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基于Prony滑动平均窗算法的电力系统低频振荡特征分析
Prony算法能根据实测数据辨识系统的相关特性参数,有助于分析系统低频振荡。针对传统Prony算法只能分析部分数据且对噪声敏感的问题,提出一种Prony滑动平均窗算法,分窗口对数据进行分析,不仅能充分利用数据,而且采用求和取平均的方法在一定程度上能削弱噪声,即使在信噪比非常小的情况下仍能得到准确的辨识结果。基于PSASP软件的仿真分析验证了Prony滑动平均窗算法所得结果的准确性。
2023-01-25 14:17:01
1.53MB
电力系统 低频振荡 Prony算法 滑动平均窗 信噪比
1
基于二维小波变换的图像
去噪
实验 matlab代码+报告 通达学院
小波
去噪
是小波变换较为成功的一类应用,其
去噪
的基本思路为:含噪图像 -小波分解-分尺度
去噪
-小波逆变换-恢复图像。含噪信号经过预处理,然后利用 小波变换把信号分解到各尺度中,在每一尺度下把属于噪声的小波系数去掉,保 留并增强属于信号的小波系数,最后再经过小波逆变换恢复检测信号。 需要实现的
去噪
功能:用 wavedec2 等函数实现某图像的二维离散小波分解 和重建,实现目标图像的降噪
2023-01-25 13:38:45
927KB
matlab
1
基于EMD-小波方法的雷电电场信号降噪
基于EMD-小波方法的雷电电场信号降噪
2023-01-16 09:25:13
174KB
研究论文
1
OptimizedImageEnhance:Java实现的几种图像视频增强方法,用于解决常见的任务,例如除雾,
去噪
,后向散射去除,低照度增强,特性,平滑等
快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法,用于解决一些常见任务,例如除雾,
去噪
,水下去除,低照度增强,特性,平滑等。 请注意,此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成,这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除,其zip文件在此处可用: 。 OptimizedContrastEnhance-已删除,其zip文件位于此处: 。 将不推荐使用,其zip文件位于此处: HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除,其zip文件在此处可用: ALTMRetinex-已删除,其zip文件在此处可用:
2023-01-15 20:44:49
326.67MB
matlab
image-processing
video-processing
java-8
1
图像融合
去噪
.rar
这是基于稀疏表达的图像融合
去噪
源码。下载解压后直接运行。
2023-01-11 22:20:07
7.46MB
稀疏表达
图像融合去噪
1
迭代自适应维纳滤波器的遥感图像降噪
迭代自适应维纳滤波器的遥感图像降噪
2023-01-09 19:55:44
648KB
研究论文
1
K均值
去噪
,直方图均衡化,临近插值旋转,双线性差值放大,双线性差值旋转,中值滤波
自己写的基于科学出版社的朱虹老师数字图像处理一些简单的数字图像处理代码,主要包含有:K均值
去噪
,直方图均衡化,临近插值旋转,双线性差值放大,双线性差值旋转,中值滤波,线性展宽等代码。希望对大家有用!
2023-01-07 14:46:54
8KB
去噪
直方图均衡化
旋转
放大
1
去噪
代码matlab-salt_iccv2017:基于SALT(iccv2017)的视频
去噪
代码,Matlab实现
去噪
声代码matlab 基于SALT的视频降噪 ============= 基于SALT的视频降噪随附于以下出版物:“联合自适应稀疏性和动态低秩:视频降噪的在线Tensor重构方案”,IEEE国际计算机视觉会议(ICCV),2017年。 描述: 我们提出了一种基于新型稀疏和低秩张量(SALT)模型的视频
去噪
方法。 引入了一种有效的,无监督的在线unit稀疏变换学习方法,以动态地施加自适应稀疏性。 基于SALT的视频降噪显示出低延迟,并且可以潜在地处理流视频。 据我们所知,这是将自适应稀疏性和低等级性相结合以进行视频降噪的第一项工作,也是以在线方式解决所提出的问题的第一项工作。 SALT软件包包括(1)SALT Matlab函数的集合,以及(2)SALT论文中使用的示例数据。 您可以在以下位置下载我们的其他软件包。 纸 可用纸。 如果使用,请引用我们的出版物: Bihan Wen,Yanjun Li,Luke Pfister和Yoram Bresler,“快速联合自适应稀疏性和低等级:用于视频降噪的在线张量重构方案”,Proc。 IEEE国际Conf。 计算机视觉(ICCV),2017年
2023-01-06 15:42:31
4.05MB
系统开源
1
压缩感知+KSVD+字典学习+降噪/重构
KSVD算法的matlab实现。该算法可以用于降噪、重构等领域。 参考文献:Aharon M, Elad M, Bruckstein A. K-SVD: An algorithm for designing overcomplete dictionaries for sparse representation[J]. IEEE Transactions on signal processing, 2006, 54(11): 4311-4322.
2023-01-06 12:20:30
1KB
压缩感知
KSVD
OMP
1
基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究
基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究基于二进制小波变换和维纳滤波的语音降噪研究
2022-12-30 18:27:52
1.27MB
语音降噪
1
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