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1.
由于受到许多复杂因素影响,沉降监测过程中所得到的信号数据可能会含有噪声。Matlab中小波分析功能能够对信号数据中的噪声信号进行有效的分解,最后重构处理后的信号。通过实例对比,选用合适的去噪方法和去噪函数,对信号数据进行处理,最后能够得到更适合的最优估计。 相似文献
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ICESat-2(Ice, Cloud, and land Elevation Satellite-2)是美国NASA(National Aeronautics and Space Administration)在2018年发射的激光测高卫星,其上搭载的激光测高系统ATLAS(Advanced Topographic Laser Altimeter System)采用微脉冲多波束光子计数激光雷达系统,因其低能耗、高探测灵敏度、高重复频率的特性极大改善了沿轨采样密度,但也使获取的数据中包含大量的噪声,如何有效实现光子点云去噪分类成为后续应用的关键,也是当前研究的热点和难点,为此本文提出一种基于卷积神经网络的光子点云去噪和分类算法。首先将光子点云按照沿轨和高程方向划分格网,去除明显的噪声光子,并将每个粗信号光子点栅格化为影像;然后基于少量样本构建的卷积神经网络分类模型实现光子点云精去噪和分类;最后利用机载激光雷达数据进行验证,并与ATL08产品的去噪分类结果进行对比。结果表明,对于裸地和森林区域,卷积神经网络算法均能有效去除噪声光子,特别对于森林区域,可同时实现去噪和分类;其中,裸地区域地表计算的R2和RMSE分别为1.0和0.72 m,森林区域地表和树冠计算的R2分别为1.0和0.70, RMSE分别为1.11 m和4.99 m。本文利用深度学习算法实现光子点云去噪分类,在裸地和森林区域均取得了较好的结果,为后续光子点云数据处理提供了参考。 相似文献
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针对GPS高程时间序列受各类噪声干扰的影响,导致难以提取有用信息的问题,提出一种基于整体经验模态分解(EEMD)结合多尺度排列熵(MPE)的阈值降噪方法。该方法以EEMD为核心算法,将原始信号分解成一系列本征模态函数(IMF),并采用MPE作为指标将其分类为噪声IMF、混合IMF和信息IMF;然后利用阈值函数处理混合IMF,实现二次降噪;再重构降噪后的数据与信息IMF,获得降噪结果。仿真信号和实例分析结果表明,该方法与相关系数法、MPE法相比,降噪评价指标RMSE、SNR和dnSNR均为最优,说明该降噪方法效果最好,本文方法获得的降噪结果能够更好地反映出时间序列本身的非线性变化特性,可为GPS高程时间序列分析提供可靠依据。 相似文献
8.
由于航空瞬变电磁二次场数据是一种宽频带信号且幅度较小,因此常常受到随机噪声、天电噪声以及人文噪声的影响。研究针对上述噪声的去噪方法,可以提高处理和解释的精度。这里给出了基于主成分分析的航空瞬变电磁去噪方法,首先应用主成分分析方法对叠加抽道后的单测点衰减曲线进行分解,然后应用曲线趋势对比法和L曲线法对分解后的成分进行分析,确定出有效信号成分,最后使用这些有效信号成分进行重构,从而达到抑制噪声的目的。模拟信号分析以及实测数据的实验结果表明,应用主成分分析法处理航空瞬变电磁数据,在保持反映地下介质分布的有效信号幅度基本不变的条件下,能有效抑制天电噪声和人文噪声,为保幅处理和解释奠定了良好的基础。 相似文献
9.
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。 相似文献
10.
基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法 总被引:1,自引:1,他引:0
本文提出了一种基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法。根据SAR图像数据的特征,引入了非对数加性模型,并在该模型下对SAR图像NSCT域中的噪声分布统计建模,应用最大后验(MAP)准则和Non-Local(NL)约束相结合的方法解求SAR图像真实信号的NSCT系数。实验结果表明,本方法具有良好的去噪能力并在性能上优于当前主流方法。 相似文献