改进的小波阈值函数对变形监测数据的去噪研究

基于小波分析中传统的阈值函数,结合其他学者提出的小波阈值函数,提出一种改进的小波阈值函数,并将其应用于变形监测数据的去噪处理。理论分析和算例表明,新的小波阈值去噪函数能够有效去除噪声。     

小波阈值法在JCZ系列超宽频带地震仪记录的地震数据中的应用及探讨

为了对JCZ系列超宽频带地震仪采集到的地震数据进行有效去噪,探讨小波阈值法在不同地震数据中去噪的实际效果。首先介绍小波法的基本理论与去噪标准,探讨不同小波基的选取、不同分解、重建尺度与阈值的选取及处理方式对小波阈值法最终去噪效果产生的影响;使用控制变量法,选取武汉水院地震台的记录数据,探讨如何获得较好的去噪效果。为了比较小震和中强震两种情况下相同方法的处理效果,将选择好的小波基与几何尺度用于震例数据去噪发现,在实际地震去噪处理中基于样本数估计选取的阈值具有一定局限性,且相同阈值在不同震级的震例数据中具有不同的去噪结果。最后使用小波阈值对JCZ系列超宽频带地震仪采集到的地震数据进行去噪发现,小波阈值去噪对于P波初动的识别判断也具有一定意义。     

一种新小波阈值算法的变形监测数据去噪方法

针对传统小波阈值去噪算法中阈值估计不足的问题,在推导出高频信号中噪声影响幅度按1/2的规律逐渐减小后,提出一种新小波阈值估计算法,并将其应用于变形监测数据的去噪处理。理论分析和工程实例均表明,本文方法能够有效地克服软阈值法存在的恒定偏差,进一步提高去噪的精度和可靠性。     

基于CEEMDAN和小波包多阈值的GNSS高程时间序列去噪方法

为提高GNSS高程时间序列的去噪效果,以仿真信号和拉萨站2000~2020年高程时间序列为例,采用自适应噪声完备集合经验模态分解（complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）方法将信号分解成若干个特征模态函数（intrinsic mode function,IMF）,对每个IMF分量进行小波包多阈值分解,依据不同节点能量占IMF总能量百分比选择不同的阈值准则,将降噪后的节点重构得到降噪后的IMF分量,进而得到降噪后的时间序列。利用信噪比、均方根误差等指标对比分析本文方法、EMD、CEEMDAN、小波去噪和小波包多阈值去噪等5种方法的去噪效果。结果表明,本文方法效果最优。     

基于CEEMD和改进小波阈值法的钢架结构沉降数据去噪方法

在钢架结构安全监测过程中,针对沉降数据易受外界环境噪声干扰的问题,在互补集合经验模态分解(CEEMD)的基础上提出改进小波阈值函数的去噪方法。首先对含噪信号作CEEMD分解,得到各种本征模函数(IMF);之后选取IMF分量使用改进小波阈值去噪;最后重构IMF信息,取得降噪后的信号。仿真结果表明,基于CEEMD和改进小波阈值法的混合方法能够有效滤除信号中的噪声分量,提高沉降数据监测精度。     

Curvelet变换在位场数据去噪中的应用

为了解Curvelet变换在位场数据去噪处理中的效果,从Curvelet 变换的原理着手,通过对多矩形棱柱体模型进行Curvelet变换去噪和普遍应用的小波阈值去噪试验对比,验证了Curvelet变换去噪的有效性问题。将其应用于实测位场数据的处理中,取得了较好的效果。理论和实测数据的处理结果都表明, Curvelet变换在位场数据的去噪处理中是可行有效的。     

结合CEEMDAN的改进小波阈值地下水温观测数据去噪方法

提出一种结合自适应噪声完备集合经验模态分解方法(CEEMDAN)的改进小波阈值降噪算法,用于地下水温观测数据的去噪。在利用该方法与传统的去噪方法分别对仿真信号进行降噪后发现,该去噪方法性能更优,并且在对实际采集到的含有噪声及异常突变的地下水温数据进行处理方面,也展现出比传统单一滤波手段更好的效果。     

去噪小波包能量法在水声信号识别中的应用

对小波包能量法进行改进,提出了一种新的方法———去噪小波包能量法,该算法对信号小波去噪后,再用小波包能量法提取信号的特征;应用去噪小波包能量法研究了不同的小波去噪方法对水声信号分类识别率的影响,在实测信号样本集上用BP神经网络进行了识别实验。结果显示软阈值、硬阈值、弹性阈值3种标准的小波去噪方法均能明显提高信号识别率,其中最为显著的是软阈值标准去噪,信号的识别率可由未去噪的53 .3%提高到98. 3%,表明算法的有效性。     

