基于ICEEMD-ICA与MDP准则的变形监测数据去噪方法

针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在信噪分离不准确的缺陷,以及独立分量分析(independent component analysis,ICA)存在不确定性的问题,提出了一种改进完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition, ICEEMD)、ICA与最小失真准则(minimal distortion principle,MDP)相结合进行变形数据去噪的方法。首先,使用ICEEMD方法对变形监测数据进行有效分解,并以此构建虚拟噪声信号;其次,对虚拟噪声进行二次ICEEMD分解,提取更接近真实噪声的二次虚拟噪声信号,再以二次虚拟噪声和原变形数据组成输入观测通道,使用ICA进行处理;然后,通过计算ICA处理后的独立分量与输入信号的相关系数,解决独立分量的排序不确定性与相位不确定性问题;最后,使用MDP准则有效解决了独立分量的幅值不确定性。对加噪仿真数据和实际桥梁GNSS变形监测数据进行详细分析,结果表明,所提方法可取得良好的去噪效果,有效提升去噪的性能指标,充分验证了所提方法在变形监测数据去噪中具备的可行性和有效性。     

相空间重构单通道ICA算法及其在变形监测数据去噪中的应用

常用的去噪方法需对数据序列进行多尺度分解实现去噪,而未考虑信号本身的关联和特征。相空间重构单通道ICA算法依据相空间重构将一维信号扩展到高维相空间,从信号本身获取其隐含的动力学特征,从而利用独立分量分析分离有用信号和噪声。实验证明相空间重构的单通道ICA算法能够实现信号去噪,其去噪能力与多尺度分解去噪方法相当。此外,算法无须多尺度分解,自适应强,且适用于变形监测信号去噪。     

利用数学形态学的遥感影像水系提取方法

针对目前遥感水系提取存在的问题,提出了一种基于数学形态学的遥感影像水系提取方法。该方法在光谱模式识别提取水体信息的基础上,利用数学形态学方法将提取的水体结果进行断线连接、去噪及细化等处理,从而得到连续的水系。以Landsat ETM+影像为例进行了实验,结果表明,该方法可以提取连续、完整的水系;且提取的水系精度与现势性均优于国家测绘局发布的1∶25万数字线划图(DLG)水系。     

大桥GPS动态监测去噪方法

针对从GPS实际监测到的信号中去除噪声,提取真实信号的问题,该文对EMD去噪法、小波阈值去噪法,EMD小波去噪3种方法进行了比较,并通过实例分析得出:3种方法均可滤除噪声,但效果各不相同;EMD对信号分解具有良好的自适应性,但在滤除噪声时可能因为模态混叠的原因造成过滤不完全,各分量中可能均含有一定量的噪声;小波滤波噪声效果和小波基、阈值函数及分解层数选择有关,具有主观性;对于EMD小波混合去噪方法,提出先用EMD自适应方法进行分解,分解出噪声主导分量和信号主导分量;对于高频噪声主导分量,可能含有少量有用信号,故须再用小波阈值法过滤出有用信号;而对于信号主导分量,再用小波滤除多余噪声,最后进行逆变换得到重构后的信号。实例表明EMD小波混合去噪方法能很好地去除噪声,是一种高效的去噪方法。     

一种新的去除遥感影像混合噪声组合滤波方法

提出了一种三层组合滤波的去噪方法,在小波BayesShrink阈值与自适应中值滤波的基础上增加第三层Wiener滤波,利用Wiener滤波对信噪比高的信号去噪效果好的特点可有效去除残留的混合噪声,为了在去噪过程中保留影像的边缘,在滤波过程中加入了边缘提取算法,对影像的细节进行保留使去噪后的影像更加清晰。试验表明,本文提出的三层滤波方法在去除遥感影像常见的高斯与脉冲混合噪声时,效果要明显优于传统的两层组合滤波算法。     

基于经验模式分解的滤波去噪方法研究进展

回顾经验模式分解技术的原理和滤波性质,及目前基于经验模式分解的滤波去噪算法,包括部分本征函数模态分量重构法、软阈值法、最优信号重构算法等;分析上述滤波方法在分离信号噪声方面的适用性及其可能的改进措施;最后讨论传统的周期函数拟合模型在GPS高程时间序列噪声提取中应用的局限性,提出经验模式分解应用于GPS高程时间序列噪声提取与研究的新思路。     

