重构小波阈值函数在信号去噪中的应用与研究

实际工程应用中,通过物理手段采集到的信号都带有噪声信息,这样就会淹没很多有用信号,传统的“带通、低通、高通”滤波技术往往显得无能为力,因此提取有用的特征信息就需要对原始信号进行去噪。常用的小波阈值去噪（硬、软阈值函数）方法,含有诸多缺点,本文在其基础上重新构造了一个新的阈值函数。在MTALAB（2014a）环境下,用传统的硬、软阈值函数及重构阈值函数对混入高斯白噪声信号进行去噪仿真分析,结果表明,重构的阈值函数处理的信号效果更好,更清晰。      

青海钻孔应变映震效能研究

利用青海省6套YRY-4分量钻孔应变仪2007—2015年的观测资料,将该地区符合扫描范围的地震从震前异常和同震特征两方面进行研究。结果显示:湟源、德令哈分量钻孔应变差应变曲线地震前大多有短期超差异常;分量钻孔应变仪的同震响应幅度与震级、震中距都有关。同一地震,多台仪器多数情况同震响应幅度与震中距成反比,少数成正比;一般单台仪器同震响应幅度与地震震级成正比关系,震级越大同震响应幅度越大;分量钻孔应变仪的同震响应延迟时间大多与地震震中距成正比,震中距越远同震响应延迟时间越长;分量钻孔应变仪同震响应持续时间与震级基本成正比,震级越大同震持续时间越长。     

GRACE时变重力场滤波方法研究

用3种不同的滤波方法获得了2007年相对于2005年的卫星重力变化图像,并与同期地面重力测量的结果进行比较,对比分析GRACE月重力场滤波方法的优缺点。结果表明,去相关平滑滤波算法优于高斯滤波和直接截断法,且去相关平滑滤波DDK5处理得到的卫星重力动态变化图像与地面观测结果符合最好,表明GRACE卫星时变重力场可以用来分析大区域重力动态变化。     

自适应移动盒子的机载LiDAR点云去噪算法

针对现有LiDAR点云去噪算法难以实现自适应的问题,该文提出了基于空间盒子结构的自适应移动盒子去噪算法。基于经验模型建立盒子自适应准则,较好规避了现有算法的去噪阈值确定问题;采用聚类分析实现噪声点与有效点的精确标示。基于不同类型噪声的点云数据实验结果表明:与现有去噪算法相比,基于自适应移动盒子的去噪算法具有更好的适应性和去噪效果。     

桂枝茯苓胶囊化学成分研究(Ⅲ)

目的 对桂枝茯苓胶囊内容物正丁醇和水萃取部位化学成分进行研究.方法 采用硅胶柱色谱、Sephadex LH-20、D-101型大孔树脂和反相RP-18柱色谱等方法进行分离纯化,利用MS和NMR等波谱学方法鉴定化合物的结构.结果 分离鉴定了16个化合物,分别为氧化芍药苷(1)、半乳糖醇(2)、咖啡酸(3)、牡丹皮苷F(4)、去氢土莫酸(5)、猪苓酸C(6)、3-表去氢茯苓酸(7)、3-表去氧土莫酸(8)、海藻糖(9)、鸟苷(10)、腺苷(11)、丙氨酸(12)、亮氨酸(13)、脯氨酸(14)、精氨酸(15)、α-D-葡萄糖(16).结论 化合物1～16均为首次从该复方中分离得到.     

遥感图像高斯与椒盐噪声的PDE混合去噪模型研究

针对经过前期处理的遥感图像主要含有高斯噪声和椒盐噪声的特点,提出一种基于PDE的混合去噪模型,该模型克服传统的纯各向异性扩散模型在平滑区域过度扩散、产生阶梯效应和四阶PDE模型在去噪的同时过多损失边缘信息的弱点,在有效去除遥感图像中混合噪声的同时,很好地保持图像的边缘和纹理细节信息.实验结果验证所提出模型的有效性和稳定性.     

基于卫星加速度恢复地球重力场的去相关滤波法

基于加速度法恢复地球重力场时,卫星加速度是由卫星轨道数值微分得到,而数值微分会放大高频误差,进而降低了重力场解算结果的精度.针对数值微分导出的加速度误差具有有色噪声的特性,提出利用去相关算法构造白化滤波器对加速度有色噪声进行滤波处理,并根据去相关的基本原理分别构造了基于三点差分和ARMA模型的白化滤波器.采用不同噪声背景的CHAMP卫星模拟轨道数据进行解算,结果表明:基于去相关滤波解算的重力场模型精度均要比等权解算的重力场模型精度高,初步验证了去相关滤波方法的有效性.     

基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

基于压缩感知理论的地震数据降噪方法

针对地震数据在采集处理过程中存在的随机噪声,本文从压缩感知的角度,给出了一种地震数据降噪方法.其基本思路是:首先对含有随机噪声地震数据通过离散余弦变换进行稀疏表示,然后选取随机高斯矩阵为测量矩阵,并计算出传感矩阵,在地震数据重构阶段,采用正交匹配追踪算法对地震数据进行重构;通过实验方法对比,本文方法的降噪效果在峰值信噪比、信噪比、均方误差指标上均优于对比方法,证明了本文方法对地震数据中的随机非平稳噪声有较好的压制效果,提高了地震数据的信噪比.     

Hilbert-Huang变换在瞬变电磁去噪中的研究与应用

瞬变电磁法(TEM)是电法勘探的一个重要分支,具有受地形影响小、工作效率高、对低阻体分辨率高纯异常测量等优点.在野外数据采集过程中,瞬变电磁数据容易受到周边环境噪声的干扰.由于瞬变电磁的晚期信号能量弱,极易被噪声淹没,使得数据处理过程中出现假异常.为了更好地减弱噪声的影响,剔除假异常,得到真实的地下介质信息.本文把Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)方法应用到瞬变电磁数据处理中,通过对含有噪声的瞬变电磁仿真数据进行经验模态(Empirical Mode Decomposition,EMD)分解、重构,得到了真实的电磁信号,证明HHT方法在瞬变电磁去噪中可行.最后对TEM实测数据进行EMD分解、重构,结果表明该方法能够有效的压制噪声的干扰,突出TEM真实信号,较好的识别异常体的位置,提高TEM解译结果的准确性.