气压短时扰动对常熟台伸缩仪影响频段的分析北大核心CSCD

利用小波变换、相关分析和回归分析等方法,在时域和频域内研究气压短时扰动对常熟台伸缩仪观测的影响特征和机制。结果表明,影响频段主要集中在8-256 min;8 min以下气压影响较弱;8-32 min伸缩仪测量值与气压的相关系数、气压影响系数均由正值变为负值;32 min以上伸缩仪测量值与气压的相关系数的平均值大于0.7,气压影响系数呈高值且变化较为平稳。气压对NS分量的影响大约是EW分量的2.5-3倍。最后,使用小波分解与重构方法实现气压短时干扰的有效排除。     

基于小波包变换的爆破震动信号能量分析方法

爆破震动效应测试和分析对于评估工程爆破安全和爆破效果非常重要,但对于采集到的爆破震动信号,在数据的处理和分析上还存在着诸多不足.在阐释小波变换基本原理的基础上,给出了爆破震动信号能量分析方法的理论解析,并结合应用实例,对爆破震动信号进行小波包能量分解.研究结果表明,基于小波包变换的能量分析方法可以较好地揭示信号在不同频带范围内的局部分布特征,从而为可靠地进行建(构)筑物爆破震动效应安全评估奠定理论基础.     

小波包分析在信号压缩中的应用

小波包分析是近些年在小波的基础上发展起来的,将信号在小波包最优基下展开,利用小波包最优基极好的空间、尺度定位性,使得信号的小波包变换系数在小波变换域尽可能的集中,从而使在不降低压缩信号的质量情况下,进一步地提高信号压缩比成为可能。据此,本文介绍了小波变换、多尺度分析,重点讨论了小波包分析以及小波包最佳基的选取,同时针对小波分析在信号压缩中的局限性,研究小波包分析来进行信号的压缩,从而提高了信号的压缩比和重建信号的质量,并给出实验验证。     

基于小波分析的地震能量释放研究

基于地震能量与贝尼奥夫应变的关系,采用1990～2016年云南省地震局发布的所有震级地震目录和1969～2016年中国地震台网中心发布的M≥5.0地震目录,计算得到云南和中国及邻区的地震应变释放时间序列,然后采用连续小波变换方法分析出地震周期并讨论其特征和成因。结果表明,云南地区地震活动大致具有4 000 d（约11 a）的地震活动长周期,其中2008年大致具有12 d和32 d的短周期;中国及邻区地震活动大致具有400 d（约1 a）、1 400 d（约4 a）的短周期和6 a、16 a、27 a的长周期。     

基于FFT和小波变换的台风天气GNSSZTD周期特征分析北大核心CSCD

利用中国内地构造环境监测网络GNSS观测数据,结合台风事件资料,开展台风事件对中国内地地区水汽变化周期影响研究。分析发现,在台风影响下,GNSS天顶对流层延迟(zenith tropospheric delay,ZTD)水汽变化周期与正常天气相比会缩短,同时降水增加。通过与降雨进行对比发现,台风过程中降雨发生之前ZTD会发生较为剧烈的变化,并保持在一个峰值。通过选取台风中心不同距离的GNSS站点进行对比分析发现,台风最先经过的区域站点ZTD产生波动要比之后经过的站点早,且台风先经过区域的降水量比后经过区域的降水量大。本文研究可为台风轨迹预报和气象部门的台风灾害及极端降水等预警提供参考。     

华北定点形变的小波分析与地震活动研究

利用小波分析方法对华北地区１９９０ 年到１９９８ 年的多台定点形变观测资料进行了分析计算,并将计算结果与该地区的地震活动进行了对比分析,同时讨论了不同阶的小波分解结果的物理意义及其与地震之间的对应关系。认为小波分解本质是窗口加权滑动平均,能有效地对各种不同频率成分的形变按不同的频段分离,为识别地震形变异常提供一种新的手段。在空间分布上,地形变的变化幅度与地震活动强度相对应,即在华北西北部地震活动性较强的包头、张家口一带,台站形变的强度明显高于华北东南部地震活动性较弱的泰安、营口等地区。在时间分布上,张北ＭＬ６ ．２ 级地震前大约两年东西方向的形变振幅随时间变化明显加大。     

