A Classification-Based Adaptive Bayesian Wavelet Packet Denoising Method for Additive Gaussian-Impulse Mixed Noise in Industrial Sensor and Measurement Signals
Dieses Paper schlägt eine klassifikationsbasierte adaptive Bayes-Wavelet-Packet-Transformationsmethode (CABWPT) vor, die Rauschklassifizierung, SNR-adaptive hybride Schwellenwertbildung und Bayes-Optimierung nutzt, um industrielle Sensor- und Messsignale, die durch nicht-stationäres additives Gauß-Impuls-Mischrauschen korrumpiert sind, effektiv zu entrauschen.