改进的WOA-VMD算法在水声信号去噪中的应用

本文提出一种针对非平稳水声信号的改进WOA-VMD小波阈值去噪方法,首先,引入余弦收敛因子和自适应权值提升鲸鱼优化算法(WOA)的精度,然后利用WOA选取水声信号变分模态分解(VMD)的最佳参数组合。引入一种可调阈值函数克服传统阈值函数量化过程的缺陷,考虑到不同分解尺度下噪声小波系数的衰减特性,采用分层阈值法对有效信号分量进行去噪处理。通过仿真实验和实测数据的降噪分析,证明了该方法的有效性和应用价值,新方法的去噪性能优于其他方法。     

基于边缘检测的小波阈值图像去噪

小波图像去噪是小波应用较成功的一个方面,其中小波阈值法图像去噪算法简单、计算量小,得到了广泛的应用。在小波阈值去噪的基础上,提出了基于边缘检测的小波阈值图像去噪算法,把高频中的边缘细节与噪声更好地分离开,在主观和客观上去噪效果都比单纯的阈值去噪有所改进。     

基于交叉证认的海洋磁力测量数据小波去噪研究

针对海洋磁力测量数据中存在的高斯噪声,采用基于交叉证认的小波阈值去噪方法进行噪声去除。首先对磁力数据进行小波分解,利用交叉证认方法自动识别小波分解的信号层与噪声层,然后对噪声层小波系数进行阈值处理,进一步提取噪声层中的有用信息,最后进行小波重构得到去噪信号。同时提出了一种改进阈值处理函数,能够改善传统软、硬阈值函数存在的缺陷,提高重构信号的精度。实验分析表明,当噪声水平小于1.5nT时,相比于传统软、硬阈值函数的小波阈值去噪方法,该方法可更好地去除海洋磁力数据中的高斯噪声,并可较好地保留数据中的有用细节信息,使数据质量得到提高。     

海洋磁力测量中不同小波母函数的阈值消噪方法性能分析

首先介绍了小波阈值消噪的基本原理,认为小波阈值消噪的性能受三方面因素的影响:(1)小波母函数的选择;(2)阈值方法的选择;(3)阈值函数的选择.为了寻找小波母函数、阈值估计和阈值函数的最优组合,文中以实测海洋磁力测量数据为背景,采用小波阈值法进行消噪,把得到的磁异常值作为"真值".仿真了波浪噪声和随机噪声并加入到"真值"磁异常中,作为噪声磁异常.在此基础上采用两种小波族系(Symlets,Daubechies)、四种阈值选取方法和软、硬阈值函数对噪声磁异常进行了基于小波变换的消噪计算,客观分析了不同组合方法的消噪精度和可靠性.实际计算结果表明:对磁异常突变点较多且分布杂乱的测线进行消噪,Sym6、软阈值函数、混合阈值或基于Stein无偏似然估计消噪效果最好;对磁异常突变点少且大部分光滑的测线进行消噪,db7、基于Stein无偏似然估计和软阈值函数的消噪效果最好.     

基于小波变换和高斯函数的影像去噪方法研究

提出了小波变换与高斯函数相结合进行影像去噪的方法，在去除高斯白噪声的同时能够有效去除椒盐噪声。此方法是在小波域内结合小波变换的特点对高频子带分别进行高斯低通滤波，将滤波后的小波系数经过反变换后即可得到经过去噪后的影像。实验表明该方法不仅对高斯噪声和椒盐噪声去噪效果明显，而且保留了影像的细节信息，其滤波效果优于中值滤波和小波软阈值法。     

一维小波变换在侧扫声纳图像去噪中的应用

针对侧扫声纳呯信号中的斑点噪声问题,采用一维离散小波变换对信号在各尺度分解,采用非极大值抑制技术平滑信号,并对各层小波系数模极大值进行阈值化处理抑制噪声,讨论了不同阈值对去噪效果的影响。结果表明,尺度因子和阈值的选择对原数据能量保持影响不大,但对噪声抑制效果影响大。文中算例均能较好地保持边缘,边缘保持指数均在0.5以上。     