基于小波互相关的微地震信号检测方法研究

提出一种基于小波互相关技术的微地震信号自动检测方法,利用复Morlet小波在特定尺度上对地震波形进行变换,分析其相位角相关性,设置合理的相似度阈值自动检测微小地震。对2018-05-01新疆昌吉M_L4.8地震后30 min的波形进行检测测试,共发现11个微地震事件,并给出其检测台站的P波到时结果。与中国地震台网中心地震统一编目结果对比发现,无漏检、错检,P波到时结果相差基本在1 s之内,认为将该方法用于地震序列微地震检测具有一定的可行性。     

改进FSM步态检测的行人航位推算方法北大核心CSCD

针对传统波峰检测法的步态识别率低以及普适性和稳定性较差等问题,提出改进FSM步态检测的行人航位推算方法。该方法关注当前的步伐状态,将一个步态周期划分为5种状态并引入峰值阈值限制,从用户不同运动状态和手机模态进行实验分析。结果表明,该算法不但具有较高的步态识别准确率,而且可减小航位推算时间累积误差,具有一定的可靠性和稳定性,能够满足室内定位需求。     

基于小波分析辅助GPS-IR反演土壤湿度研究

GPS-IR是一种基于卫星反射信号的新的遥感技术,利用SNR观测值中的卫星反射信号可实现土壤湿度的反演。针对卫星反射信号分离问题,提出一种基于小波分析的卫星反射信号分离新方法。实验表明,采用小波分析能够针对不同卫星的信噪比观测值作出相应变化,有效分离卫星直射信号,获取更加准确的卫星反射信号;采用线性回归模型能够很好地表示相对延迟相位与土壤湿度之间的相关性,通过小波分析获取的结果相对于低阶多项式结果有明显提高。     

基于样条小波和Gabor小波的边缘检测

提供了对图像边缘的两步检测法.先利用样条小波变换模极大值法对图像进行处理,接着利用Otsu的阀值法把模值分为边缘点,非边缘点和待选边缘点.对待选边缘点进行Gabor小波分解,再对其系数进行单阀值处理,就可得到不同尺度下较精确的图像边缘.用小波变换对图像进行边缘检测可以很好地抑制噪声,但其缺点是边缘存在不连续的现象.提供的方法保留了小波变换的优点又进一步提高了检测的精确度和图像边缘的连续性.     

有限元建模与实测应变分析——以九江地震台为例北大核心CSCD

为研究区域地质构造的地壳应变状态,利用数字高程模型(DEM)数据构建数字化三维地形模型,再添加区域地质岩石属性建立有限元三维地质模型,并施加重力和热荷载,进行有限元与实测应变分析。以九江地震台为例,利用有限元模型及台站实测温度和应变数据,展开区域应变分析。结果表明,有限元建模应变解算结果与实测应变结果较符,均值量级皆为10^(-5),都呈明显的季节性周期变化趋势;模型热应变和定向应变分别能较好地反映温度造成的应变差异和不同方向的应变变化;模型应变能在一定程度上反映区域应变的变化范围和量级大小,有益于缺乏实测应变条件的区域开展应变分析。     

基于小波分析的低信噪比天气雷达回波弱信号提取

针对低信噪比环境下的天气雷达回波弱信号提取问题,提出一种基于小波分析的弱信号提取算法。利用dbN小波函数对雷达回波进行小波域处理并重构信号,提取雷达回波信号的联合时频特征,并且使用FIR滤波方法和小波分析两种算法对数据去噪,得到两种算法在不同信噪比下的信噪比输出以及信噪比改善,证明在低信噪比环境下,小波分析算法的有效性和优越性。     

一个基于平稳小波变换的SAR内波检测方法

SAR图像数据量的激增,迫切要求一种自动的内波检测技术来代替传统的人工解译.基于此,本文提出一种基于平稳小波变换(SWT)的SAR图像内波检测方法,利用SWT对SAR内波图像进行分析处理,计算SWT系数的小波梯度信息,通过模极大值搜索方法进行内波边缘特征提取.最后通过南中国海东沙群岛观测的多幅SAR图像进行实验与分析,实验结果证明平稳小波变换对于SAR内波检测是有效的.     

