基于Sentinel-1A的长江口近岸风矢量场反演研究

选取长江口外近岸海域,以欧空局发射的Sentinel-1A为SAR图像数据源,利用多级小波变换和傅里叶变换获得高精度风向信息,再利用基于GMF的3种CMOD系列模型反演风速,最后将反演结果与同时相的ECMWF模式风场数据以及五组实测数据进行对比.结果表明,除个别包含复杂纹理特征的SAR子图像以外,SAR风场反演精度整体优于ECMWF模式风场.经过多级小波变换后的风向反演结果更优,均方根误差分别为31.6°,29.7°,23.5°.经过二级小波变换之后的整景SAR图像结合风向信息代入到CMOD系列模型中反演得到的风速精度最优,均方根误差控制在0.8 m/s.比较适合长江口外近海海域的是MOD-IFR2和CMOD4,均方根误差分别为1.08 m/s和1.05 m/s.     

傅里叶变换轮廓术中预处理滤波方法的研究

用傅里叶变换轮廓术测量复杂物体形状时,频谱能量分布弥散,出现频率混叠现象,滤波时难以确定截止频率.选用了3种频域滤波窗以及小波滤波4种滤波方法对傅里叶变换轮廓术中的变形光栅图进行处理,计算机模拟并比较了在有噪声和无噪声的情况下不同滤波方法的误差分布.数据分析表明,选用合适的小波基对信号进行滤波处理比其余3种滤波器的测量精度要高.     

差分吸收光谱技术及在大气监测领域中的应用

差分吸收光谱技术(DOAS：Differential Optical Absorption Spectroscopy)是一种光谱监测技术，其基本原理就是利用空气中的气体分子的窄带吸收特性来鉴别气体成分，并根据窄带吸收强度来推演出微量气体的浓度。凭借其低廉且简单的设备装置和出色的监测能力，DOAS技术在大气监测领域内在国外已经被广泛应用。鉴于国内的污染形势的日益严峻及对此新兴技术知识的匮乏。对于DOAS技术的工作原理、浓度反演方法及其在大气研究领域内的应用与发展前景做了较为详细的介绍，为今后在大气监测领域里研究和应用DOAS技术提供了必要的理论知识。     

傅里叶变换轮廓术中预处理滤波方法的研究

用傅里叶变换轮廓术测量复杂物体形状时，频谱能量分布弥散，出现频率混叠现象，滤波时难以确定截止频率。选用了3种频域滤波窗以及小波滤波4种滤波方法对傅里叶变换轮廓术中的变形光栅图进行处理，计算机模拟并比较了在有噪声和无噪声的情况下不同滤波方法的误差分布。数据分析表明，选用合适的小波基对信号进行滤波处理比其余3种滤波器的测量精度要高。     

基于差分吸收光谱法的烷烃气体检测系统的研制

利用差分吸收光谱（DOAS）技术研制开发了一套烷烃类气体检测实验系统,在该实验系统上测量了CH4的吸收光谱以及吸收截面,并利用这些参数开展了CH4气体浓度反演算法的研究.实验结果表明：在常温常压下,CH4的检测结果与标准浓度之间的线性拟合系数R2为0.9998,误差小于3%,CH4的最低检测限为0.01%.这些工作为烷烃光谱录井仪的研发奠定了基础.     

燃煤电厂电除尘PM_(10)和PM_(2.5)的排放控制Ⅰ:电除尘选型及工业应用

针对电除尘细颗粒物(PM2.5)排放控制,提出利用电除尘指数指导电除尘本体和电源设计选型技术的原理和方法,并介绍电除尘改造的应用案例。通过优化电除尘指数、采用三相高压电源开展电除尘改造和选型。通过电除尘和脱硫塔除雾器的同步改造,可以实现烟囱出口颗粒物排放浓度低于5 mg/m3,同时,PM2.5(直径2.5μm以下的颗粒物)排放浓度低于2.5 mg/m3。示范工程还表明当电除尘器出口PM10(直径10μm以下的颗粒物)排放在6~30 mg/m3时,PM2.5占PM10比例为6%至20%;当PM10排放在5~15 mg/m3时,PM2.5排放可低于2.5 mg/m3。     

