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951.
952.
基于小波分析的CT图像噪声类型识别 总被引:1,自引:0,他引:1
对CT图像噪声的类型进行识别,采用相适应的去噪方法提高图像去噪效果,减少去噪中的盲目性.分析小波高频子带系数的能量分布,利用直方图的信噪比和曲线拟合图的积分,对CT图像中最常见的两类噪声,即高斯噪声和椒盐噪声进行识别.直方图的信噪比R为0.2,曲线拟合图积分A为60,可作为高斯噪声和椒盐噪声分界线.对大量含噪CT图像的... 相似文献
953.
954.
955.
956.
首先通过对加入随机噪声的合成信号进行Morlet小波变换并进行显著性检验, 分析所得信号的周期成分的显著性和非显著性, 然后研究信号周期长短、 信号观测时间段长短与精度之间的关系.在此基础上,以活动周期比较稳定的太阳黑子活动作为实例分析,结果显示本文的精度分析和显著性检验方法对于周期谱的精度和显著性研究是可行的.最后将该方法应用于全球地震活动周期谱的分析,求出全球地震活动周期谱及其显著性与精度.研究结果表明,在利用Morlet小波分析地磁场和地震活动性周期时引入显著性检验,并结合本文给出的精度, 可以从数据中提取出周期谱及其显著性和精度. 相似文献
957.
Hilbert-Huang Transform(HHT)是一种新的适用于非线性、非平稳信号,且具有自适应性的数据处理方法.本文简要介绍了一座45层钢筋混凝土框架结构及其振动台试验模型概况. 利用HHT分析了模型结构在不同烈度地震中的反应记录,得到了Hilbert时频幅值三维分布和Hilbert边际谱.Hilbert谱得到记录能量集中分布的频段与时间范围,捕捉到信号变化的主要特征. Hilbert边际谱曲线形状和峰值频率值随着地震烈度的升级而发生了相应变化,而且所有的结果图形体现出相同的规律性,预示着Hilbert边际谱在土木工程结构安全评价中的应用前景. 相似文献
958.
希尔伯特—黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)是一种新的适合非平稳和非线性信号的分析方法,由于地震信号一般呈现出非平稳与非线性特性,因此HHT非常适合地震信号的分析。本文首先介绍了HHT中关于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的实现过程,在此基础上分析了几种基于EMD获得本征模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)来计算瞬时频率的算法,其中利用了两个采样间隔瞬时频率的平均来计算瞬时频率,较好地反映了地震信号频率成分随时间变化的特征。将该方法应用于四川东北部某地区海相碳酸盐岩地层三维地震叠后偏移数据处理,提取"三瞬"地震属性,与传统的希尔伯特变换提取的"三瞬"地震属性进行对比,结果表明基于HHT的"三瞬"地震属性结果具有更高的分辨率,IMF2的瞬时相位能够较好地刻画台地边缘生物礁相,IMF2的瞬时频率亦具有较好的分带性。将IMF2的"三瞬"地震属性与钻井等资料结合分析,能够更好地识别沉积相的分布。 相似文献
959.
利用华山1953-2008年逐日平均气温、最高气温和最低气温资料,运用M-K突变检验、Morlet小波分析等方法对华山气温变化特征进行了分析,结果表明:年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温均具有明显的冷期和暖期交替的特点,持续时间冷期比暖期长;四季气温均呈上升趋势,但增幅不同,冬季最大,夏季最小;年极端最低气温呈强烈的上升趋势;年平均气温、年平均最高气温和年平均最低气温突变分别出现在1995年、1997年和1993年,并且均存在准4 a、9 a的小尺度周期振荡和30 a左右大尺度周期振荡. 相似文献
960.