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[发明专利]一种基于窄带物联网技术的数据处理系统-CN202010141391.4在审
发明人：张建国;孙引忠;周涛;韩泰然;郑扬;赵秋培 -专利权人：平顶山天安煤业股份有限公司;中国平煤神马能源化工集团有限责任公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2020-06-23 - 主分类号： H03H7/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于窄带物联网技术的数据处理系统，包括依次电性连接的滤波电路、陷波电路、放大电路、模数转换模块、中央处理模块和窄带物联数据传输模块；中央处理模块中的基于模极大值的倾斜角数据的小波去噪算法可以对微弱的倾斜角数据进行去噪处理，信号在不同尺度上的小波变换的模极大值包含了信号中的重要信息，所以经过小波变换，随着尺度的增大，检测的倾斜微弱信号所对应的模极大值增大，而噪声所对应的模极大值减小，从而确保了能精确检测到微弱的信号。
一种基于窄带联网技术数据处理系统

[发明专利]一种基于数据预处理的特种车定位校正方法-CN202110573909.6在审
发明人：张雷;胡淼淼 -专利权人：北京北电科林电子有限公司
申请日： 2021-05-25 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06F17/14 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于数据预处理的特种车定位校正方法，包括：获取GPS源信号，对GPS源信号进行小波多尺度分解，得到相应的小波分解系数，使用软阈值法对小波分解去噪后，重构小波分解系数得到初步去噪后的信号值；基于去噪后的信号值，将噪声统计值估计和误差估计输入到自适应卡尔曼滤波系统中，通过改进的自适应卡尔曼滤波算法，进行滤波处理得到状态估计值，判断所述状态估计值是否为最优解，若是，则输出校正后数据，若否，则将预测值再次进行迭代本发明通过使用小波分析方法和卡尔曼滤波结合的方式对GPS源数据进行处理，从根源上消除噪声数据的影响，提高了定位的精准程度。
一种基于数据预处理特种定位校正方法

[发明专利]一种基于双重去噪联合多尺度超像素降维的高光谱图像分类算法-CN202011591630.2有效
发明人：渠慎明;刘煊;杨鑫钰;周华飞;李祥 -专利权人：河南大学
申请日： 2020-12-29 - 公布日： 2022-09-16 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明通过将基于变换域滤波去噪和空间域滤波去噪的双重去噪算法结起来应用于含超像素的多尺度高光谱图像降维分类当中，因此本方法与基于变换域滤波去噪的高光谱图像分类算法相比，使用了层级域变换递归滤波消除了小尺度的纹理结构，同时起到边缘保护的作用；本方法与基于空间域滤波去噪的高光谱图像分类算法相比，利用噪声部分的非低秩属性将其和原始高光谱图像分离可以去除原始图像中的混合噪声，增强了图像的质量提升了高光谱图像后续的分类精度
一种基于双重联合尺度像素光谱图像分类算法

[发明专利]漏磁检测信号的噪声处理方法、电子设备及存储介质-CN202210406975.9在审
发明人：王勇;王佳楠;李明;王雨新 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中石化（大连）石油化工研究院有限公司
申请日： 2022-04-19 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G01N27/83 文献下载
摘要：本发明信号处理技术领域，提供一种漏磁检测信号的噪声处理方法、装置及电子设备，该方法包括：确定漏磁检测信号上各个原始信号值在预设的滤波窗口内对应的中值和绝对中位差，根据原始信号值、中值、绝对中位差和预设的滤波规则对漏磁检测信号进行滤波处理，获得第一滤波信号；通过预设的阈值函数确定小波系数，根据小波系数对第一滤波信号进行小波去噪，获得漏磁检测信号经过噪声处理后的信号。通过基于绝对中位差的中值滤波处理，实现对漏磁检测信号中脉冲噪声的有效滤除，同时，进一步采用阈值函数调节小波系数的小波去噪滤除信号中的高频噪声，实现对漏磁检测信号中的脉冲噪声和高频噪声的有效抑制，从而有效提高信号质量
检测信号噪声处理方法电子设备存储介质

[发明专利]一种基于EMD分解的局部放电信号去噪方法-CN201711214153.6在审
发明人：吴炬卓;高紫建 -专利权人：广东电网有限责任公司珠海供电局
申请日： 2017-11-28 - 公布日： 2018-02-16 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：本发明提供一种基于EMD分解的局部放电信号去噪方法。一种基于EMD分解的局部放电信号去噪方法，其中，包括以下步骤S1.输入待处理的局部放电信号；S2.对局部放电信号进行小波分解，得到最高分解尺度的尺度系数和各分解尺度的小波系数；S3.保留最高分解尺度的尺度系数，对各分解尺度的小波系数进行EMD分解，并进行相应的去噪处理，得到处理后的小波系数；S4.对最高分解尺度的尺度系数和处理后的各分解尺度的小波系数进行小波重构，得到去噪后的局部放电信号。本发明提供的方法将小波分析方法和EMD方法进行有效结合，综合了两者的优势，能够取得更好的去噪效果。
一种基于 emd 分解局部放电信号方法

