基于最优匹配小波的回波与图像消噪初探

刘念

摘要：信号采集与传输，是影响信息传输的主要因素，具有阶段性、基础性、以及创新性等特征。基于此，本文结合最优匹配小波的相关理论，着重对信号回波与图像消噪技术进行探究，以达到充分发挥技术优势，提升信号传输稳定性的目的。

关键词：最优匹配小波；回波与图像消噪；要点探究

引言：

最优匹配小波，是信号收集与传输的新方法。与传统的信号接收与传输方法相比，前者信号的传输信号波的持续性更久，信号波清晰度也更高。为进一步提升社会信息传输可靠性，就必须对信号传输新技術要点进行归纳和整合，提高信号传输质量。

一、最优匹配小波回波与图像消噪原理

小波变换回波与图像消噪处理，主要是通过加强信号波传输稳定性，实现传输信号整合的过程。所谓最优匹配小波，就是细化图像信号传输的最小因数，“缩短”信号传输周期循环长度，以达到提高图像清晰度的作用。而图像消噪，则是“清除”图像传输中的干扰信号波，增加图像清晰度。

举例来说，假设某段信号传输的长度为M，进行信号传输时，应用最优匹配小波回波计算公式，计算出小波信号传输的最高频系数和最低频系数。再依旧最优匹配小波的成像频率，将信号中干扰电波都“剔除”，保障图像成像质量。进行信号分析时，若信号整体传输强度，在小波信号分解范围内，则说明效果信号分解成功；反之，说明小波信号传输的强度不够，需要重新进行高频信号的传输图像处理，这就是最优匹配小波回波与图像消噪方法应用的体现。

二、最优匹配小波回波与图像消噪方法归纳

（一）按小波回波规律组建回波结构

按照小波回波规律，构建信号波回波结构，是确保最优匹配方法，能够准确无误检测出来的主要条件。

1.信号波传输一般规律

小波回波规律分析，是指信号波在输出、接收的过程中，始终处于连贯性的信号传输方法。进行最优小波匹配，也主要是为了使小波传输的周期循环的连贯性，得以增强。如，原有的信号波传输方法，主要按照“M+N=R”的规律循环，（其中“M”表示信号输出量，“N”表示信号输入量，“R”表示信号传输周期总量），建立最优小波匹配后，回波的电力传输，也依旧要遵守“M+N=R”的循环规律，但信号传输速率会更快。

2.信号回波结构测定

信号传输过程中，最优匹配小波回波量，应确保传输信号波，为一个完整的信号波结构，满足H（Y）=[1+Y（-1）/2]eQ（Y）公式，其中“Y”表示分析滤波器的低通滤波器标准值；Q（Y），为一个多项式，“e”表示整数倍[1]。即，确定某次信号波的测量长度后，结合滤波器在阶段信号检测过程中，所得到的信号检测值，并利用这一区域测定值，替换滤波器计算结构中的未知数。若检验结果与与实际信息传输速率符合，说明当前信号传输以经达到的最优状态，这是最优匹配小波处理过程中，第一环节中有效的实践方法。

（二）开展小波传输信号匹配

1.要点归纳

开展小波信号匹配分析，是小波图像处理的第二环节，该部分，主要是利用初步计算出来的最优小波信号匹配数据，继续测定传输信号各个阶段，噪声干扰情况。依旧当前信号传输检测标准，经小波处理后的信号波，已经呈现除了分段式信号传输模式，只要检测人员，能够确保小波最优匹配阶段信息准确，该环节就能够找到对应的图像消噪信号。

2.案例分析

例如：第一阶段的最优信号匹配值结果为A，且A中包括：A1和A2两部分。进行小波传输信号匹配时，内部数据信号，将自动分为A1和A2两部分，系统分别对传输信号进行噪音干扰情况评估即可。

（三）建立信号消噪模型

构建信号消噪模型，是为了彻底清除信号传输过程中的干扰信号，建立信号传输模拟结构，主要分为：干扰噪声收集、干扰噪声处理、以及传输信号调整的三步骤处理计划。

1.消噪收集环节

干扰噪声收集环节，是指最优匹配小波阶段，会利用匹配好的最优信号，按照信号传输中噪声干扰的强度，逐一进行传输信号归类。如，某段传输信号包括1200个字节，进行干扰噪声收集时，程序将以最优小波匹配标准，每一字节进行一次噪声搜索，最终将所有噪声都集中到一处[2]。

2.消噪处理环节

干扰信号处理阶段，也利用最优匹配信号干扰数据，对信号中的干扰噪声进行处理。但该环节的处理方法，与传统的直接进行信号波清理方式不同，它是直接按照最优匹配信号波段，减少噪声，该种方法对原有传输信号的干扰强度不大。

3.信号微调环节

信号微调整环节，是对干扰信号，进行传输稳定性调整过程。如，某信号初级阶段的信号强度为5，通过局部信号噪声消除，主体传输信号中的部分内容被“移除”，进行信号调整时，将局部进行传输信号完善，恢复信号传输强度。

结论：

综上所述，基于最优匹配小波的回波与图像消噪初探，是数字信号传输方法实践中优化的理论归纳，它为当代数字信息传输提供了方向指导。在此基础上，通过按小波回波规律组建回波结构、开展小波传输信号匹配、建立信号消噪模型，对最优匹配小波的回波与图像消噪实践要点进行归纳。因此，本篇文章探究，可作为新时期信息传输技术探究的借鉴。

参考文献：

[1]明群杰.基于光谱匹配技术的青藏高原典型植被识别与提取[D].中国地质大学（北京），2017.

[2]侯新国，牛超，杨忠林.基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法[J].电机与控制学报，2016，20（10）：88-93.