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。     

动态变形信号小波阈值降噪模型研究

由于小波分析具有时频多分辨功能,小波去噪方法能在降噪的同时,更有效地保留有用信号.讨论小波阈值去噪中软阈值和硬阈值方法,然后针对硬阈值法不连续和软阈值法有偏差的缺点,研究一种有效的GPS动态变形监测数据的小波阈值降噪模型,并进行降噪实验,取得令人满意的结果.     

小波阈值去噪法在矿区地表变形监测数据处理中的应用

为了解决矿区地表变形观测数据中含有的粗差对地表沉陷规律研究带来的不利影响,提出了采用小波阈值去噪法对原始观测数据进行处理。分析了小波阈值去噪的基本过程,讨论了小波阈值函数,并对两种阈值函数进行了对比;使用Matlab小波工具箱对观测数据进行分析并建立回归曲线,与地表实测沉陷值进行了验证。结果表明:相比常用的数据处理方法,小波阈值去噪法能有效消除粗差对变形结果的影响,实现了矿区高精度、动态的地表变形监测,具有较高的推广价值。     

改进小波阈值法在变形监测数据处理中的应用

阈值的选取和小波函数的构造是小波阈值去噪的关键,本文从两个方面分别进行阐述。首先,通过对传统小波阈值去噪方法的分析,提出了确定阈值的新方法;其次,构造出新的小波阈值函数去处理小波系数。然后,通过对一组离散变形监测数据进行去噪处理,验证了改进小波阈值法的优越性和有效性。     

机载激光测深波形去噪算法对比分析

对机载激光测深数据进行去噪拟合是提取水底地形的关键步骤.本文对比了小波自适应阈值去噪、经验模型去噪(EMD)以及联合去噪的效果,利用多元高斯拟合对去噪效果进行检验.对比得到了最优去噪算法及最优参数选择,实现对海底特征的高精度提取.结果表明:在测深数据进行小波阈值去噪时,固定阈值小波去噪效果优于其他去噪效果,去噪分解层级...     

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。     

基于小波去噪的变形监测数据处理的方法研究

小波去噪是小波分析在信号处理领域的重要应用之一。然而变形监测数据中不可避兔含有大量的随机误差,而小波阈值去噪方法以其操作简单和良好的效果而被广泛应用。小波去噪的关键是如何选择阈值和如何利用阈值来处理小波系数,通过对几种不同阀值的选取,比较不同阀值选取对去噪效果的影响。     

GNSS坐标时间序列的小波去噪

针对影响小波去噪质量的各种因素进行分析,确定最佳分解层次,利用软阈值法对GNSS坐标时间序列进行小波去噪,使用信噪比和均方根误差来衡量去噪效果。分析表明,阈值估计准则是小波去噪的关键,不同阈值的去噪结果存在明显差异,利用启发式Stein无偏风险阈值,对水平方向的坐标时间序列可以得到较为理想的去噪效果。     

小波变换阈值去噪法在GPS数据处理中的应用

在介绍小波变换阈值去噪法的特性及其有点的基础上,结合武汉某大学教学楼GPS变形监测数据,首先使用不同的小波函数及阈值策略分别对GPS观测数据的非差、单差相位观测值和伪距观测值进行阈值去噪处理,然后分别使用Bernese高精度数据处理和Trimble TG0软件对消噪前后的单差相位观测值、非差相位观测值和伪距观测值进行基线解算。最后,比较消噪前后基线解算结果,分析不同小波函数和阂值策略对基线解算精度的影响,探讨小波变换阅值去噪的合理方法。     

基于边缘检测的优化算法的小波阈值图像去噪

目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比.     

小波分析去噪在腰沙围垦变形监测中的应用

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。     

采用张量子空间的高光谱影像多维滤波算法

本文提出了一种基于张量子空间的多维滤波算法,将其应用于高光谱遥感影像降噪。该方法将高光谱影像数据视为三阶张量,引入张量数据表达,通过张量子空间分解将含噪影像投影到信号子空间,根据影像信号与噪声在子空间中分布的不同滤除噪声并保留原始影像的信号成分。利用该算法作用于多组含噪高光谱数据,对比逐波段二维维纳滤波算法、小波降噪算法等传统数字图像降噪算法的结果,实验证明了这种新型降噪算法的有效性。     

小波阈值去噪法在非稳定信号处理中的应用

高大建筑物和工业设施等的变形监测数据一般都是含噪的信号,需要对其进行降噪处理,获取其准确的变形信息,以便掌握真实的变形情况。由于监测数据都是非稳定的信号,通常采用小波阈值降噪法对其处理,但传统的软硬阈值进行降噪的效果不佳,需对其进行改进。文中采用3种改进的小波阈值降噪法与传统的方法进行比较,通过对信噪比和均方差的分析,获得适合于变形监测数据的非稳定信号的降噪方法。     