[发明专利]一种用于VDES中应急定位的小波去噪预处理方法-CN201910054005.5有效
发明人：侯舒娟;李海;张钦;孙昕;宋政育;朱文萍 -专利权人：北京大瞭互通科技有限责任公司
申请日： 2019-01-21 - 公布日： 2021-02-23 - 主分类号： H04W64/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于VDES中应急定位的小波去噪预处理方法，包括：获取VDES中船舶之间的TOA测量值；对TOA测量值进行小波分解，并选择初始的分解级别；根据初始分解级别，计算每一级别的能量系数，并根据所述的能量系数确定分解级别；根据确定的分解级别，计算每一级别的正负阈值；根据每一级别的正负阈值，使用修正阈值函数对小波系数进行阈值处理；对阈值处理后的小波系数进行逆变换，得到TOA估计值，利用TOA估计值进行后续定位。本发明对船‑船VDE通信信道的TOA测量噪声进行去噪，提高了船舶的相对定位精度。
一种用于 vdes 应急定位小波去噪预处理方法

[发明专利]基于小波和EMD的噪声量时频分析去噪效果评价方法-CN201710035729.6有效
发明人：蒋淑霞 -专利权人：中南林业科技大学
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于小波和EMD的噪声量时频分析去噪效果评价方法，所述方法包括数据获取、数据去噪、噪声量时域分析、噪声量时频谱分析；针对发动机上不同信号采用不同的去噪处理方法，达到最佳效果。本发明基于小波阈值去噪和EMD去噪理论，提出了一种基于去掉噪声量来衡量哪一种去噪方法更优；本发明证明在处理喷油器波形噪声(类白噪声)上，去噪的时域分析表明小波阈值去噪去掉的是类似白噪声，而EMD可能去掉的是某一有效成分或某一故障信息本发明基于时域和频域分析的噪声量分析不仅可以作为评价去噪效果优劣的标准，同时也是发动机数据分析、挖掘和故障诊断的一个很好的方法。
基于 emd 噪声量时频分析效果评价方法

[发明专利]一种α稳定模型下的小波域图像噪声方差估计方法-CN201210359004.X有效
发明人：李一兵;李骜;叶方;林云;孟霆;付强;刘悦;张静 -专利权人：哈尔滨工程大学
申请日： 2012-09-25 - 公布日： 2013-01-30 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明的目的在于提供一种α稳定模型下的小波域图像噪声方差估计方法，包括对含噪图像进行小波域分解，进行α稳定模型下的原始系数参数估计，获得尺度参数和形状参数，从而获得原始系数的估计熵值；建立对角子带的含噪系数直方图，计算含噪系数熵值并记录子带系数熵值与原始系数熵值的熵值差、噪声方差的值；以步进量L更新噪声方差的值,重复上述步骤；对随机选取的1000幅不同图像重复上述过程，并计算在同一噪声标准差下的1000个熵值差的均值；建立噪声标准差与熵值差间的二次拟合关系获得拟合系数，从而获得方差估计表达式。本发明具有较强的鲁棒性，简化了模型参数估计和熵值的计算过程，易于计算和实现，具有更高的估计精度。
一种稳定模型小波域图像噪声方差估计方法

[发明专利]一种基于降噪自编码器的声发射信号去噪方法-CN202110308357.6在审
发明人：周俊;刘凡漪 -专利权人：重庆商务职业学院
申请日： 2021-03-23 - 公布日： 2021-06-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于降噪自编码器(The Denoising Autoencoder,DAE)的声发射信号去噪方法，其通过无监督学习训练降噪自编码器学习到更加稳定的不变性特征，使重构信号与原始信号误差收敛于极小值，从而达到去噪目的。并且通过对3011个腐蚀声发射信号样本进行处理的基础上开展去噪实验，实验结果表明，当隐层神经元数为300时去噪模型有着较好的去噪效果，提出的降噪自编码器去噪模型比小波阈值去噪法有更优的去噪性能和泛化性。降噪自编码器去噪模型应用于声发射信号去噪，可以有效去除噪声，对于后续声发射信号识别处理具有重要意义。
一种基于编码器声发信号方法

[发明专利]一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法-CN202011395928.6有效
发明人：邢砾云;杨淼;金基良 -专利权人：北华大学
申请日： 2020-12-03 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04B3/54 文献下载
摘要：本发明属于电力线信号的压缩与去噪领域，涉及一种基于电力信号传输奇异性度量的压缩感知及重建的方法。包括以下步骤：搭建低压三相电力传输线路模型；采集各相线路的电力线的电压数据；对采集的电压数据加入噪声；选择合适的小波基；利用二进制小波变换对加入噪声的的电压数据进行分解，得到电压信号各层的模极大值；根据李氏指数对有用信号的模极大值与噪声的模极大值进行判别，去掉噪声的模极大值，提升信号模极大值的稀疏度；利用OMP算法对去噪之后保留下来的模极大值进行压缩和感知；在接收端利用接收到的OMP算法恢复的保留下来的信号模极大值重构信号。既克服了常用的给定阈值法去噪效果不稳定的缺点又结合了压缩感知计算量小的优势。
一种基于电力信号传输异性度量压缩感知重建方法