基于卡尔曼滤波的差分光学吸收光谱法

针对差分光学吸收光谱(DOAS)技术中气体吸收结构的重叠问题,提出利用卡尔曼滤波进行光谱校正.卡尔曼滤波是一种递推式的现代滤波方法,它在吸收结构严重重叠的情况下,仍可得到很好的分析结果.文中简介了差分光学吸收光谱法,分析了卡尔曼滤波原理,并应用卡尔曼滤波对大气中SO2的差分光学吸收光谱进行了研究,同时探讨了大气中NO2和O3对SO2测量的影响.实验结果表明,该方法可有效地校正重叠,提高了DOAS系统的精度.     

小波变换-差分吸收光谱法在NO气体浓度反演过程中的研究

差分吸收光谱法通过快变("窄带"高频)分子特征吸收部分来区别微量气体种类。在实际的测量中由于系统噪声信号叠加在吸收光谱上,进而影响测量结果。差分吸收光谱法较为常见的去噪分析方法为多项式拟合平滑滤波的方式,因此提出在不影响原有差分吸收光学密度细节的基础上采用小波变换-差分吸收光谱法进行逐层解析去噪。首先,利用软阈值小波去噪处理随波长在0上下波动的差分光学密度曲线,然后取绝对值求其绝对面积积分。不同气体浓度的差分吸收光学密度的面积积分不同,以此建立浓度反演方程,提高了反演精度。对于本系统而言采用db4母小波的小波母函数和一层分解层数效果最好。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明:该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

红外烷烃光谱录井分析仪的软件开发

自主研发了红外烷烃光谱录井分析仪,以差分吸收光谱(DOAS)理论为基础,MFC为框架设计实现了软件的用户界面.该软件结合最小二乘法、多线程编程等技术,实现了光谱采集、显示、保存,待测气中各烷烃气体浓度的反演,以及串口的实时传输.现场测试结果表明:该软件运行稳定可靠,能实时反演出烷烃气体浓度信息,满足红外烷烃光谱录的实际现场需求.     

自适应阈值的小波去噪改进算法研究

基于小波变换的图像去噪方法在消除噪声的同时,可有效保留图像边缘细节信息,是近阶段图像去噪领域研究与应用的热点.现有的基于小波阈值法的去噪算法多为全局阈值,易引起边缘模糊.因此,在阐述小波去噪基本原理的基础上,将小波变换和多尺度边缘检测两者结合,充分考虑小波分解不同层数的特性,提出一种具有自适应阈值的小波图像去噪改进算法.实验表明,改进算法与传统去噪方法(维纳滤波法)及一般小波阈值法(VisuShrink阂值法、NormalShrink阈值法、BayesShrink阈值法)相比,可有效去除多种程度的加性高斯白噪声,更好保留图像边缘细节信息.     

一种新的基于小波变换的图像消噪方法

一种新的基于小波变换的图像消噪方法是在运用小波变换对含噪图像进行消噪前，先对图像进行小波级数分解，对其中的低频系数和高频系数进行适当的放大；然后对图像采取局部阈值消噪法进行消噪；最后运用小波变换对所得到的图像小波系数进行适当的缩小并将其重构．仿真实验证明这种方法比一般的诸如中值滤波和维纳滤波等图像消噪方法有很大的改进，特别是图像均方差(MSE)有很大的降低，而图像的信噪比也有较为明显的提高。     

