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基于非局部均值与线性最小均方误差估计的MRI去噪研究: 2025年; 目的提出一种针对磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging,MRI)图像的Rician噪声去除算法。方法首先利用局部方差统计估计MRI的噪声水平,接着采用线性最小均方误差估计及非局部均值滤波方法对图像进行复原,再根据估计的图像噪声水平决定是否进行迭代去噪。结果利用模拟的大脑MRI对提出的去噪方法进行定性与定量验证。结果显示,去噪算法在噪声方差为15时,不同切片的均方误差、峰值信噪比与信噪比平均值依次为70.07、29.78 dB、21.95 dB,非局部均值滤波的结果依次为82.17、29.11 dB、21.28 dB,而线性最小均方误差估计的结果依次为108.16、27.80dB、19.97dB,可以看出本文提出的算法优于其他算法。相比传统的非局部均值滤波,本文提出的算法在边缘等信息保护方面也有一定提高,同时提高了线性最小均方误差估计在高噪声水平时的去噪效果。结论本文提出的算法能够有效实现含噪MRI信号的复原,为后续图像处理及应用提供可靠保证。; 吴娟荆斌荆钧尧吴斌孙娜娜; 关键词：磁共振成像(MRI)去噪非局部均值线性最小均方误差迭代

一种基于宽线性最小均方误差的MIMO-OCDM检测器的检测方法、系统: 本发明公开了一种基于宽线性最小均方误差的MIMO‑OCDM检测器的检测方法、系统，该方法包括基于通过离散菲涅尔变化，对接收天线接收到的信号进行解调，得到MIMO‑OCDM通信系统中的观测信号。构建WL‑MMSE检测器，利...; 李周昊王腾霄冯舒彤裴文江夏亦犁

一种基于噪声增强的线性最小均方误差估计方法: 本发明公开了一种基于噪声增强的线性最小均方误差估计方法。属于信号处理领域。它是一种将噪声增强和线性最小均方误差估计方法相结合的线性估计方法。首先给非线性系统输入信号加入与之独立的加性噪声，经过非线性系统后获得加噪后非线性...; 刘书君杨婷唐明春周喜川李勇明

一种基于噪声增强的线性最小均方误差估计方法: 本发明公开了一种基于噪声增强的线性最小均方误差估计方法。属于信号处理领域。它是一种将噪声增强和线性最小均方误差估计方法相结合的线性估计方法。首先给非线性系统输入信号加入与之独立的加性噪声，经过非线性系统后获得加噪后非线性...; 刘书君杨婷唐明春周喜川李勇明

结合相似块匹配及线性最小均方误差滤波器的全极化雷达影像去噪被引量：6: 2018年; 针对全极化合成孔径雷达Pol SAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)影像相干斑噪声严重的问题,提出了一种结合相似块匹配和线性最小均方误差原理的去噪方法。该方法首先在原始影像上实现相似块组的匹配,进而利用线性最小均方误差滤波器对影像块组进行滤波得到初始去噪结果;然后,同时利用原始影像和初始去噪影像的信息进行相似块组的重新匹配,并再次利用线性最小均方误差原理对重匹配影像块进行去噪,得到影像最终的去噪结果。利用模拟的Pol SAR影像和高分三号卫星Pol SAR影像进行了算法效果的验证。结果表明,去噪算法在显著抑制影像噪声水平的同时,也能较好地保持影像的边缘和极化特性等细节信息。; 马晓双吴鹏海刘诗雨姚梦园; 关键词：极化合成孔径雷达非局部均值

基于SVD字典和线性最小均方误差估计的SAR图像去斑方法: 本发明涉及一种基于SVD字典和线性最小均方误差估计的SAR图像去斑方法：1)对输入的SAR图像中每一个图像块，根据距离公式计算该图像块与其搜寻区域内所有图像块的距离；2)根据距离最小原则构建相似集合；3)对相似集合进行奇...; 钟桦焦李成武忠王爽侯彪马晶晶马文萍

线性最小均方误差在水声通信中应用被引量：5: 2016年; 首先对水声信号的结构进行分析和研究,然后对影响其性能的部分采用线性最小均方误差估计的均衡算法,通过调制方式进行实验仿真。实验结果表明,本文所设计的算法性能比较稳定、复杂度低、均衡效果好。; 潘平平; 关键词：线性最小均方误差水声通信调制解调

基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪被引量：4: 2016年; 针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像降噪过程中容易引起细节纹理信息损失的问题,该文结合SAR图像相干斑噪声的统计特性,提出了一种基于变换域系数线性最小均方误差(linear minimum mean-square error,LMMSE)估计的SAR图像降噪方法。首先通过SAR场景下的Kmeans聚类算法将相似图像块聚类;然后针对每一类相似图像块集合进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),得到同时包含图像块集合行列相关信息的含噪奇异值系数;为从含噪奇异值系数中更准确地估计出真实图像奇异值的系数,先通过加性独立信号噪声(additive signal-dependent noise,ASDN)模型将乘性噪声转化为加性噪声,再利用LMMSE准则对奇异值系数进行估计,最后将估计结果重构得到降噪后的图像块集合。实验结果表明,该方法充分利用相似图像块集合奇异值系数稀疏的特性,采用LMMSE准则估计奇异值系数,既保证了系数中噪声分量的去除又避免了图像纹理细节对应小系数的丢失,不仅去噪效果明显,同时能有效地保持图像纹理细节,具有良好的图像视觉效果。; 刘书君吴国庆张新征沈晓东李勇明; 关键词：聚类奇异值分解最小均方误差估计

正交频分复用系统一种基于线性最小均方误差信道估计的改进算法被引量：6: 2016年; 线性最小均方误差(LMMSE)是OFDM系统中常用的一种信道估计算法。LMMSE信道估计需要无线信道的统计信息,在实际应用中很难实现。针对上述问题,提出了一种利用滑动窗口法改进的LMMSE算法。该算法利用最小平方(LS)估计结果通过滑动窗口获得计算所需的参数,与LMMSE算法相比,该算法计算相对容易,更加实用。在对估算精度要求不太高的场合,改进算法更具优势。仿真结果显示,改进算法的误码率性能接近理想条件时等价线性最小均方误差(ELMMSE)算法。; 杨前战杨明武许如峰

一种基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪方法: 本发明公开了一种基于线性最小均方误差估计的SAR图像降噪方法。属于数字图像处理技术领域。它是一种将图像非局部相似性与稀疏表示相结合的SAR图像降噪方法。首先通过Kmeans聚类法将相似图像块聚类；再对相似块集合做奇异值分...; 刘书君吴国庆张新征杨婷徐礼培

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