[发明专利]一种基于自适应小波阈值和双边滤波器的图像去噪方法-CN201310693132.2在审
发明人：刘芳;邓志仁;付凤之;马玉磊 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2013-12-17 - 公布日： 2014-04-02 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明提出一种基于自适应小波阈值和双边滤波器的图像去噪方法，目的是为了改善小波阈值去噪算法的效果以及更好地保护图像的边缘和细节信息。该算法包括以下步骤：采用离散小波对图像进行分解，获得多个子带及其小波系数；选取随着小波分解尺度和子带的变化而自适应变化的阈值，并采用软阈值函数进行阈值量化处理；进行小波逆变换，获得重构图像；采用双边滤波器对重构图像进行滤波本发明通过利用自适应于小波分解尺度和子带的阈值进行小波阈值去噪，并结合双边滤波器进行滤波，设计出的去噪算法不但能够有效地去除高斯白噪声，而且能很好地保留图像的边缘和细节信息。
一种基于自适应阈值双边滤波器图像方法

[发明专利]基于Treelet曲波域去噪的遥感图像变化检测方法-CN201110192151.8有效
发明人：王桂婷;焦李成;万义萍;公茂果;钟桦;张小华;田小林;侯彪;王爽 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2011-07-08 - 公布日： 2012-02-22 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Treelet曲波域去噪的遥感图像变化检测方法，其实现步骤为：(1)读入数据；(2)中值滤波；(3)构造对数差异图像；(4)构造绝对值差异图像；(5)快速离散曲波分解；(6)曲波变换系数分类；(7)Fine尺度层置零；(8)Detail尺度层去噪；(9)曲波逆变换；(10)计算变化比例阈值；(11)分类；(12)获得变化检测结果图。
基于 treelet 曲波域去噪遥感图像变化检测方法

[发明专利]基于小波阈值去噪的Yogi-mLSTM电缆局放识别方法与诊断系统-CN202211715561.0在审
发明人：董芝春;陈旗展;周慧彬;冯宝;胡筱曼;曾宏毅;吴奕泓 -专利权人：广东电网有限责任公司中山供电局
申请日： 2022-12-29 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： G01R31/12 文献下载
摘要：一种基于小波阈值去噪的Yogi‑mLSTM电缆局放识别方法与诊断系统，包括：采集并获取电缆局放缺陷信号作为原始数据并进行去噪和归一化处理等，然后提取主要特征值作为样本数据，并将其拆分为训练样本和测试样本；搭建Yogi‑mLSTM网络模型并将训练数据传入进行训练；本发明基于小波阈值去噪的Yogi‑mLSTM电缆局放识别诊断系统具体包括五个模块，分别为传感器模块，信号去噪模块，数据处理模块，算法识别模块，
基于阈值 yogi mlstm 电缆识别方法诊断系统

[发明专利]一种基于改进型阈值函数的小波变换图像去噪方法-CN201410120642.5有效
发明人：鄢志丹;杨春梅;郑金吾;卢洋 -专利权人：中国石油大学（华东）
申请日： 2014-03-28 - 公布日： 2014-06-11 - 主分类号： G06T5/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进型阈值函数的小波变换图像去噪方法。包括以下步骤：首先选择基小波，确定小波分解层数，对含噪图像进行多尺度小波变换；然后对每一层的细节系数分别确定一个阈值；再采用改进型阈值函数进行阈值处理；最后将低频系数和阈值处理后的高频系数进行小波重构，即可得到去噪后的图像。本发明提供的去噪方法，克服了硬阈值函数的不连续性的缺陷，同时减小了软阈值函数中存在的恒定偏差。采用本发明后能够有效的把信号和噪声区别开来，并且的在剔除噪声的同时保护图像信息边缘，改善了图像的峰值信噪比，具有更好的图像去噪效果。
一种基于改进型阈值函数变换图像方法

[发明专利]一种基于改进小波去噪和LSTM的开关电源故障诊断方法-CN202310147467.8在审
发明人：高婷;段斌;谢佳 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01R31/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于改进小波去噪和LSTM的开关电源故障诊断方法，首先设计开关电源的故障模式，获取在不同故障模式下开关电源的输出电压纹波；选择合适的小波基函数和分解级数对输出电压纹波进行小波分解；再基于小波分解后的系数，通过贝叶斯估计获得阈值；然后使用构建的阈值函数对小波系数进行处理，并通过小波逆变换重构去噪后的输出电压信号；最后，基于该去噪重构后的信号使用构建的LSTM模型对开关电源进行故障诊断。本发明设计的改进小波去噪方法在处理加噪输出电压信号上有更好的性能，进一步提高了LSTM模型对开关电源进行故障诊断的精确度。
一种基于改进小波去噪 lstm 开关电源故障诊断方法