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隧道超前地质预报是否准确,高信噪比的地质雷达信号是关键。在进行地质雷达探测时,由于受到周围复杂环境的影响,采集的雷达数据中含有各种干扰信号,降低了信号质量,直接影响到解译人员对地质条件的解读,影响了隧道超前地质预报的精确度。因此,本工作提出利用一种优化过的阈值方法对信号进行去噪,提高信噪比。优化主要是从优化阈值选取方式和优化阈值函数的选取两个方面对软阈值方法进行优化,并且通过仿真实验进行验证。结果显示信噪比的提升和均方差的减小幅度上以及去噪效果三方面对比,实验证明改进方法更优于软硬阈值方法,改进方法可适用于实际雷达数据干扰信号的处理,能提高信号信噪比,更好的还原信号。 相似文献
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为了消除大坝沉降监测数据受温度、湿度及光照等气象因素及外界不确定因素的噪声响应,提出考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析方法。首先建立原始监测数据与各气象因素的函数关系,进而消去气象因素对坝体沉降的影响,然后采用小波分析对监测数据进行去噪处理,最后得到大坝真实的荷载响应沉降曲线,为大坝稳定性评价提供依据。实例应用表明,考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析方法能有效地去除气象因素及外界不确定因素引起的噪声响应,比小波直接去噪法效果更佳,与数值模拟计算值能较好地吻合,具有更好的实际应用价值。 相似文献
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基于矢量序列相位与矢径的统计分布差异,本文提出一种TV (Total Variation)相位降噪和EMD (EmpiricalMode Decomposition)矢径分解组合的矢量序列降噪、分解方法。利用TV细致的演化特点进行相位降噪,其中引入最大信杂比准则,以优化选择调整参数和迭代次数;利用EMD适用于非线性非平稳分解的特点,将矢径分解为多个IMFS(Intrin-sic Mode Function),其中加入了非负判别,以保证重构矢量的相位不会发生跳变。然后,将降噪相位和分解的IMFS一一对应,重构矢量。考虑到历史继承性,该方法称为VEMD(Vector Empirical Mode Decomposition)方法。以高斯噪声污染的2个人工信号(线性调频信号、正弦+线性调频信号)和实测海杂波数据验证了本文所提出方法的性能。 相似文献
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通过双差方法难以消除的多路径误差、接收机观测噪声等非模型化误差会大大影响GPS动态定位的精度.基于小波分析的理论,对GPS双差观测数据序列的消噪问题进行研究,结果表明,利用小波去噪原理,可有效地从受到强噪声干扰的GPS观测数据序列中提取变形特征信息,增强基线解算的有效性,提高GPS定位精度,解决传统技术对GPS动态监测... 相似文献
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隧道拱顶下沉监测数据中含有大量的随机误差,为了消除或者消弱随机误差的干扰,本文对实测数据进行小波去噪,使数据更真实性。针对传统BP神经网络预测精度差、收敛慢的问题,通过改进的BP神经网络对去噪的数据进行预测。实验结果表明,并与传统BP神经网络相对比,小波去噪的改进神经网络收敛速度加快,精度提高,预测效果显著提高,适用于拱顶下沉的预测研究。 相似文献
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地物反射率探测激光雷达回波信号的小波去噪 总被引:1,自引:0,他引:1
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,对各算法去噪后信号作出全面客观评价。实验结果表明,基于3σ准则的阈值法与模极大值法相结合的小波去噪方法可以有效地去除噪声,效果优于其他方法。 相似文献
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ICESat-2机载试验点云滤波及植被高度反演 总被引:1,自引:0,他引:1
新一代星载激光雷达卫星ICESat-2将采用多波束微脉冲光子计数技术,并进行高程剖面式的对地观测。由于该点云数据具有背景噪声大、密度低并呈线状分布等特点,传统的点云滤波算法并不适用,研究新的点云滤波算法十分必要。本文以ICESat-2的机载模拟器MABEL数据为例,首先介绍了微脉冲光子计数激光雷达的基本原理和数据特点,并针对高程剖面点云提出基于局部距离统计和最小二乘局部曲线拟合的点云滤波算法;然后,对美国加利福尼亚州Sierras-Forest地区MABEL试验中532 nm通道的光子点云进行滤波处理,并利用识别的地面点插值得到3 m分辨率的线状DEM,进而估算了该区域美国云杉的平均树高;最后,对该滤波算法进行精度评价,并分析了误差来源及其对DEM精度和树高反演精度的影响。结果表明:(1)该算法整体精度达97.6%,能有效剔除绝大部分噪声点且对地形起伏具有较强的自适应能力;(2)误分噪声点影响了滤波过程中局部地形的拟合,而滤波过程中的分类误差将降低DEM和树高反演的精度。 相似文献