独立分量分析改进的图像去噪方法

针对传统去噪算法在复杂噪声污染图像处理中能力较弱的问题,该文基于信号高阶统计量的独立分量分析,通过其自适应变换,分离出源信号中的统计独立的分量,在分析对比传统图像去噪方法的基础上,讨论了独立分量分析的基本模型及原理;提出了一种结合中值滤波与wiener滤波的最大似然估计的图像去噪改进方法。仿真实验表明改进的独立分量分析去噪方法具有较大的优越性。     

改进独立分量分析极化SAR影像相干滤波

极化合成孔径雷达(SAR)影像的相干斑滤波,对其后处理起着至关重要的作用。针对传统的独立分量分析(ICA)算法稳定性差、易陷入局部最优等缺陷,该文提出基于粒子群优化(PSO)改进的ICA滤波算法,用于进行极化SAR影像相干斑滤波。该方法利用PSO算法来改进解混矩阵W的行向量的生成过程,以提高ICA算法的分离效果。采用AIRSAR获取的旧金山海湾地区的L波段极化SAR影像进行实验,并用相干斑指数、迭代次数、收敛时间等指标进行客观评价。结果表明,基于PSO改进的ICA算法具有更高的收敛效率和更好的相干斑抑制性能,能有效地降低影像的相干斑噪声。     

频域滤波与直方图匹配相结合的条带噪声去除法

针对高分辨率遥感影像中存在的条带噪声,提出了一种频域滤波与直方图匹配相结合的去噪方法。首先利用变换域的方法提取条带噪声;再利用butterworth滤波器滤除条带噪声成分;最后将滤波后的结果影像作为参考影像,对原始含条带噪声的影像进行基于影像列的直方图匹配。实验结果表明,该方法能有效去除条带噪声。     

局部均值分解的新小波阈值去噪法及其应用

为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。     

结合BM3D和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法

提出了一种基于三维块匹配（BM3D）和多级非线性加权平均中值滤波的遥感影像混合噪声去噪方法，使用coief3小波和sym2小波替换传统三维块匹配算法中的bior1.5和hear参数，将三维块匹配算法和多级非线性加权平均中值滤波相结合以提高算法对混合噪声的去噪能力。进行一个仿真对比试验和一个真实遥感影像去噪试验，试验表明，本文提出的方法在遥感影像混合噪声去噪方面效果要优于传统混合噪声去噪方法。     

基于EMD-自适应滤波的干涉图去噪方法研究

提出了一种基于EMD-自适应滤波干涉图去噪方法,该方法基于信号和噪声经过经验模态分解后在不同的IMF上有不同的特征,即先对信号进行经验模态分解,然后对各个高频IMF信号分别选用不同的滤波梯度参数进行自适应滤波处理,从初始干涉图上减去与斑点噪声所对应尺度信息,从而达到噪声抑制的目的。通过实验对比研究了该算法与Goldstein滤波、圆周期中值滤波、EMD分解方法和梯度-自适应滤波去噪的降噪效果。实验表明,该方法不仅能有效地去除InSAR干涉图的噪声,并且能很好地保持相位的细节信息和条纹的边缘信息。     

利用BP神经网络提取TM影像水体

常用的水体提取方法需要设定阈值,而阈值的选择通常需要反复实验才能确定。为克服这一不足,本文提出了一种基于BP神经网络和光谱特征的水体自动提取方法。首先在TM影像中提取水体样本光谱信息、谱间关系、归一化差异水体指数以及缨帽变换(K-T变换)的第三分量(TC3)特征,然后将这4个特征作为BP神经网络的训练输入参数,最后利用训练好的网络对水体进行提取。对长沙市区TM影像进行水体提取,发现该方法组合了其他方法的优点,在不设置阈值的情况下,得到了更好的水体提取效果。     

GPS动态监测形变信息提取技术

采用GPS技术对矿区地表移动进行动态监测,针对长距离差分动态定位精度受多因素残余误差的影响,利用主成分分析法(PCA)进行空间滤波,分离区域站点相关的共模误差,以提高坐标序列精度。为进一步分析矿区地表移动受多源影响,采用解决盲信号分离问题的独立分量分析法(ICA),提取各测站形变信息。通过实例与仿真分析,结果表明,利用PCA空间滤波可提高3个分量坐标序列精度分别为46.1%,71.0%及36.8%;基于特征矩阵联合似对角化算法(JADE)进行ICA分解,能够实现各测站形变信息的提取。     

