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21.
基于矢量信号处理的水声定位系统 总被引:2,自引:1,他引:2
将传统的水声定位系统与矢量水听器相结合,设计了一种全新的轻便型长基线被动水声定位系统。介绍了系统的组成和工作原理,并结合近年来出现的矢量信号处理技术,设计了新的实时信号处理软件。经湖试和海试,系统的可行性得到了初步的验证。 相似文献
22.
从VLBI相关处理结果中提取的延迟值包括了天线、终端等设备的时延,必须对其加以修正,最终结果才能达到精度要求。提取相位校正信号,可以消除这些设备引入的时延,从而校正同一波前信号到达基线两端的几何时延。该文介绍了提取相位校正信号的原理、算法及软件实现方法。软件采用多线程和SSE技术,具备4台站多通道全部相位校正信号提取能力。 相似文献
23.
在基于连续小波变换的大地电磁信号谱估计方法中 ,通过引入整体平均、小波系数收缩和显著性检验等统计技术 ,以提高谱估计的精度 .文中同时讨论了连续小波变换中各种参数的选取问题 ,给出了Morlet小波函数中尺度与傅里叶频率之间转换的经验公式 ,并给出了谱估计的具体算法 .结果表明 ,本文方法可有效压制较强的白噪声和局部相关噪声 .与FFT谱估计方法相比 ,该方法大大降低了对信号记录长度的要求 ,因而对大地电磁信号的处理有实际意义 . 相似文献
24.
25.
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)降噪过程中存在信号与噪声模态混叠及直接将分界本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量归入高频噪声造成真实信号被“湮没”等问题,提出一种改进的EMD降噪方法。该方法将经EMD得到的第2个IMF分量至分界IMF分量进行重构,对重构信号进行下一次EMD,获取其中的“真实”信号,多次重复此操作,最后将所有获得的低频信号累加,从而达到降噪的目的。利用2种模拟数据和1种GPS实测高程数据进行实验,模拟数据与实测数据采用不同的评价指标评价降噪效果,结果表明,改进的EMD方法较传统EMD方法降噪效果更佳,验证了该方法的可靠性。 相似文献
26.
信号内插与噪音剔除是相互有着有机联系的两个方面。首先讨论地震信号的内插方法,提出了一种“最佳内插算子”,从而导出了另一种“检噪算子”,它可以有效地把干扰波从记录中识别出来,并将其“剔除”出去。进而讨论空间域数据的内插问题--道内插问题。在一定的条件下,空间域数据内插与时间域内插是完全等效的,因此道内插也可以采用与时间域相同的“最佳内插算子”。地震记录上的干扰波其绝大部分表现为空间域的脉冲式干扰,所以用“检噪算子”在空间域作褶积,便能识别干扰,从而对干扰加以剔除。本文解决了一种迭代的剔除方法,取得了好的效果。 相似文献
27.
针对利用GRACE重力数据反演地表质量变化过程中产生的时变信号削弱和泄露现象,分别采用尺度因子法和迭代恢复法对信号进行恢复,并选用CSR Mascon产品从时间序列变化和空间分布两个角度对两种恢复方法的效果进行对比分析。结果表明:1)尺度因子法虽实现上较为简单,但其计算结果完全依赖于所选的先验模型,当所选模型的可靠性较差时,会影响到GRACE反演结果的可靠性。2)迭代恢复法的恢复过程仅受GRACE原始观测值的约束,能较好地恢复研究区域的长期趋势信号和周期信号,但在部分区域可能存在信号过量恢复的现象。建议采用迭代恢复法进行GRACE时变信号恢复。 相似文献
28.
不透水面作为反应城市表征变化和区域城镇化的重要技术指标,其位置、图斑大小、空间分布等信息在地表水热循环和能量平衡等领域被广泛需求。传统方法大都基于单一时相信息提取不透水面,而忽略多时相所蕴含的丰富信息。因此,本文提出多时相信息融合的不透水面级联提取方法,利用Landsat-8 OLI遥感影像分析归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、改进的归一化水体指数(Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI)和归一化建筑指数(Normalized Difference Building Index, NDBI)年内时序变化特点和典型地物间多时相波谱曲线的协同特征,并归纳不透水面多时相变化规律;再根据先验知识所获取的有效地表信息,进行多时相分级提取不透水面信息。此外,基于实地考察数据和同期2 m GF-1遥感影像屏幕数字化生成30 m不透水面图斑,进行精度验证、分析和对比单时相、四季相及多时相3种时序情况下的提取精度。结果表明:单时相提取不透水面总精度最低,四季相提取精度优于单时相,而多时相提取精度最高(精度可达93.66%,Kappa系数为0.81)。本方法在偏远城镇不透水面的有效识别中显露潜在优势,可为不透水面提取方法融合时序波谱特征提供新思路。 相似文献
29.
全球导航卫星系统反射(Global Navigation Satellite System-Reflectometry,GNSS-R)技术是一种新兴的监测海平面高度变化的技术。本文依据GNSS-R技术中的信噪比分析法的原理,通过分析其分离趋势项和提取振荡频率的过程,建立了新的估测模型以提高反演精度。针对传统模型存在的信号分离不佳的问题,本文提出使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)算法替换传统的最小二乘拟合法(Least Squares Fitting, LSF)进行趋势项分量的分离。在此基础上,本文引入基于凯塞窗函数改进的LSP(Lomb-Scargle Periodogram)频谱分析法(记为WinLSP)来减弱因频谱泄露带来的反演误差。在瑞典翁萨拉的GTGU站和美国阿拉斯加州的SC02站开展的海平面高度反演实验结果表明,本文建立的估测模型相比于传统模型具有更高的反演精度。基于VMD+WinLSP估测模型得到的GTGU站反演结果的均方根误差(RMSE)、相关系数和反演点数分别为4.70 cm、0.98和5 647。与传统的LSF+LSP估测模型相比,反演精度和GNSS数据利用率分别提高了约29.7%和15.0%。SC02站的RMSE、相关系数和反演点数分别为14.34 cm、0.99和1 785,反演精度和GNSS数据利用率分别提高了约12.3%和9.4%。 相似文献
30.