去噪小波包能量法在水声信号识别中的应用

对小波包能量法进行改进，提出了一种新的方法——去噪小波包能量法，该算法对信号小波去噪后，再用小波包能量法提取信号的特征；应用去噪小波包能量法研究了不同的小波去噪方法对水声信号分类识别率的影响，在实测信号样本集上用BP神经网络进行了识别实验。结果显示软阈值、硬阈值、弹性阈值3种标准的小波去噪方法均能明显提高信号识别率，其中最为显著的是软阈值标准去噪，信号的识别率可由未去噪的53．3％提高到98．3％，表明算法的有效性。     

遥感卫星影像K-SVD稀疏表示去噪

常规的去噪方法在去除遥感卫星影像噪声时,往往会造成影像模糊和空间分辨率下降。本文将稀疏表示理论应用于遥感卫星影像去噪,提出了一种改进算法,能够保留低频信息不变,仅对影像的高频信息进行稀疏重建。算法核心是按照是否能够从过完备字典中选择较少原子进行稀疏表示的原则来区分高频信息中的有效信息和噪声。通过3组实验对改进算法与传统去噪方法进行对比检测,实验结果表明,改进算法在去除噪声的同时,能较好地突出影像的边缘和细节信息。     

大桥GPS动态监测去噪方法

针对从GPS实际监测到的信号中去除噪声,提取真实信号的问题,该文对EMD去噪法、小波阈值去噪法,EMD小波去噪3种方法进行了比较,并通过实例分析得出:3种方法均可滤除噪声,但效果各不相同;EMD对信号分解具有良好的自适应性,但在滤除噪声时可能因为模态混叠的原因造成过滤不完全,各分量中可能均含有一定量的噪声;小波滤波噪声效果和小波基、阈值函数及分解层数选择有关,具有主观性;对于EMD小波混合去噪方法,提出先用EMD自适应方法进行分解,分解出噪声主导分量和信号主导分量;对于高频噪声主导分量,可能含有少量有用信号,故须再用小波阈值法过滤出有用信号;而对于信号主导分量,再用小波滤除多余噪声,最后进行逆变换得到重构后的信号。实例表明EMD小波混合去噪方法能很好地去除噪声,是一种高效的去噪方法。     

基于频率域小波去噪的大地电磁信号工频干扰处理

大地电磁测深(Magnetotelluric,MT)在油气勘查中得到越来越多的应用,针对MT中日益严重的工频干扰,从频率域着手,结合小波阈值去噪方法,提出了基于频率域小波去噪的MT信号工频干扰处理方法。先对受噪的MT信号进行傅里叶变换,得到其实部和虚部,再用小波阈值去噪的方法对实部序列和虚部序列分别进行去噪处理,最后将去噪后的实部和虚部联合,进行反傅里叶变换得到去噪后的信号。给出了去噪方法的原理、步骤,并用仿真信号和实测大地电磁信号验证了其有效性。结果表明:频率域小波阈值去噪的大地电磁信号工频干扰处理方法是正确、有效的,能有效且自适应地压制大地电磁信号中的工频干扰,突出被工频干扰淹没了的有用信号的信息。     

组合广义形态滤波在鹿井地区音频大地电磁测量数据去噪中的应用

鹿井地区部分音频大地电磁测量数据受干扰严重,为去除噪声干扰以获得真实准确的地下电性结构信息,基于数学形态滤波原理构建正负结构元素相结合的组合广义形态滤波器,对鹿井地区多个测点的时间序列做滤波去噪处理。把该区2号线的5、7、27号测点去噪前后的时间序列、功率谱密度和视电阻率进行对比,发现取得了较好的去噪效果。综合认为组合广义形态滤波方法能快速高效地去除三角波、方波、似充放电三角波、阶跃噪声等形态明显的噪声,应用效果较好。     

