基于最優匹配小波的回波與圖像消噪初探

劉念

摘要：信號采集與傳輸，是影響信息傳輸的主要因素，具有階段性、基礎性、以及創新性等特征。基于此，本文結合最優匹配小波的相關理論，著重對信號回波與圖像消噪技術進行探究，以達到充分發揮技術優勢，提升信號傳輸穩定性的目的。

關鍵詞：最優匹配小波；回波與圖像消噪；要點探究

引言：

最優匹配小波，是信號收集與傳輸的新方法。與傳統的信號接收與傳輸方法相比，前者信號的傳輸信號波的持續性更久，信號波清晰度也更高。為進一步提升社會信息傳輸可靠性，就必須對信號傳輸新技術要點進行歸納和整合，提高信號傳輸質量。

一、最優匹配小波回波與圖像消噪原理

小波變換回波與圖像消噪處理，主要是通過加強信號波傳輸穩定性，實現傳輸信號整合的過程。所謂最優匹配小波，就是細化圖像信號傳輸的最小因數，“縮短”信號傳輸周期循環長度，以達到提高圖像清晰度的作用。而圖像消噪，則是“清除”圖像傳輸中的干擾信號波，增加圖像清晰度。

舉例來說，假設某段信號傳輸的長度為M，進行信號傳輸時，應用最優匹配小波回波計算公式，計算出小波信號傳輸的最高頻系數和最低頻系數。再依舊最優匹配小波的成像頻率，將信號中干擾電波都“剔除”，保障圖像成像質量。進行信號分析時，若信號整體傳輸強度，在小波信號分解范圍內，則說明效果信號分解成功；反之，說明小波信號傳輸的強度不夠，需要重新進行高頻信號的傳輸圖像處理，這就是最優匹配小波回波與圖像消噪方法應用的體現。

二、最優匹配小波回波與圖像消噪方法歸納

（一）按小波回波規律組建回波結構

按照小波回波規律，構建信號波回波結構，是確保最優匹配方法，能夠準確無誤檢測出來的主要條件。

1.信號波傳輸一般規律

小波回波規律分析，是指信號波在輸出、接收的過程中，始終處于連貫性的信號傳輸方法。進行最優小波匹配，也主要是為了使小波傳輸的周期循環的連貫性，得以增強。如，原有的信號波傳輸方法，主要按照“M+N=R”的規律循環，（其中“M”表示信號輸出量，“N”表示信號輸入量，“R”表示信號傳輸周期總量），建立最優小波匹配后，回波的電力傳輸，也依舊要遵守“M+N=R”的循環規律，但信號傳輸速率會更快。

2.信號回波結構測定

信號傳輸過程中，最優匹配小波回波量，應確保傳輸信號波，為一個完整的信號波結構，滿足H（Y）=[1+Y（-1）/2]eQ（Y）公式，其中“Y”表示分析濾波器的低通濾波器標準值；Q（Y），為一個多項式，“e”表示整數倍[1]。即，確定某次信號波的測量長度后，結合濾波器在階段信號檢測過程中，所得到的信號檢測值，并利用這一區域測定值，替換濾波器計算結構中的未知數。若檢驗結果與與實際信息傳輸速率符合，說明當前信號傳輸以經達到的最優狀態，這是最優匹配小波處理過程中，第一環節中有效的實踐方法。

（二）開展小波傳輸信號匹配

1.要點歸納

開展小波信號匹配分析，是小波圖像處理的第二環節，該部分，主要是利用初步計算出來的最優小波信號匹配數據，繼續測定傳輸信號各個階段，噪聲干擾情況。依舊當前信號傳輸檢測標準，經小波處理后的信號波，已經呈現除了分段式信號傳輸模式，只要檢測人員，能夠確保小波最優匹配階段信息準確，該環節就能夠找到對應的圖像消噪信號。

2.案例分析

例如：第一階段的最優信號匹配值結果為A，且A中包括：A1和A2兩部分。進行小波傳輸信號匹配時，內部數據信號，將自動分為A1和A2兩部分，系統分別對傳輸信號進行噪音干擾情況評估即可。

（三）建立信號消噪模型

構建信號消噪模型，是為了徹底清除信號傳輸過程中的干擾信號，建立信號傳輸模擬結構，主要分為：干擾噪聲收集、干擾噪聲處理、以及傳輸信號調整的三步驟處理計劃。

1.消噪收集環節

干擾噪聲收集環節，是指最優匹配小波階段，會利用匹配好的最優信號，按照信號傳輸中噪聲干擾的強度，逐一進行傳輸信號歸類。如，某段傳輸信號包括1200個字節，進行干擾噪聲收集時，程序將以最優小波匹配標準，每一字節進行一次噪聲搜索，最終將所有噪聲都集中到一處[2]。

2.消噪處理環節

干擾信號處理階段，也利用最優匹配信號干擾數據，對信號中的干擾噪聲進行處理。但該環節的處理方法，與傳統的直接進行信號波清理方式不同，它是直接按照最優匹配信號波段，減少噪聲，該種方法對原有傳輸信號的干擾強度不大。

3.信號微調環節

信號微調整環節，是對干擾信號，進行傳輸穩定性調整過程。如，某信號初級階段的信號強度為5，通過局部信號噪聲消除，主體傳輸信號中的部分內容被“移除”，進行信號調整時，將局部進行傳輸信號完善，恢復信號傳輸強度。

結論：

綜上所述，基于最優匹配小波的回波與圖像消噪初探，是數字信號傳輸方法實踐中優化的理論歸納，它為當代數字信息傳輸提供了方向指導。在此基礎上，通過按小波回波規律組建回波結構、開展小波傳輸信號匹配、建立信號消噪模型，對最優匹配小波的回波與圖像消噪實踐要點進行歸納。因此，本篇文章探究，可作為新時期信息傳輸技術探究的借鑒。

參考文獻：

[1]明群杰.基于光譜匹配技術的青藏高原典型植被識別與提取[D].中國地質大學（北京），2017.

[2]侯新國，牛超，楊忠林.基于最優Morlet小波自適應包絡解調的弱故障特征提取方法[J].電機與控制學報，2016，20（10）：88-93.