新阈值函数去噪方法在可降水量预报中的应用

大气观测数据中常含有噪声,如何减小噪声是大气观测数据应用的基础。本文在传统软、硬阈值函数去噪的基础上提出了新阈值函数去噪。首先,运用这三种方法对MATLAB中wnoise函数产生的bumps含噪信号进行去噪,并运用信噪比(SNR)和最小均方误差(MMSE)对去噪效果进行衡量。试验表明,新阈值函数去噪效果较好。最后,用新阈值函数去噪对可降水量时间序列进行处理,并用Kolmogorov熵和神经网络预测来衡量去噪效果。结果表明,新阈值函数同样适用于可降水量时间序列的去噪。     

天气雷达回波信号去噪中小波分析应用

天气雷达回波信号不可避免地包含了噪声,噪声的存在严重影响了对雷达回波信号的精确分析。为了提高雷达回波信号的信噪比,采用了近年来在数字信号处理领域极速发展的小波分析方法,通过试验分析确定小波基函数、分解层数、阈值和阈值量化方式。结果表明,小波分析去噪的方法能有效地抑制叠加在雷达回波信号上的噪声,去噪后的雷达回波信号信噪比明显提高,具有较高的实用价值。     

基于小波包变换的EMD算法在超声信号处理中的应用

提出基于小波包变换的EMD算法,并将其应用于超声回波信号去噪.对于采用EMD分解含高斯白噪声的超声缺陷信号存在模态混叠的问题,首先用小波包变换对信号作预处理,再对信号进行EMD分解,最后重构出有用的缺陷信号.实验结果表明:该方法不仅具有很好的消噪效果,而且重构的缺陷信号的波形失真度小,有利于对信号做进一步的定量分析.     

小波分析在雷击大气电场波形去噪分析中的应用

雷击时大气电场信号中混杂的噪声信号影响对真实大气电场信号的分析、提取和使用。文中通过计算仿真信号和去噪前后真实电场信号的均方误差,分析选取不同的小波函数、阈值法和小波分解层数对去噪效果产生的影响。考虑雷击时大气电场信号的信噪比,选用sym5小波和db5小波与minimaxi和rigrsure阈值法结合,且对小波的分解层数选用6~7层,进行大气电场波形的去噪处理,其去噪效果比较理想。最后,将该方法用于实际雷击大气电场波形数据的去噪处理,对雷击时电场波形的突变性检测中,在20个样本中有14个在首次雷击前1.5~2 h具有突变过程,占70%,这为将大气电场仪资料引入其他气象参数预报模型提供了切入点。     

激光雷达能见度回波信号去噪算法

激光雷达能见度仪是探测大气能见度的有效手段,但其回波信号微弱且易受各种噪声干扰。抑制背景噪声并从中提取有用信号,对提高能见度反演精度十分重要。采用经验模态分解算法对回波信号进行分解及重构,达到了良好的去噪效果。仿真试验表明,经验模态分解算法有效提高了回波信号的输出信噪比,降低了测量值的均方根误差。通过处理晴天、阴天、雾天等不同天气条件下的多组实测数据,将其反演结果与大气透射仪LT31的测量结果进行对比,进一步验证了该算法的有效性。     

图像小波域维纳滤波去噪算法的改进

介绍了小波变换和维纳滤波相结合的图像小波域维纳滤波去噪算法，在分析该算法最小均方误差期望的基础上提出一种改进算法。指出在进行维纳滤波之前，阈值化处理可以有效提高维纳滤波的性能。用标准测试图像的处理结果来比较改进前后两种算法的效果。     

基于平移不变小波变换的多普勒速度声纳输出信号处理

针对水下航行器组合导航系统所使用的多普勒速度声纳输出信号的特点,采用了平移不变小波变换的多分辨率分析的方法,利用Daubechies小波函数,采用了半软阈值去噪的方法,能够在低信噪比的情况下准确地估计多普勒声纳的频移,从含有噪声的多普勒输出信号中提取出原始信号．通过仿真实验表明:采用4层小波分解,算法计算量减小,有效地消除多普勒噪声,从而提高水下组合导航系统的精度．     

贵州威宁X波段双偏振雷达反射率因子的衰减订正分析

针对贵州威宁X波段双偏振雷达的衰减订正问题,在利用综合小波去噪方法对差分传播相移ФDP进行质量控制基础上,基于自适应衰减订正算法对雷达反射率因子ZH进行衰减订正分析,订正结果与昭通C波段新一代天气雷达进行对比,结果表明：（1）综合小波去噪能够有效去除ФDP存在的脉动和毛刺,保证ФDP的连续性和平滑度;（2）订正前后雷达反射率因子在距离雷达较近处（20-35 km）强度廓线基本重合,订正前后差别不大,随着对流区（雨区）距离的增加,电磁信号出现衰减,订正后反射率值加强,总体上订正后的反射率值比订正前高1-12 dB,其中在35～75 km距离范围内,订正后的反射率值达到50 dBz以上,雷达反射率因子更加接近真实情况;（3）使用综合小波去噪配合自适应衰减订正算法可以提高雷达反射率因子衰减订正的准确率,方法具有普适性,在今后科研业务中可以采用该订正方法以进一步提高对粒子相态识别、降水估测精度。     

