【技术实现步骤摘要】
基于编号遍历的信号处理优化系统及方法
[0001]本专利技术涉及信号处理领域，更具体地，涉及一种基于编号遍历的信号处理优化系统及方法。
技术介绍
[0002]信号处理是以数字信号处理为中心而发展的。这是因为信号普遍可以用数字化形式来表示，而数字化的信号可以在电子计算机上通过软件来实现计算或处理，这样，无论多么复杂的运算，只要数学上能够分析、可以得到最优的求解，就都可以在电子计算机上模拟完成。如果计算速度适当快，还可以用超大规模的专用数字信号处理芯片来实时完成。因此，数字信号处理技术成为信息技术发展中最富有活力的学科之一。
[0003]信号处理以强大的渗透力，被许多重要的应用领域所采用。工程建筑部门用来仿真大型建筑结构的抗震防震性能；机械制造业用以分析机械结构振动的模型，从而改进振动性能及结构；飞机制造业中用于检查发动机的传动特性及磨损情况；航天遥感用以地面植被情况的分类以及气象云层的分布，医学领域用于B超、X光片以及生理电信号的分析诊断；电信与电子学领域等。
[0004]体现在专利文件公开中，例如：
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于编号遍历的信号处理优化系统，其特征在于，所述系统包括：数据采集器件，用于获取待去噪图像的各个亮度值以及基准图案的各个亮度值，同时获取所述基准图案被依次执行算术均值滤波以及自适应递归滤波后获得的滤波图案的各个亮度值，所述基准图案的解析度与所述待去噪图像的解析度相同；信息访问器件，与所述数据采集器件连接，用于获取算术均值滤波以及自适应递归滤波分别对应的滤波算法编号以分别作为第一滤波算法编号和第二滤波算法编号，同时还获取所述待去噪图像的信噪比以及对比度；编号存储芯片，与所述信息访问器件连接，用于存储各个类型滤波分别对应的滤波算法编号并为所述信息访问器件提供第一滤波算法编号和第二滤波算法编号，不同类型滤波对应的滤波算法编号不同；降噪预测机构，分别与所述数据采集器件以及所述信息访问器件连接，用于采用智能预测模型以基于待去噪图像的信噪比以及对比度、第一滤波算法编号、第二滤波算法编号、待去噪图像的各个亮度值、基准图案的各个亮度值以及滤波图案的各个亮度值预测所述待去噪图像被依次执行算术均值滤波以及自适应递归滤波后的图像的噪声幅度降低均值以及信噪比；类型请求机构，与所述降噪预测机构连接，用于在接收到的噪声幅度降低均值小于等于设定均值阈值或者接收到的信噪比小于等于设定信噪比数值时，发出滤波类型更换请求；其中，所述类型请求机构还用于在接收到的噪声幅度降低均值大于设定均值阈值且接收到的信噪比大于设定信噪比数值时，发出滤波类型有效信号。2.如权利要求1所述的基于编号遍历的信号处理优化系统，其特征在于，所述系统进一步包括：次序更换机构，分别与所述类型请求机构以及所述编号存储芯片连接，用于在接收到滤波类型更换请求时，从所述编号存储芯片内搜索与算术均值滤波以及自适应递归滤波的滤波组合不同的滤波组合中任一类型滤波组合，并获得所述任一类型滤波组合中各个滤波类型分别对应的滤波算法编号；其中，在接收到滤波类型更换请求时，从所述编号存储芯片内搜索与算术均值滤波以及自适应递归滤波的滤波组合不同的滤波组合中任一类型滤波组合，并获得所述任一类型滤波组合中各个滤波类型分别对应的滤波算法编号包括：所述编号存储芯片基于滤波算法编号的从小到大顺序逐次进行与算术均值滤波以及自适应递归滤波的滤波组合不同的滤波组合中任一类型滤波组合的搜索。3.如权利要求1
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2任一所述的基于编号遍历的信号处理优化系统，其特征在于：所述智能预测模型为完成设定数目的多次训练后的深度卷积网络，所述设定数目的取值与所述待去噪图像中的噪声类型的数量成正比。4.如权利要求1
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2任一所述的基于编号遍历的信号处理优化系统，其特征在于：采用智能预测模型以基于待去噪图像的信噪比以及对比度、第一滤波算法编号、第二滤波算法编号、待去噪图像的各个亮度值、基准图案的各个亮度值以及滤波图案的各个亮度值预测所述待去噪图像被依次执行算术均值滤波以及自适应递归滤波后的图像的噪声幅度降低均值以及信噪比包括：所述待去噪图像被依次执行算术均值滤波以及自适应递归
滤波后的图像的噪声幅度降低均值为所述待去噪图像被依次执行算术均值滤波以及自适应递归滤波后的图像中存在的各个噪声类型分别对应的各个降低幅度的算术平均值。5.如权利要求4所述的基于编号遍历的信号处理优化系统，其特征在于：所述待去噪图像被依次执行算术均值滤波以及自适应递归滤波后的图像的噪声幅度降低均值为所述待去噪图像被依次执行算术均值滤波以及自适应递归滤波后的图像中存在的各个噪声类型分别对应的各个降低幅度的算术平均值包括：针对图像中存在的每一个噪声类型，将待去噪图像中的最大噪声幅度减去所述待去噪图像被依次执行算术均值滤波以及自适应递归滤波后的图像的最大噪声幅度所获得的幅度差值。6.一种基于编号遍历...
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