高分二号卫星影像自适应模糊阈值法小波去噪

高分二号卫星影像提供了丰富的图像信息,高分二号影像数据的发布打破了我国高分辨率对地观测数据长期依赖进口的局面。但是图像在传输和保存过程中会有噪声干扰,如果感兴趣区域受到污染,则会导致该区域内的影像信息不能被充分利用。为了解决高分二号遥感影像去噪这一难题,本文采用自适应模糊阈值法去噪方式,该方法根据各个尺度下噪声方差建立的自适应模糊阈值函数非线性处理后,重新构造作为新的小波系数,经小波逆变换后得到去噪图像。通过与均值滤波器滤波、高斯平滑滤波、中值滤波器滤波、小波全局阈值去噪和Birge-Massart策略阈值法去噪比较,结果表明,自适应模糊阈值去噪法充分结合软硬阈值处理方式的优点,既保留图像细节又使图像更加平滑,图像整体信息完好,去噪效果更为理想。     

小波阈值消噪方法分析及应用

详细介绍了小波阈值消噪中阈值函数的选取和阈值的具体估计方法,并对阈值函数的选取进行了比较分析,以四川二滩大坝变形监测数据消噪前后的信噪比和均方根误差两个指标,对各种阈值方法进行了对比分析。理论分析、应用实例的结果表明,几乎硬阈值方法比Garrote阈值方法能更好地恢复被噪声湮没的局部变形信息。     

Contourlet域相关和阈值衰减联合去噪方法及其在地震资料处理中的应用

针对常规方法不能很好地压制复杂地质条件下的低信噪比地震记录中的随机噪声的问题,提出了Contourlet域相关和阈值衰减联合去噪方法（CTCT）。首先,采用Contourlet分解地震资料,对得到的尺度-方向分量进行倾角扫描,通过相关叠加压制随机噪声;然后,对相干加强处理后的剩余随机噪声采用非线性阈值进一步衰减。模型算例及实例结果表明,此方法压制随机干扰的效果要优于传统方法,一定程度上改善了常规滤波方法在压制噪声时对有效波的影响。     

小波阈值改进算法的遥感图像去噪

通过对于文献中已有小波阈值去噪方法的研究,结合已有的一些小波阈值去噪函数,提出了相应的小波阈值去噪的改进方法来完善和提高小波阈值去噪的处理能力和可行性。该阈值函数加入了有效的调整系数来控制函数的可变。该函数不但同时保留了相应的传统小波硬阈值、软阈值衍化的优点,也提高了相应精度指标。利用该函数阈值去噪不仅在经典的图像中起到很大的改善,在遥感图像的去噪处理方面也有明显的精度提高。该方法通过去噪评价指标均方差（MSE）,峰值信噪比（PSNR）,信噪比（SNR）,均方根误差（RMSE）进行去噪后图像的评价。该改进的阈值函数方法对于图像的处理后评价指标明显有所改善。     

A new multipath mitigation method based on adaptive thresholding wavelet denoising and double reference shift strategy

Multipath disturbance is one of the major error sources in high-accuracy positioning for global navigation satellite system (GNSS). Although various methods based on software and hardware strategies have been developed to mitigate this error, they are still limited by different kinds of factors and the effect is not ideal. After analyzing the existing methods, a new single-difference sidereal filtering method, based on adaptive thresholding wavelet denoising and double reference shift strategy (ATDR), is proposed to mitigate multipath effects for static short-baseline GNSS applications. The key idea of the proposed method is the use of both the adaptive thresholding wavelet denoising to extract an accurate multipath correction model from the reference Day and the double reference shift strategy to mitigate multipath for subsequent Day 2 more accurately and efficiently. By applying the introduced adaptive thresholding method, the average improvement rate of the RMS values of the single-difference residuals can reach about 15.82% compared with the constant thresholding method. Moreover, after applying the proposed ATDR method, the 3D positioning precision is improved by about 37.73% for the single epoch mode with 30 s data sampling rate and about 31.22% for the continuous mode with 1 s high sampling rate compared with the original results. Even compared with the constant thresholding single orbital reference (CTSR) method, the improvement percentage is about 33.94% in single epoch mode and about 25.40% in continuous mode for 3D positioning precision, respectively. In conclusion, the results of the two experiments indicate that the proposed ATDR method performs much better than the CTSR method in mitigating multipath for different sampling rates and different processing modes in the measurement domain for GNSS static short-baseline postprocessing applications.