时，产生图像边缘的模糊，而人对图像的高频成分是敏感的。近年来，全变分法的图像降噪技术得到了应用，我们在运用全变分模型来去噪时候会用到很多参数。而在以前的研究中，在选取这些参数的最佳数值时，通常是依赖经验来选取的。也就是依靠经验在某个数值范围中选取适当参数值，然后去尝试处理图像。参数少的话，其组合还可以罗列。而如果参数多的话，这显然是不太方便的。运用PSO来选取最佳参数正是基于这样的背景下提出的。 1 研究现状 1992年，Rudin、Osher和 Fatemi提出了一种基于全变分（TV，Total Variation ）模型的去噪方法[1]。该方法实质上就是各向异性扩散，它能在去噪的同时很好地保持图像的边缘。 由于全变分方法引入偏微分方程的各向异性扩散方程用于图像去噪，在平滑噪声的同时，可以使边缘得到保持，较好地解决了恢复图像细节和抑制噪声之间的矛盾[2]。基于偏微分方程的 变分模型方法高质量的处理效果已引起国内外研究学者的广泛重视[3]。近年来又有其他研究 者发现全变分模型存在的不足，提出了一种基于平滑核的广义变分模型[4]。实验结果表明， 该模型对于高斯噪声污染的图像能取得良好的恢复效果，相比于全变分模型，该模型获得的去噪后的图像具有更好的客观评价指标和细节保护能力，同时还有效避免了阶梯效应[5]。Bing S 提出了一种基于范数的广义的TV 去噪模型该模型能克服假边缘的产生，且在去噪的同时保持了边缘，但该模型的峰值信噪比较低[6]。鉴于上述存在的局限，本文在前人研究变分问题直 接解法的基础上，建立求解含一阶导数的变分问题优化模型，构造出了适应度函数，从而使得PSO算法成功应用到变分问题的求解当中。
图像去噪方法
图像去噪方法 图像去噪是数字图像处理中的重要环节和步骤。去噪效果的好坏直接影响到后续的图像处理工作如图像分割、边缘检测等。图像信号在产生、传输过程中都可能会受到噪声的污染，一般数字图像系统中的常见噪声主要有:高斯噪声(主要由阻性元器件内部产生)、椒盐噪声(主要是图像切割引起的黑图像上的白点噪声或光电转换过程中产生的泊松噪声)等; 目前比较经典的图像去噪算法主要有以下三种: 均值滤波算法:也称线性滤波，主要思想为邻域平均法，即用几个像素灰度的平均值来代替每个像素的灰度。有效抑制加性噪声(一般指热噪声、散弹噪声等，它们与信号的关系是相加，不管有没有信号，噪声都存在)，但容易引起图像模糊，可以对其进行改进，主要避开对景物边缘的平滑处理。中值滤波:基于排序统计理论的一种能有效抑制噪声的非线性平滑滤波信号处理技术。中值滤波的特点即是首先确定一个以某个像素为中心点的邻域，一般为方形邻域，也可以为圆形、十字形等等，然后将邻域中各像素的灰度值排序，取其中间值作为中心像素灰度的新值，这里领域被称为窗口，当窗口移动时，利用中值滤波可以对图像进行平滑处理。其算法简单，时间复杂度低，但其对点、线和尖顶多的图像不宜采用中值滤波。很容易自适应化。 Wiener维纳滤波:使原始图像和其恢复图像之间的均方误差(在相同测量条件下进行的测量称为等精度测量，例如在同样的条件下，用同一个游标卡尺测量铜棒的直径若干次，这就是等精度测量。对于等精度测量来说，还有一种更好的表示误差的方法，就是标准误差。标准误差定义为各测量值误差的平方和的平均值的平方根，故又称为均方误差。)最小的复原方法，是一种自适应滤波器，根据局部方差来调整滤波器效果。对于去除高斯噪声效果明显。
改进的非局部均值图像去噪算法
邓志全等：改进的非局部均值图像去躁算法 _______________________________ 基金项目: 国家自然科学基金资助(10572154) 第一作者简介:邓志全(1983-)，男，中山大学科学计算与计算机应用系硕士研究生，主要研究方向为信息计算科学、数字图像处理与分析。 改进的非局部均值图像去噪算法 邓志全1） 关履泰1） 朱庆勇2） （1） 中山大学 科学计算与计算机应用系，广州 510275，lnsglt@https://www.360docs.net/doc/0512923856.html, 2） 中山大学工学院海洋研究中心，广州 510275） 摘 要: 图像去噪一直以来都是计算机图像处理和计算机视觉中的一个研究热点，其中非局部化均值算法是近年来去噪效果比较出色并引起广泛研究讨论的算法之一。本文在非局部均值算法的基础上提出改进方案，针对图像自身的特点自适应的取最优参数，同时大大的减低其运算量和时间。并从理论和算法程序等方面详细阐述了该加速算法的具体实现过程。最后论文给出加速算法在实际应用中的处理结果和优越性 关键词: 图像去噪; 非局部均值;整体变分法; PDE 去噪模型;自适应求参;各向异性扩散 Improved Non-local Means Image Denoising Method DENG Zhi-quan 1） , GUAN Lutai 1） , ZHU Qing-yong 2) (1） Department of Scientific Computing&Computer Application ,Sun Yet-sen University, Guangzhou 510275) (2) Ocean Engineering Research Certre,School of Engineering, Sun Yet-sen University ,Guangzhou510175) Abstract: Image denoising technology is one of the forelands in the field of Computer Graphic and Computer Vision; Non-local Means method is one of the great performing methods which arouse tremendous research. In this paper, we propose a novel improved Non-local Means algorithm which can select the optimal parameters and decrease the computational complexity. We also give the mathematical theory embedded and implementation in details. In the end, we present the main experiment results and its superiority in application. Keywords: Image denoising; Non-local Means;Total Variation Method;PDE denoising model;Adaptive Parameterize; Anisotropic diffusion 1 引言 随着电子计算机和数码成像设备的日益普及，数字图像处理越来越受到人们的重视。其应用领域也越来越广泛，从最初的与成像有关的个别领域已经发展到现代工业、农业、军事、医学等涉及到国民经济和社会生活的几乎所有领域。而目前，大多数的数字图像系统中，输入光图像都是通过扫描方式将多维图像变成一维电信号，再对其进行存储、处理和传输等，最后形成多维图像信号。 在这一系列复杂过程中，图像数字化设备、电气系统和外界影响将不可避免地产生图像噪声。因此数字图像去噪算法的研究意义重大。学界里面提出了很多的噪声去除算法以期尽可能真实地还原原始真实图像u 。虽然他们在具体的算法实现上面有着各自的差异，但是他们无不例外地都遵循着一条内含的主线：利用某些点集的 颜色值做平均得到一些去噪系数来求得新的颜色值。除去一些经典去噪算法，近期讨论较多的有基于整体变分法的去噪模型，基于偏微分方程和非线性滤波算法的去噪模型，频域去噪算法，及非局部均值图像去噪算法。本文针对非局部均值算法的不足提出两方面的改进：1.通过预选择象素点对原算法加速，减低其算法复杂度；2.通过提出去噪参数选取算法求得自适应每个图像特点的最优去噪参数。 非局部均值去噪算法的确在去噪效果上面有着良好的表现，但是我们知道要完成不同象素点之间的相似度计算以及搜索会耗费非常大的计算机时间。同时，去噪参数的选取也对最后噪声去除的效果有着极大的影响。因为非局部均值去噪算法更大程度上是依赖每个图像自身的特点来进行去噪。因此对每个图像自身的最优参数选取非常的关键。下面我们从计算复杂度和自适应选取
小波分析在心电信号去噪中的应用程序
%应用db5作为小波函数进行3层分解 %利用无偏似然估计阈值 %对100.dat from MIT-BIH-DB的单导联数据进行去噪处理clear;clc load('D:/matlab/matlab7.2/work/M.mat'); E=M(:,2); E=E'; n=size(E); s=E(1:2000); %小波分解 [C L]=wavedec(E,3,'db5'); % 从c中提取尺度3下的近似小波系数 cA3=appcoef(C,L,'db5',3); %从信号c中提取尺度1,2,3下的细节小波系数 cD1=detcoef(C,L,1); cD2=detcoef(C,L,2); cD3=detcoef(C,L,3); %使用stein的无偏似然估计原理进行选择各层的阈值 %cD1,cD2,cD3为各层小波系数， %'rigrsure’为无偏似然估计阈值类型 thr1=thselect(cD1,'rigrsure'); thr2=thselect(cD2,'rigrsure'); thr3=thselect(cD3,'rigrsure'); %各层的阈值 TR=[thr1,thr2,thr3]; %'s'为软阈值;'h'硬阈值。 SORH='s'; %---------去噪---------------- %XC为去噪后信号 %[CXC,LXC]为的小波分解结构 %PERF0和PERF2是恢复和压缩的范数百分比。 %'lvd'为允许设置各层的阈值, %'gbl'为固定阈值。 %3为阈值的长度 [XC,CXC,LXC,PERF0,PERF2]=wdencmp('lvd',E, ...'db5',3,TR,SORH); %---------去噪效果衡量（SNR越大效果越好, %MSE越小越好）------------------------ %选取信号的长度。 N=n(2); x=E; y=XC; F=0; M=0; for ii=1:N m(ii)=(x(ii)-y(ii))^2; t(ii)=y(ii)^2; f(ii)=t(ii)/m(ii); F=F+f(ii);