基于智能手机GNSS双频原始观测值的电离层延迟提取与分析

基于智能手机GNSS（全球导航卫星系统）观测值的研究主要集中于观测值质量分析和定位算法,在大气应用方面关注度则较为有限.本文基于全球首款支持GNSS双频信号的小米8智能手机和超短基线的Trimble Alloy测地型接收机,利用原始GNSS双频载波相位观测值,考虑连续历元间电离层变化较小从而进行观测值质量控制策略,评估了小米8智能手机电离层提取精度.研究结果表明：卫星高度角或载噪比较高的条件下,智能手机观测值可能依然是无效的,设置卫星高度角或载噪比阈值的方法进行质量控制不再适用.小米8提取的电离层延迟与测地型接收机呈现了很好的一致性,但其波动幅度略高于测地型接收机,提取精度优于0.2 TECU,表明智能手机GNSS观测值用于大气应用是可行的.     

LINKMATE的使用方法

1工作过程简介LinkMate──线路增强器（简称消噪器）是美国LinkPlus公司的受美国专利法保护的产品，LinkMate采用数字化的路线压缩扩张技术，对无线电信道上传输的调幅（AM）或单边带（SSB）调制的语音信号进行处理，能够有效地改善信号的信噪比，减少干扰，消除噪声。LinkMate通过电台的输入、输出接口与电台相接（如图所示）。话筒／杨声器电台发射过程是：话筒～A／D～音节压缩、控制音产生、核准信号产生～D／A～电台～天线。接收过程是：天线～电台～A／D～音节振幅扩张、频校～D／A～扬声器。概括起来，LinkMate具有以下主…     

不同闪电跃增算法在北京地区应用效果对比

基于S波段多普勒天气雷达基数据、北京闪电定位网全闪定位数据和北京地区降雹的人工观测结果,对比分析Gatlin和σ两种闪电跃增算法在不同配置下对北京地区2015—2018年共177次冰雹天气过程的预警效果。结果表明:不同倍数的σ算法预警结果差别很大,2σ（要求当前闪电频数变化率超过之前平均闪电频数变化率两倍标准差）在σ算法中的预警效果最佳;不同N（总闪频数变化率的数量）配置下的Gatlin算法的预警结果差别不大,其中当N=6时的预警效果最佳。2σ算法的命中率、虚警率和临界成功指数分别为80.2%,41.6%和51.1%,N=6的Gatlin算法的相应结果分别为82.5%,62.0%和35.2%。另外,详细分析了一次多单体雷暴过程和一次飑线过程中两种算法的应用情况,结果也表明Gatlin算法比2σ算法的命中率略高,但虚警率偏高很多,临界成功指数偏低。综合Gatlin算法和σ算法对冰雹预报结果评估情况,发现2σ闪电跃增算法更适于对北京冰雹天气的预警,对提升闪电数据在北京地区冰雹预报业务的可用度有一定参考价值。     

最优小波尺度空间的图像边缘检测方法

根据图像和检测算子的特性,以相关性为准则,使用遗传算法对图像小波变换的尺度进行选择,从而构成一种自适应的高斯小波尺度空间.融合该空间下不同尺度检测的图像边缘,使得整幅图像的边缘细节丰富清晰,具有更好的抗噪性能.对测试图像使用Canny算法、单尺度、二进尺度和自适应尺度小波进行边缘检测,验证了该算法在去除噪声和准确定位方面的有效性.     

EMD在广西季节降水预报中的应用

气候系统是一种耗散的、具有多个不稳定源的非线性、非平稳系统。该文利用支持向量机(SVM)算法在处理非线性问题中的优越性和经验模态分解(EMD)算法在处理非平稳信号中的优势,采用将EMD与SVM相结合的短期气候预测方法,并应用到广西季节降水预报中。选取广西88个气象观测站1957—2005年6—8月逐年降水量的距平百分率序列作为试验数据,通过EMD算法将标准化处理后的距平百分率序列分解成多个本征模态函数(IMF)分量和一个趋势分量,在分解中针对EMD算法存在的端点极值问题选择两种方法分别进行处理,对比得出极值延拓法效果更好。对每个分量构建不同的SVM模型进行预测,并通过重构形成最后的预测结果。试验中采用不经EMD处理的反向传播(BP)神经网络和SVM算法进行对比验证,结果表明:相对于直接预测方法,该文提出的方案均方误差最小,能够较为准确地反映出降水序列未来几年的变化趋势,具有更高的预测精度和较好的推广前景。     