机载波谱仪斑点噪声去除方法对比分析

针对斑点噪声降低机载波谱仪海浪谱反演精度问题,基于STORM机载波谱仪VALPARESO试验数据,分别使用数学法、阈值法、交叉谱法和小波分析法四种斑点噪声去除方法对其进行去噪处理,得到了去噪前后调制密度谱、海浪谱和噪声谱,并将反演所得海浪谱有效波高与同步观测的浮标结果进行了对比,最后对四种方法的去噪效果以及噪声谱特性进行了分析与评价。结果表明:四种去噪方法均可以有效去除斑点噪声,按照反演精度排序依次为交叉谱法、阈值法、小波分析法和数学法,其中交叉谱方法去噪效果最理想,RMSE仅为0.008,有效波高绝对误差为0.25m,相对误差为7%。     

小波变换压制噪声在单道地震资料处理中的应用

海洋区域地质调查中,单道地震勘探以其高分辨率、方便快捷等优点成为揭示浅地层地质构造的重要手段之一.结合前人研究成果并出于保护信号的完整性,对低频部分的噪声采用带通滤波进行滤除,而对高频信号中的随机噪声采用小波阈值去噪方法进行压制处理.在小波阈值去噪过程中,通过比较选用最佳小波基函数sym5对地震剖面进行三层小波分解.结果表明:两种阈值去噪方法在带通滤波的基础上进一步提升了剖面的质量,使得反射层面变得连续可追踪.软阈值去噪滤掉了剖面上的较多信息,去噪效果较为彻底,硬阈值去噪则保留了较多的细节信息.     

多光谱激光雷达小波去噪效果评价体系

针对基于小波理论的多光谱激光雷达消噪信号,从能量、图形、统计多角度出发,提出了由信噪比、平滑度等6项指标组成的小波消噪效果评价体系。实验证明,该体系可以为多光谱激光雷达消噪信号提供更加全面客观的效果评价,为不同信号噪声去除方法的选择提供更加可靠的依据,同时也有利于对不同算法进行有针对性的改进。     

水下极低频电磁信号探测中的海流感应电磁噪声压制

水下极低频电磁信号探测在深远海探测领域应用前景广阔,然而极低频电磁信号易受海流运动感应电磁噪声影响,为了拓展极低频电磁探测在海洋中的应用,需要通过信号处理的方式压制噪声,提高信号信噪比。小波分析具有多分辨率分析及时频局部化的优势,适于处理海水运动感应电磁噪声等非平稳信号,本文将海流感应电磁场特征引入小波分析中,基于正演模拟及小波系数分析确定阈值的小波阈值去噪方法压制噪声,利用合成的包含大地电磁信号、海流感应电磁噪声的极低频信号进行实验,并利用南黄海海域电磁信号探测试验数据进行验证。研究结果表明,噪声压制后的极低频信号信噪比明显提高,信号在时频域识别能力得到改善。     

联合小波和NLM滤波的侧扫声纳回波信号降噪

为进一步降低侧扫声纳回波信号中非高斯分布的乘性噪声,获取更佳效果的侧扫声纳图像,提出了一种利用小波和NLM(nonlocal means)滤波的组合降噪方法。首先采用同态变换将侧扫声纳回波ping信号中的乘性噪声转换为加性噪声,然后利用小波阈值和NLM滤波对侧扫声纳每ping回波数据实施降噪处理,最后经过小波反变换和指数变换获取降噪后信号和图像。仿真实验和实测数据验证结果表明,该方法适用于侧扫声纳回波信号处理,可以获取较好的图像降噪效果。     