风廓线雷达极低信噪比信号的小波方法提取

风廓线雷达回波信号中包含的噪声不仅降低信号的质量,而且还严重影响各种相关处理算法的有效性,甚至影响雷达本身的探测能力。因此,提出高效稳健的信号提取方法对于风廓线雷达数据的有效应用起着非常重要的作用。针对风廓线雷达回波信号非常微弱导致有用信息提取困难的问题,对比分析现有3种小波滤波方法,提出一种基于连续回波相关的空域相关新算法。利用MATLAB软件进行风廓线雷达信号降噪提取的仿真实验,结果证明改进后的方法优于原空域相关滤波方法和经典风廓线雷达信号处理方法,并取得较好的去噪效果。     

大气环境变化对甘肃钻孔应变观测的影响研究

基于2011~2017年甘肃省钻孔应变观测分钟值资料,利用小波分析方法研究大气环境干扰因素的响应规律。结果表明：1)受不同类型气压干扰时,观测数据曲线畸变形态不同,但响应频段一致,集中在8~64 min;2)短时大气温度变化通常伴随气压波动,钻孔应变观测曲线出现同步畸变,钻孔应变分钟值与温度、气压分钟值在8~64 min频段均存在明显对应;3)短时强降雨对钻孔应变观测影响明显,在8~256 min各个频段范围内均有不同程度响应;4)沙尘暴期间,高气压场会造成数据曲线出现阶变,响应频段在4~64 min之间。     

基于CEEMDAN-LSTM组合方法的海平面变化预测分析北大核心CSCD

为提高海平面变化预测精度,将自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与长短期记忆网络(LSTM)相结合,采用“分解-预测-重组”思路,提出一种海平面变化预测组合方法CEEMDAN-LSTM。结果表明,相对于直接使用LSTM神经网络进行预测(MAE=16.87 mm, RMSE=21.51 mm),以及已有的EEMD-BP神经网络组合方法(MAE=10.4 mm, RMSE=15.44 mm),CEEMDAN-LSTM组合方法预测表现最优(MAE=8.89 mm, RMSE=11.34 mm),具有最低的预测误差。     

基于小波变换的遥感数据融合与边缘检测

介绍了小波图像的分解和重构方法以及小波融合过程。采用Symlet小波变换融合方法对西安地区鲸鱼沟水库的TM4、TM5子图进行单尺度二维离散小波变换融合,并进行水库的边缘检测。对图像通过TM4分解的低频图与TM5分解的高频图像融合再与TM4影像原图比较,融合图像提取细节效果明显优于TM4原图像。     

基于PhaseNet的地震信号自动处理方法准确性分析

利用一种深度学习地震信号检测方法（PhaseNet模型）检测甘肃省岷县MS6.6地震序列,根据地震震相关联技术和绝对定位Hypoinverse方法构建AI检测目录,对比人工分析地震目录和震相报告,分析AI自动处理地震事件的误差范围。结果表明,AI技术能够实现85.5%的人工工作量,定位误差在20 km范围内呈正态分布;在低震级地震事件检测中,AI方法也发挥了显著能力。相比于人工处理方法,AI方法稳定性好、不依赖个人经验、分析速度快,在大震后的地震目录快速产出中能发挥关键作用,可提高地震分析能力、节省人力成本。     

一种基于小波变换的MPSK符号率提取算法

在通信系统中,符号率的准确提取是参数估计的重要环节。传统的估算方法,在低SNR条件下,估计的误差较大,很难对符号率进行准确估计。在分析现有符号率估计算法的基础上,提出一种新的基于haar小波变换的MPSK信号的多速率特征提取算法,深入剖析小波的降噪特性,同步参考点的选取与修正,码速率的估计精度等被忽视的问题,并且提出一种多同步参考点的符号率估计算法。仿真验证了算法在SNR5时符号率估算的准确性基本达到100%。     

基于免疫遗传小波分析的管道焊缝图像处理方法

针对难以实现管道焊缝图像信息准确提取的问题,利用免疫遗传算法优化小波系数,将小波变换与免疫遗传算法引入焊缝图像的处理过程,采用相似性距离分析传统小波、Canny算法、免疫遗传小波等算法优劣性.结果表明:该算法能够有效地抑制噪声干扰,去除图像边缘中的伪影,从而较好地实现图像边缘信息的清晰与细化,体现遗传小波变换算法在精确定位与抗噪声能力上的优越性.