【摘 要】
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信号分析在医学、化学、地理等领域都有广泛的应用。但是,测量仪器自身的缺陷（如内部电子的不规则热运动）、环境噪声、人为误差等不可避免的因素,使获得的信号被各种噪声污染,信号中的有效信息被噪声覆盖。这大大影响后续信号分析的准确性,对含噪信号（noisy signal）进行平滑处理因此成为信号分析必不可少的预处理步骤。此外,在信号分析中,信号中峰（peak）的位置、高度、宽度、峰形往往代表着重要的信息,
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信号分析在医学、化学、地理等领域都有广泛的应用。但是,测量仪器自身的缺陷（如内部电子的不规则热运动）、环境噪声、人为误差等不可避免的因素,使获得的信号被各种噪声污染,信号中的有效信息被噪声覆盖。这大大影响后续信号分析的准确性,对含噪信号（noisy signal）进行平滑处理因此成为信号分析必不可少的预处理步骤。此外,在信号分析中,信号中峰（peak）的位置、高度、宽度、峰形往往代表着重要的信息,然而平滑处理会造成峰钝化、多峰重叠等问题。因此,研究含噪信号的保峰平滑（peak-preserving smoothing）有重要的理论和实际意义,也是一项具有挑战性的工作。引导图像滤波（Guided Image Filtering,GIF）是近几年提出的一种时间复杂度低、性能优良的保边缘图像平滑技术,目前已广泛应用于图像处理的诸多领域,例如图像保边平滑、图像细节增强、立体图像匹配、图像去雾、图像融合等。然而,GIF直接运用于信号的保峰平滑不能取得好的效果。本学位论文提出了一种用于信号保峰平滑的峰值感知引导滤波器（Peakaware Guided Filtering,PAGF）。首先,该方法对GIF从引导信号、峰值感知权重两个方面进行了改进,在改进的过程中分析了改进的思路,最终得到了模型PAGF;其次,PAGF将非线性扩散和GIF结合,在信号保峰平滑应用上,得到了优于两种方法的效果;另外,PAGF扩展了GIF在谱峰信号去噪中的应用。GIF现有应用主要是对二维的图像处理,本文在此基础上将GIF的应用扩充到了一维信号处理之中。实验结果表明,相比于其它几种保峰平滑方法,PAGF在去除噪声的同时,能够更好地保持输入信号的峰值高度、宽度和位置。
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