基于经验模态分解和小波阈值的自适应降噪方法

针对全波形三维激光测绘雷达(LiDAR)在数字地形测量中如何降低背景噪声问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和小波阈值的自适应降噪方法。在扫测的地形信号经EMD分解后,计算内蕴模式函数(IMF)与经过2/3阶重构的扫测信号之间的互相关函数,从而改善小波阈值自适应地对IMF中的高频噪声成分进行滤除。实验结果表明,与EMD重构降噪法、小波阈值降噪法和传统的EMD-小波联合降噪法比较,这种方法在对全波形LiDAR回波信号的噪声剔除和地物信号保留方面具有明显的优势,降噪后信号的误差能缩小10%~20%,波形相关性能提升5%~20%,信噪比能提升20%~40%。     

Sea-clutter modeling using a radial-basis-function neural network

Recently, neural networks have been proposed for radar clutter modeling because of the inherent nonlinearity of clutter signals. This paper performs an analysis of the practicality of using a radial basis function (RBF) neural network to model sea clutter and to detect small target embedded in sea clutter. An experiment using an instrumental quality radar was carried out on the eastcoast of Canada to create a rich sea clutter and small surface target database. This database contains both staring and scanning data under various environmental conditions. Using data-sets with different characteristics, we investigate the effects of quantization error, measurement noise, generalization of the neural net over ranges and sampling rate on the RBF clutter model. Despite these physical limitations, the RBF model was shown to approach an optimal predictive performance. The RBF predictor was also applied to detect various small targets in this database based on the constant false alarm rate (CFAR) principle. This RBF-CFAR detector was demonstrated to be able to detect small floating targets even in rough sea conditions     

一种海岸带高分辨率遥感图像椒盐噪声滤波的新方法

椒盐噪声是常见的图像噪声,典型的图像平滑算法不能区分海岸带高分辨率遥感图像中的噪声点和信号点,常造成图像平滑后海岸线等细节损失。提出先识别噪声点再进行去噪的新方法,通过统计关联参数用双阈值识别噪声,然后用中心权值为零的模板平滑噪声点。实验表明,该方法在滤除椒盐噪声的同时,较好地保持了海岸线等细节。     

基于导航雷达海面回波图像去噪研究

根据海面X波段雷达回波图像数据的时空特点,提出了一种新的去噪方法。该方法利用线检测对雷达图像中的射线状噪声进行分离,然后针对这种特殊的噪声形式提出一种阈值分割的方法,最后在极坐标下针对噪声点进行插值修复。实验表明,与传统的均值滤波和中值滤波等方法相比,新方法无论在主观视觉还是信噪比方面,都有了一定改进,图像保留了更多的细节信息,具有较好的去噪效果。     

海上单道地震与浅地层剖面数据海浪改正处理研究

因受海面大风浪与涌浪等影响,海上单道地震与浅地层剖面数据反射同相轴常出现波浪状起伏,造成剖面反射层位错乱,分辨率与信噪比降低。根据海浪噪声与海底反射地层在横向上的相关性与变化频率等特性,以及综合前人的研究成果,采用陆上地震数据剩余静校正处理中的统计模型道互相关方法来实现对剖面反射同相轴的海浪改正处理;为减少强能量噪声对相关运算的影响,采用中值滤波、光滑滤波技术对反射同相轴曲线进行滤波处理,以进一步减少残留海浪的影响及相关运算改正误差。将这些方法综合运用于海上实际调查资料处理后,大风浪与涌浪影响下的波浪状反射同相轴变得连续、光滑,海底下混乱模糊的反射层位变得清晰、连续,剖面信噪比与分辨率得到了极大的提高。     

高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消

在对海洋监视监测的过程中,高频地波雷达的船只目标检测能力与其对海杂波的抑制能力密切相关。但是,传统海杂波时域抑制方法存在目标回波参数与海杂波相近时难以区分其各自分量,对消时目标被误消除的问题。针对上述问题,本文提出了一种适用于高频地波雷达海杂波的边界约束循环对消方法。该方法综合海杂波频移理论和实际海杂波特性分析制定出边界条件,约束建模对消过程,实现海杂波分量的抑制。实测地波雷达数据和船舶自动识别系统(AIS)数据检验的结果表明,本文方法克服了传统方法的不足且信杂比改善更加稳定,能够更加有效地实现海杂波循环对消。