作者：李强; 王其申图像处理kalman滤波小波变换自相似性
摘要：针对淹没在1／f分形噪声中的有用信号恢复问题，提出了一种基于小波变换与Kalman滤波的多尺度滤波算法。首先将带有1／f分形噪声的信号分解成多尺度的子带信号，通过小波变换对1／f分形噪声的白化作用，消除了1／f分形噪声的自相似性和长程相关性。然后在小波域内，利用Kalman滤波实现了噪声和有用信号的分离，估计出了各子带中的有用信号。最后进行小波重构，较好地恢复出淹没在1／f分形噪声中的有用信号。仿真实验表明，使用多尺度Kalman滤波器能有效地抑制分形噪声，显著地提高了信噪比。
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