利用小波变换进行GPS振动观测值的异常探测

本文利用小波变换技术进行GPS振动观测值的异常探测,将GPS振动观测值序列视为一组观测信号,先利用小波低频分解提取信号趋势,再利用小波高频分解探测异常值的位置,提出结合观测体自身变形趋势判断异常值是否存在,再通过小波高频分解和小波阈值去噪找到异常值准确位置的探测方法。结合某GPS振动平台上的振动观测实验数据进行仿真分析,获得准确的异常探测结果。实践证明文中研究的异常值探测方法是可行的和有效的,为GPS振动观测值的异常探测提供新思路。     

小波包多阈值去噪法及其在形变分析中的应用

在GPS变形监测领域,传统的小波去噪只保留低频上的有用信息,很容易去掉中频以及高频上的有用信息。小波包分析方法是近几年发展起来的一种新的小波分析方法,它同时考虑了各个频段上的有用信息,因此是一种更为精细的去噪方法。小波包去噪的关键是对小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行阈值处理,但传统的小波包去噪并没有对此进行充分的研究。本文针对传统小波、小波包分析的不足,提出了一种基于频率顺序并依据信息类型分段的多阈值准则小波包去噪法。通过理论分析与实际应用,结果表明新方法能够高效剔除各频段的噪声,同时当采样频率较低时能有效保留去噪信号中频率高达10-1 Hz数量级的有用信息,其去噪能力优于传统的小波、小波包等其它去噪方法,因此可以广泛应用于高精度GPS变形监测领域中。     

变形监测信号消噪的不确定度

变形表现为一种弱信号,误差呈现为强噪声。小波包分解消噪是对分解中所得到的高频部分再继续细分,因此具有更精细的消噪能力。采用最优小波包基进行信号重构的过程中,信号有一定的损失。若将消噪过程近似成拟合,拟合误差符合正态分布,可以采用假设检验法估计信号重构误差的区间,进而确定信号重构误差的不确定度,评价小波包消噪的质量。     

桥梁索塔GPS监测信号的小波分析

针对EMD分解后直接舍去高频含噪信号可能会导致有用信息的丢失,以及小波阈值去噪中采用全局阈值去噪效果不完善等问题,该文提出了一种基于SSA的改进EMD-Wavelet耦合模型运用于桥梁索塔GPS监测信号去噪。即先对原始监测信号进行奇异谱分析,提取信号的趋势项和周期项,分析不同阶段的信号特性从而对其进行合理分段。在对经过EMD分解后的高频信号进行小波去噪时,根据信号的分段结果和给定的阈值计算函数进行分段分层取阈值。结果表明,该方法能很好地对原始坐标序列进行降噪,并且各项评价指标均优于SSA重构去噪法、EMD分解去噪法和EMD-Wavelet全局阈值去噪法,去噪效果更佳,这为索塔监测数据信号提取提供了有意义的参考。     

改进的小波包阈值法去噪的桥梁变形监测数据处理

本文采用改进的小波包去噪方法对桥梁的变形监测数据进行去噪分析。研究了改进的小波包去噪三种不同阈值函数的去噪方法,分别从最优小波基的选取、最大尺度的确定、阈值函数的改进等三个方面进行分析。通过实验分析和去噪后的评价指标分析,结果表明改进的小波包阈值函数去噪效果要优于硬阈值函数和软阈值函数去噪,并且其去噪效果也要优于传统的小波包去噪。因此,改进的小波包阈值函数去噪方法为在高精度的变形监测数据处理分析提供了一种新的方法。     

基于小波阈值的海洋磁力测量数据消噪方法

波浪噪声和随机噪声是影响海洋磁力测量数据处理精度的重要因素。基于小波变换理论,研究了海洋磁力测量数据中的波浪和随机噪声的消除方法。首先对带有噪声的实测磁异常数据进行频谱分析,确定相应的多分辨分析尺度。分别采用滑动拟合法、基于小波高频系数置零的消噪方法、基于小波阈值消噪方法进行消噪计算。实例计算表明:基于小波阈值消噪方法能够将磁异常中的噪声和真实的高频信息分离开来,进一步提高了消噪的精度和可靠性。     

基于小波去噪法的基坑监测数据处理

受各种因素影响,地铁基坑监测数据除含有真实变形信息外,还存在噪声。应用MATLAB实现小波分析对监测数据的去噪处理和粗差探测仿真实验。实例表明,选取恰当的小波基函数和小波分解层数,通过小波分析的带通滤波的功能,能够对原始信号有效分频,从而在不同尺度上将粗差和噪声分离达到识别的效果。去噪之后的信号曲线有较好的光滑性,更能反映基坑周边土体的变形规律。     

基于Wallis滤波的改进小波去噪方法研究

边缘信息是影像最重要的高频信息,在去除噪声的同时应尽量保留。介绍一种改进的小波去噪方法,不仅大大减少了算法的时间复杂度,而且用Wallis滤波对小波变换后的小波系数进行处理,在进一步压制噪声的同时增强了影像的对比度。实验结果表明,该方法不仅效率高,而且能较好地突出细节信号,效果优于普通的小波阈值去噪。     