用GPROF算法反演降水强度和水凝物垂直结构

对NASA应用于TMI的业务降水反演算法(GPROF算法)作了简单分析，并对采用该算法反演的2002年夏季我国湖南常德地区的暴雨结构和2001年7月上旬袭击中国香港地区的尤特台风结构进行了分析。对常德暴雨个例，用地面雷达数据作为实况资料进行了真实性检验。检验结果表明:该算法的整体反演效果较好，可较好地反演常德地区的地面雨强及降水结构，雨区的反演精度与降水性质有关。对尤特台风个例，将反演结果与测雨雷达的反演产品进行了定性比较，结果表明:二者反映的降水结构基本一致；GPROF算法反演的潜热垂直结构也较好地反映了台风的热力结构。最后对算法可能的改进方向进行了讨论。     

A Preliminary Application of the Differential Evolution Algorithm to Calculate the CNOP

A projected skill is adopted by use of the differential evolution （DE） algorithm to calculate a conditional nonlinear optimal perturbation （CNOP）. The CNOP is the maximal value of a constrained optimization problem with a constraint condition, such as a ball constraint. The success of the DE algorithm lies in its ability to handle a non-differentiable and nonlinear cost function. In this study, the DE algorithm and the traditional optimization algorithms used to obtain the CNOPs are compared by analyzing a theoretical grassland ecosystem model and a dynamic global vegetation model. This study shows that the CNOPs generated by the DE algorithm are similar to those by the sequential quadratic programming （SQP） algorithm and the spectral projected gradients （SPG2） algorithm. If the cost function is non-differentiable, the CNOPs could also be caught with the DE algorithm. The numerical results suggest the DE algorithm can be employed to calculate the CNOP, especially when the cost function is non-differentiable.     

新一代天气雷达冰雹探测算法及在业务中的应用

利用新一代多普勒雷达资料，基于美国NEXRAD的新一代冰雹探测算法的主要思路，编写了冰雹算法的程序，利用该程序对16次观测到的冰雹个例进行了分析。结果表明冰雹探测算法对冰雹有比较好的识别能力，并且，针对误报率比较高的现象提出了解决的方法。     

输出误差系统的多新息辨识方法

研究了输出误差(OE)系统和输出误差自回归滑动平均(OEARMA)系统(即Box-Jenkins系统)的辅助模型随机梯度算法、辅助模型多新息随机梯度算法、辅助模型递推最小二乘算法、辅助模型多新息最小二乘算法,输出误差系统的修正辅助模型随机梯度算法、遗忘因子辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型随机梯度算法、变递推间隔辅助模型多新息随机梯度算法、变递推间隔辅助模型递推最小二乘算法等,以及输出误差自回归(OEAR)系统的基于滤波的辅助模型多新息广义随机梯度算法和基于滤波的辅助模型多新息广义最小二乘算法.     

基于16QAM信号星座点判决域切换的混合正方形轮廓线算法

提出了一种基于16QAM信号星座点判决域切换的混合正方形轮廓线算法.该算法通过判决输出信号是否在星座点判决域内,在正方形轮廓线算法和判决导引算法之间进行切换,不仅能够对输出信号进行相位恢复,而且可以得到更小的剩余码间干扰.水声信道仿真结果表明:与传统的正方形轮廓线算法相比,混合正方形轮廓线算法的码间干扰更低,输出星座点更紧凑,对水声信道具有良好的均衡能力.     

辨识方法的计算效率(3):信息向量耦合算法

简单讨论了行列式、矩阵逆和块矩阵逆的计算量;研究了信息向量耦合型多变量系统的子系统递推最小二乘辨识方法,给出了计算量小的联合递推最小二乘辨识算法;研究了部分信息向量耦合型多变量系统的子系统最小二乘辨识算法,提出了计算量小的基于块矩阵求逆的最小二乘辨识算法;给出了部分信息向量耦合型多变量系统的子系统递推最小二乘辨识算法,提出和推导了基于辨识模型分解的递推最小二乘辨识算法,并分别讨论了提出算法的计算量.     

多变量方程误差类系统的部分耦合迭代辨识方法

针对多变量方程误差滑动平均系统,利用最小二乘原理和迭代搜索原理,给出了增广随机梯度辨识方法、递推增广最小二乘辨识方法、梯度迭代辨识方法和最小二乘迭代辨识方法.针对多变量方程误差滑动平均系统和多变量方程误差自回归滑动平均系统,将多变量系统分解为一些子系统,利用耦合辨识概念,讨论了梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、子系统最小二乘迭代方法和部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.进一步结合数据滤波技术,研究了多变量方程误差自回归滑动平均系统的子系统梯度迭代辨识方法、部分耦合（子系统）梯度迭代辨识方法、部分耦合子系统最小二乘迭代辨识方法.文中给出了几个典型算法的计算步骤.