基于双树复小波的变形监测数据去噪分析

将双树复小波引入到变形监测数据去噪中，从信号分解、去噪过程和去噪质量3个方面综合评价其可行性和有效性。理论分析和算例表明，信噪分离的质量会对阈值估计、阈值去噪和信号重构产生较大影响，信噪分离较好的信号能在一定程度上削弱阈值函数存在的缺陷；双树复小波的分解效果优于传统离散小波，能较好地表现出细节部分的频率信息，使变形信号的周期性变化特征更为明显，可以应用于变形监测数据分析。     

去噪小波包能量法在水声信号识别中的应用

对小波包能量法进行改进，提出了一种新的方法——去噪小波包能量法，该算法对信号小波去噪后，再用小波包能量法提取信号的特征；应用去噪小波包能量法研究了不同的小波去噪方法对水声信号分类识别率的影响，在实测信号样本集上用BP神经网络进行了识别实验。结果显示软阈值、硬阈值、弹性阈值3种标准的小波去噪方法均能明显提高信号识别率，其中最为显著的是软阈值标准去噪，信号的识别率可由未去噪的53．3％提高到98．3％，表明算法的有效性。     

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APPlication of suPPressing random noise in seismic data based on Trivashrink and DTCWT

In Process of seismic exPloration,the noise of seismic signals Produces serious interference. Conven-tional methods of wavelet threshold denoising cannot fully use the characteristics of seismic signal...     

利用小波变换对暴雨过程中GNSS气象要素的初步探索

利用小波分解对地基GNSS获取的可降水量(PWV)、气压和对流层延迟(ZTD)等时序进行处理和分析,以暴雨的实际降水量作为判别依据。研究结果表明,1 h间隔PWV与ZTD的小波高频分解系数接近,均能够从中提取暴雨预报特征信息,可用高频ZTD代替PWV进行小波分析;频率在30 min-1h之间的ZTD,预报时间信息应在第1~3层级进行搜寻,30 min以下频率的应在第3~5层级进行搜寻;db4小波分解PWV的暴雨预报阈值可设为-1.2,db4小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设置为-0.007,db2小波分解ZTD的暴雨预报阈值可设为-0.01。     

一种基于小波分析的卫星钟差数据粗差处理方法

针对传统MAD方法在探测钟差粗差方面存在的不足,提出一种基于小波分析的钟差数据粗差探测与处理方法。该方法利用小波变换的多尺度分析能力,将含有粗差的数据分解为低频小波系数和各层的高频小波系数,并在不同时间尺度下进行粗差探测和消除。使用CODE提供的BDS精密钟差数据进行实验,分析不同小波函数及不同分解尺度对预处理效果的影响,并与传统MAD方法比较,发现利用小波分解预处理后的数据在钟差预报方面有明显优势,预报精度平均提高10%。     

一种以CCD拼接结构的航空相机智能调焦方法

 航空相机在执行对地观测任务时, 需要精确地调焦控制系统实时调整镜头焦距以获得清晰的图像。本文以航空成像运行模式下的CCD拼接结构的特点,提出了一种智能的航空相机小波调焦方法。将图像处理的清晰度评价方法引入航空相机调焦系统,并考虑人类视觉系统(HVS)的特点设置权值,使评价效果更符合人类的主观感受。本文分析了小波基函数的性质,通过比较得出了采用symlet2小波进行三层分解构造的清晰度评价函数,对不同细节丰富程度的图像具有适应性,得到了灵敏度鲁棒性好的评价函数。并选取细节丰富的区域作为评价函数,详细地介绍了结合航空成像设备CCD拼接结构的特点,进行智能调焦的实现原理及方法。理论分析及仿真试验证实了该算法的可行性及有效性。相比传统评价方法具有较高的灵敏度,小波调焦方法的效率能够满足航空相机实时调焦的需求。     

遥感影像像元级融合方法与试验评价分析

不同遥感影像有着各自的优点和局限,遥感影像融合就是为了充分利用它们的优点进行互补得到新的影像。采用PCA、Brovey和小波变换三种方法对SPOT多光谱影像和全色影像进行了像元级的影像融合,小波变换采用的Mallat算法和双正交小波函数,双正交小波函数的优点是小波逆变换时不会导致相位失真,论文对融合结果进行了光谱质量和空间质量两方面的定性和定量的评价。结果表明,小波变换融合影像是三种变换中最优的,同时在小波变换中采用不同的小波基函数的融合结果在光谱质量和空间质量方面也有很大的差异,可根据实际需要选用合适的小波基函数。