改进的小波阈值去噪方法在CORS数据处理中的应用研究

介绍小波变换的基本原理,分析小波阈值去噪的特点和存在问题,优化小波阈值选取方法,对小波阈值函数进行改进研究,与常用的小波去噪方法进行比较分析,并在CORS数据处理中进行应用研究。结果表明,改进的小波阈值去噪方法既能保证充分删除突变信号,又能防止原始信号过多丢失,具有较好的去噪效果,能在CORS数据处理中得到很好的应用。     

基于经验模分解的陀螺信号消噪

陀螺随机漂移是影响惯性导航精度的重要因素。小波消噪方法对异常噪声效果不明显,且对小波基和分解尺度等因素依赖性较强。提出陀螺信号经验模分解(EMD)消噪方法,将信号进行经验模分解得到一个本征模态函数(IMF)组,先基于2sigma准则处理异常噪声IMF分量,再利用相关系数确定高频噪声IMF分量个数,将噪声分量去除以实现陀螺信号消噪。详细对比小波方法与EMD方法,利用交叠式Allan方差分析两者的消噪效果,通过惯导算例进一步验证EMD方法的实效性。结果表明,相比小波方法,EMD消噪法能剔除异常噪声,可以更有效地抑制陀螺漂移。     

基于提升格式小波包变换的SAR影像去噪(英文)

According to the different characteristics that signal and noise exhibit during wavelet decomposition, a new denoising method based on the lifting scheme wavelet packet decomposition is presented. In this method, the SAR images are decomposed by using the best wavelet packet and the norm of each sub-band are calculated; signals and noise can be discriminated based on the norm and soft-threshold method, and the images can be denoised. Experiments show that the proposed algorithm has excellent performance in denoising SAR images, and can remove most noise of images with well-kept texture detail information. The calculating speed of the method is twice the speed of the general wavelet packet transform algorithm.     

基于提升格式小波包变换的SAR图像去噪

基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。     

基于时间序列分析的露天矿边坡沉降预测模型

结合小波分析在数据处理方面的优势,采用小波包去噪对露天矿边坡沉降数据进行去噪处理,再结合时间序列分析理论建立小波包-时间序列预测模型,从而对露天矿边坡进行变形分析预测。通过实验数据对比分析,结合小波包去噪与时间序列分析理论模型对露天矿边坡沉降数据进行预测,预测精度较高,能够对矿区边坡的沉降进行预测。     

基于最佳小波包基的高光谱影像特征制图

鉴于在时频局部化能力方面小波包变换优于小波变换,将高光谱影像像元光谱曲线作为1维信号并对其进行多尺度小波包变换分解,得到不同尺度上的低频和高频成分向量。根据不同地物像元光谱小波包分解最佳基有很大差异,而同一地物像元光谱小波包分解的前若干个最佳基完全相同的特点,提出一种基于前若干个最佳小波包基特征参量数组的分类特征参量和目标识别方法,并对AVIRIS影像中的特征如地物植被、水体、岩石及某些阴影等进行提取与制图。     

一种基于小波包变换的纹理图像压缩算法

提出一种基于小波包变换与自适应混合量化的新图像压缩算法.该算法首先用小波包变换对纹理丰富的图像进行完全分解,并用一种与后续编码器相关联的成本函数(CostFunction)进行最佳小波包基搜索;然后依据图像内容,自适应确定小波包系数的扫描次序;再对小波包变换后的最低频子带进行DPCM无失真编码,对高频子带实施矢量量化编码;最后对所形成的二进制符号流进一步实施自适应算术编码.仿真实验结果表明:提出的小波包图像压缩算法是一种比较好的编码方案,其压缩效果不仅明显优于JPEG算法与SPIHT算法(特别是纹理图像),而且优于已有的其他小波包图像压缩算法.     

地球质心运动的频谱分析方法

针对地球质心运动主要是由多种周期运动叠加的特点，依次讨论了谱分析方法中的AR模型谱分析和小波谱分析方法，分别指出：将参数谱分析方法中的AR模型谱分析和非参数谱分析中的小波谱分析相结合产生的小波－AR谱分析以及小波包－AR谱分析方法，在地球质心运动的谱分析中有较好的频率分辨率以及噪声抑制能力。     

一种最佳基小波包变换的影像融合研究

在将小波包变换应用于影像融合的过程中,选择不同性质的小波包基,会得到不同效果的融合影像。如何在其中找到性质最好的小波包基,即最佳小波包基,并在此基础上实现影像的融合具有重要的意义。影像融合涉及到两幅影像,最佳小波包基的搜索需要在两棵小波包树上进行,而已有的最佳小波包基搜索算法只能在一棵小波包树上实现。本文提出了一种在两棵小波包树上搜索最佳小波包基的算法,并基于由此算法得到的最佳小波包基,实现了一种新的基于最佳基小波包变换的影像融合。试验结果表明:在采用基于特征的融合规则的条件下,该方法所得的融合影像,无论是在视觉效果上还是在评价指标上都优于由其他小波包变换方法(包括小波变换方法)得到的融合影像。