LMD和小波阈值的GNSS坐标时间序列降噪应用

局部均值分解方法降噪过于粗糙,将认定为噪声的乘积函数(PF)分量直接剔除,导致有用信息丢失.为了有效提取GNSS站坐标时间序列的有用信息,该文提出一种局部均值分解和小波阈值相结合的降噪方法.通过局部均值分解将坐标时间序列分解为一系列PF分量和余项,依据消除趋势波动分析方法计算各PF分量的Hurst指数,利用小波阈值提取H≤1的PF分量中的有用信息,将提取出的信息与剩余PF分量叠加重构获得最终降噪的坐标时间序列.通过对5个测站的坐标时间序列进行实验,结果表明局部均值分解和小波阈值相结合的方法能够有效提取噪声分量中的有用信息,信噪比提高了27.8％,从而验证了该方法的有效性.     

金融领域的随机建模与基于软件R的Monte Carlo模拟(6):其他随机微分方程模型

主要研究金融领域中的多种数学模型,重点是利用R软件进行数值模拟.继续讨论更多的随机微分方程(SDE)模型,包括均值回归过程、均值回归的Ornstein-Uhlenbeck(OU)过程、平方根过程、CIR模型以及Θ过程.进一步,将对当前SDE数值解的研究给出更深入的建议.     

利用ASTER-GDEM提取川中丘陵区水系

本文以ASTER GDEM为基本数据源,基于均值变点方法,选取合适的汇流阈值,得到川中丘陵区嘉陵江支流西河流域水系;在此基础上对其沟谷段特征进行了研究。结果表明,均值变点方法能较好判定提取川中丘陵区西河水系的汇流阈值;ASTER-GDEM总体上能较好描述丘陵地区沟谷水系;西河水系源头区沟谷段偏长,侵蚀较为强烈。     

基于BDS的毫米级基坑围墙位移监测及告警系统

针对建筑基坑围墙及基坑边坡在建筑物施工过程中发生水平位移和沉降造成安全隐患问题,设计了一种基坑围墙位移监测系统,利用测点定时采集北斗卫星导航系统 (BDS)观测数据,在服务器上结合参考站数据顺序对各个监测点位移监测数据进行处理,最后用休哈特均值控制图,当测点位移量超过阈值时系统发出告警,测点每60 min给出一组测量值,准静态实际测试结果表明:系统能够实现基坑围墙测点东(E)方向为5 mm;北(N)方向为4 mm;天顶(U)方向为9 mm的监测水平.      

井中磁测资料预处理与弱信号识别

井中磁测仪器距离场源近,磁测资料受到钻孔打穿磁性体产生的内磁场影响,往往存在强干扰压制有用信号,因此研究井中磁测资料预处理与弱信号识别方法具有重要意义。笔者将地面重磁资料边界识别中倾斜角总水平导数和解析信号振幅方法改进后应用于井中磁测资料预处理中,提出倾斜角垂向导数和均值归一解析信号振幅方法。通过模型分析证明了两种方法都可识别强弱不同的井旁磁性体位置,反映边界信息,且给出了计算均值归一解析信号振幅过程中窗口选择的依据。将两种方法应用于江苏某工区ZK002孔磁测资料预处理中,得出倾斜角垂向导数方法应用于实测资料中会放大干扰,而均值归一解析信号振幅方法增强了该钻孔弱异常信息,且压制了干扰信号,处理结果与磁化率测井和钻孔资料相对应。     

FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法

提出一种FCM聚类算法协同Canny算子的遥感影像边缘检测方法,算法采用中值滤波消除原始遥感影像中的非高斯噪声;采用FCM(Fuzzy C-mean)聚类算法将滤波处理后的遥感影像中的像素分为两类:边缘类像素和非边缘类像素,并得到聚类影像;最后采用Canny算子对聚类影像进行边缘检测得到遥感影像地物边缘信息。实验结果表明,文中提出的方法能有效消除遥感影像中的混合噪声并准确地检测出地物目标的边缘,是一种有效的遥感影像边缘检测方法。     

二维Renyi灰度熵和模糊聚类在图像分割中的应用

针对传统二维Renyi熵阈值算法计算复杂度高的问题,提出一种改进的二维Renyi图像分割算法。该算法利用两个一维Renyi熵算法的阈值来代替传统二维Renyi法的阈值,使得计算复杂度大大降低;同时为了改善图像分割效果,综合使用了FCM算法。实验结果表明,改进的算法充分发挥了二者的优势,不仅提高了运算速度,且分割效果更好。     

k均值聚类引导的遥感影像多尺度分割优化方法

针对不同尺度地物的分割需求,提出了一种k均值聚类引导的多尺度分割优化方法。首先对原始影像进行小尺度分割和k均值聚类,然后利用k均值聚类结果引导对象合并,在合并过程中利用Otsu阈值方法自动选择k均值聚类的影响因子,最终得到适应不同尺度地物的分割结果。以FNEA多尺度分割方法为例,利用模拟数据和真实的GeoEye-1影像数据进行相关试验,目视和定量评价表明本文方法能够得到适宜不同尺度地物的高质量分割结果。     

改进的模糊聚类遥感影像分割

聚类是数据挖掘的重要分支之一,引入模糊理论的模糊聚类分析为显示数据提供了模糊处理能力,在许多领域被广泛应用。本文应用考虑邻域关系的约束模糊C均值(Fuzzy C-Means with Constrains,FCM_S)算法,将邻域像素引入到目标函数中,进而有效地利用邻域像素信息,提高分割精度。本文应用FCM_S算法对模拟彩色纹理图像进行分割,计算其混淆矩阵,定性定量地与FCM算法进行对比分析,证明了该算法的鲁棒性。