滇东北毛坪和会泽超大型铅锌矿床粗—巨晶碳酸盐岩成因及其找矿指示意义

云南毛坪和会泽铅锌矿床是川滇黔碳酸盐岩型铅锌成矿域的重要组成部分,是滇东北铅锌矿集区内两个最具代表性的超大型矿床。靠近铅锌矿体常见透镜状、囊状产出的蚀变围岩,因呈麻点状而被俗称为“麻石”,空间上与断裂、矿化结伴出现,是重要找矿标志。本文以这种麻点状的蚀变围岩为主要研究对象,通过大比例尺坑道剖面精细测量、岩相分析、电子探针分析、X射线微区衍射分析、主量—微量元素分析,研究其物质组成、组构特征及形成过程。根据组构特征将蚀变围岩分为两类,Ⅰ类呈砂糖状,矿物颗粒主要为粗晶结构(0.5~1 mm)的白云石和方解石,被褐色伊利石等黏土矿物胶结;Ⅱ类呈斑点状,矿物颗粒主要为巨晶结构(1~3 mm)的方解石和白云石,重结晶现象明显,被黑色泥质和有机质胶结。通过手标本观察、镜下鉴定和综合分析,将Ⅰ类蚀变围岩定名为弱大理岩化粗晶泥质白云岩,Ⅱ类蚀变围岩定名为去白云石化巨晶灰岩。两类蚀变围岩的主量元素特征相比,Ⅰ类中SiO₂、Al₂O₃、K₂O含量较高。微量元素特征显示两类蚀变围岩中主要矿化元素(Zn、Pb)明显富集。稀土元素特征显示,Ⅰ类中稀土元素含量均高于Ⅱ类,其中Ⅱ类与矿化白云岩稀土元素特征相似。两类蚀变围岩是同一流体系统不同阶段的产物,构建其成岩作用模式:弱大理岩化粗晶泥质白云岩(Ⅰ类)的原岩为钙质泥岩,高盐度卤水下渗,在岩性界面处与泥岩和白云岩反应形成泥质白云岩,沉积稳定后受构造运动影响,热液流体沿断裂上升,在有利地段形成泥质白云岩大理岩化(结构上改变);去白云石化巨晶灰岩(Ⅱ类)比弱大理岩化粗晶泥质白云岩(Ⅰ类)蚀变更强烈,经历矿化、大理岩化作用和去白云石化(结构和成分上改变)而形成。综合分析认为两类蚀变围岩与铅锌矿体在时间、空间、成矿物质和成矿流体等方面都具有密切的成因联系,提出大理岩化、去白云石化作用对该类矿床成矿与找矿均具有重要的指示意义。     

基于小波去噪的高铁沉降预测模型研究

以武汉市某高铁的沉降观测数据为基础,对小波去噪前后的观测数据分别采用非线性曲线拟合模型和时间序列分析模型进行建模预测,并与实测数据进行比较分析.结果表明,观测数据经小波去噪后再进行建模分析,两种方法的预测精度都有很大改善,对高铁沉降变形预报有一定的实用价值.     

小波时变参数PGM(1,1)模型的工程应用研究

首先阐述了小波去除数据噪声的方法及小波模型的选取问题,然后对GM(1,1)模型背景值生成序列进行改进,采用搜索法确定背景值最佳生成系数.考虑到模型中的灰参数会随时间而变化,采用多项式逼近模型灰参数,并通过最小二乘方法求解多项式的系数,最后形成了小波时变参数PGM(1,1)模型同时采用Runge-Kutta方法求解.通过武成城际铁路沉降监测数据的计算分析表明,小波时变参数PGM(1,1)在高铁沉降预测中具有较高的精度.     

一维HHT变换在探地雷达数据处理中的应用

探地雷达(GPR)噪声信号通常具有非稳态、非线性特征,为去除这些噪声提高GPR图像解译的准确性,对利用HHT方法去噪进行了研究。首先阐述HHT的基本理论,然后通过对探地雷达数值模拟信号中噪声的去除验证基于HHT方法的可行性,最后将该方法用于探地雷达隧道地质超前预报的数据处理中。通过研究表明:该方法可以用于探地雷达信号的去噪,通过Hilbert变换得到三特征参数图像与EMD分解后合成图像进行对比验证,从而达到提高GPR信号解译精度的目的。     

微地震监测数据时频域去噪方法

原始微地震监测数据的信噪比相对较低,监测数据品质决定了微地震有效信号的定位精度,提高监测数据信噪比是微地震处理的关键环节。改进S变换对窗函数进行能量归一化处理,解决了常规S变换时频谱中频率定位不准的问题,具有更高的时频分辨率精度。利用改进S变换的良好二维时频域聚焦特性,设计时变的二维时频域滤波器,将时频域去噪方法引入到微地震监测数据的去噪处理中。利用改进S变换对微地震监测数据进行时频分析,能够更加准确地分析不同信号分量的振幅能量以及频率随时间的变化情况,实现微地震有效信号分量与噪声干扰分量的有效分离。通过合成模拟信号和实际井中微地震监测数据的试处理和对比分析,验证了该方法的可行性和有效性。