PSO-DVMD-WT的变形信号去噪方法研究

为了滤除变形数据中含有的白噪声,该文提出一种基于粒子群优化算法的双重变分模态分解-小波阈值去噪模型。首先利用VMD对变形数据进行初次分解,初次分解层数K_1由频谱图波峰个数确定,根据相关性分析将分量分为噪声分量和信号分量;然后针对信号分量出现模态混叠的现象,首次分解的信号分量再次进行粒子群优化的VMD分解,得到二次信号分量和二次噪声分量;对二次VMD分解得到的噪声分量进行小波阈值降噪;最后重构实现噪声的有效剔除。模拟实验结果显示,利用本文方法去噪得到的均方根误差降低至0.418 0 mm、信噪比提升至10.174 0 dB,对比小波阈值、总体经验模态分解(EEMD)、VMD等方法,降噪效果有明显的提升。在实际变形数据去噪中,相比于其他去噪方法,本文方法能够很好地抑制模态混叠的现象,且均方根误差降低至0.151 0 mm、信噪比提升至23.821 0 dB,验证了本文方法在实际应用中的有效性。     

基于经验模式分解的滤波去噪法及其在GPS多路径效应中的应用

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种新的信号处理技术,它是基于数据本身的,且能在空间域中将信号进行分解,从而可以区分噪声和有用信号。根据EMD分解白噪声而得到的本征模式函数(IMF)分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特性,建立一种新的基于EMD滤波去噪方法,并将该方法应用于GPS多路径效应的研究中。通过对模拟数据与GPS实测数据的处理分析,得出以下主要结论:①EMD滤波去噪法与小波方法都能最大限度地削弱测量的随机误差,但EMD滤波去噪法比小波方法更直接,且不受测不准原理及小波函数选择的影响;②相比小波方法,EMD能够更有效地剔除瞬时强噪声,从而能够提取更精确的多路径效应重复性误差改正模型。     

一种自相关函数绝对值均值变点的去噪方法

针对CEEMD去噪基于能量准则判定分界点存在稳定性差的问题,该文以噪声和有用信号各自的自相关函数特点之间的差异为基础,提出了一种基于自相关函数绝对值均值变点的CEEMD去噪方法。该方法利用噪声和有用信号各自的自相关函数值存在差异的特点,实现了噪声和信号模态分界点的定量判定,对发现的噪声模态分量,采用小波软阈值法去噪,保留了存在于噪声模态分量中有用的信号。bjfs和auck两个CORS站20余年的高程时间序列数据,实验结果表明:该方法可以定量判定噪声和信号模态的分界点,去噪后信噪比提高14%以上,而且采用均方根误差指标统计的高程时间序列预报精度提高了44%以上。提出了一种基于自相关函数绝对值均值变点的CEEMD去噪方法,实现了CORS站高程坐标分量数据的去噪。     

EEMD滤波技术在GPS动态监测数据去噪中的应用

为了削弱结构动态监测中GPS随机噪声的影响,本文研究了一种基于集成经验模态分解(EEMD)技术的滤波方法。根据信号自身尺度分解信号,基于分解产生的本征模态函数(IMF)的Fourier变换频谱特征,构造了EEMD时空滤波器。对不同信噪比的仿真非平稳数据进行去噪处理并与小波去噪法相比较,各项指标表明基于EEMD滤波器的去噪方法与小波去噪方法效果相当,但避免了小波基的选择,具有更大的自适应性。应用于GPS动态监测数据的去噪结果表明该方法能有效分解信号消除GPS高频噪声及低频噪声的影响,提取有用振动信号,为进一步结构分析提供有效数据。     

改进分水岭方法下的遥感图像水体提取

针对当下全球的水域环境监测中水体提取不完整、与周围地物区分错误等问题，以山东潍河为研究对象，提出了一种改进分水岭分割方法。首先提取目标水体的光谱信息分量作为前景图，然后将膨胀后的水体对象作为背景图，利用前景图与背景图叠加生成标记图，最后利用标记图通过分水岭变换对原图像进行分割以实现水体信息的自动提取。本文将试验结果与OpenCV中手动标记种子点的分水岭算法、基于Canny边缘的分水岭算法、结合形态滤波和标记的分水岭分割方法结果进行了对比。结果表明，本文算法比用种子点手动标记的方法更加自动化，提取的水体更加完整准确；相比于Canny边缘方法又避免了过度分割；比结合形态滤波标记的方法也更加完整准确，目标水体明显，对于水体提取是一种自动化的有效方法。     

一种改进的去噪阈值混合滤波算法

中值滤波和均值滤波通常被分别用来处理脉冲噪声和高斯噪声,但当图像同时存在高斯噪声和脉冲噪声时,单独用任何一种滤波方法都不能达到最好的去噪效果。针对这一问题,本文提出了一种改进的基于去噪阈值的图像混合滤波算法,可以更有效地减少噪声,又可以较好地保持图像的边缘细节信息。