传感器输出时间序列的实时小波滤波方法

为了满足不同测控系统中传感器输出时间序列的实时滤波要求,针对小波变换不能递推进行的弱点,通过分析小波实时滤波算法,研究了基于Mallat快速离散小波变换的3种实时滤波方法：冗余采样频率法、有滞后的浮动数据窗法和对称添加的浮动数据窗法,给出了3种方法的实现过程及适应范围,分析了影响小波实时滤波中的几个关键因素。仿真实验结果表明,本文讨论的3种实时滤波方法,运行时间短,滤波性能与离线滤波相接近,可适用于一般流程工业的大部分参数变化较慢的测控系统。     

基于小波变换和K-SVD的探地雷达杂波抑制研究

针对探地雷达原始图像中存在着大量以地表直达波为主的杂波噪声干扰问题,为了有效提取目标信号,提出了一种基于小波变换和K-Means奇异值分解的自适应双边滤波方法。将原始雷达数据进行小波分解,并应用K-SVD算法变换稀疏编码和更新原子,用更新后的稀疏系数和字典重构小块,将小块进行小波逆变换重构图像,然后对重构图像进行自适应双边滤波得到处理后的图像,以实现小波变换、K-SVD算法和自适应双边滤波方法的优势互补。与其他方法进行对比的结果表明,所提出的方法具有良好的杂波抑制效果,在峰值信噪比和目标图像熵上性能更好。研究结果在实际雷达勘测任务中具有一定的应用价值。     

一种基于自适应提升小波变换的GNSS多径抑制方法

在卫星导航定位系统中,多径干扰是影响定位精度的重要误差源之一。在分析研究现有多径抗干扰方法和小波理论的基础上,提出了一种基于自适应提升小波变换(Adaptive Lift Wavelet Transform,ALWT)的多径抑制方法。该方法利用小波分析在时频域将待处理信号局部放大的特性,将待分析信号通过提升小波变换进行自适应多级分解,通过最小方差准则(Least Mean Square,LMS)自适应确定分解级数,在一定的阈值条件下将多径信号排除过滤掉,从而达到多径抑制的目的。Matlab7.0仿真实验中,与窄相关技术和传统小波变换方法(Traditional Wavelet Transform,TWT)相比,该方法通过多级小波级数分解,将多径信号进行局部时频域放大,选取合适阈值判别条件过滤多径信号,再通过小波逆变换还原直接信号,实验证明使用ALWT方法多径抑制效果显著提高。     

皮带运输巷道粉尘质量浓度分布规律的数值模拟

为了掌握皮带运输巷道粉尘质量浓度的分布规律,获取通风除尘设计的合理参数,以西石门铁矿提升车间系统40#皮带运输平巷为研究背景,依据气固两相流理论,运用计算流体力学的离散相模型对皮带运输巷道粉尘质量浓度进行数值模拟,并与现场实测的粉尘质量浓度分布情况进行对比分析,模拟结果与实测数据基本吻合.研究表明,运用欧拉--拉格朗日法对皮带运输巷道粉尘质量浓度分布规律进行模拟是可行的.在通风除尘设计中,当巷道风速为3 m.s-1时,排尘效果最好,粉尘质量浓度整体保持在3 mg.m-3以下;皮带运输速度为2.5 m.s-1时粉尘质量浓度较低;定期进行壁面洒水也能在一定程度上实现降尘目标.     

基于多路径粒子滤波目标跟踪

视觉跟踪是机器人自主导航、智能监控系统的关键技术.在粒子滤波跟踪算法中,设计粒子滤波器时,粒子大小是固定不变的,而目标与镜头之间是相对运动的,目标图像大小可能超出粒子范围,使得跟踪跟踪目标丢失.为了解决了上述问题本文提出了基于小波变换图像的粒子滤波方法.这里做法是在图像中目标上采集粒子,然后采用小波变换的分解算法和重建算法处理目标附近区域图像,再将采集到的粒子分成三部分,分别在原图和两种小波图像中传播.这样可以增强粒子滤波的鲁棒性,提高跟踪精度.     

基于小波域KL变换的地质雷达信号处理技术研究

为了克服现有信号处理算法对地质雷达直耦波和噪声滤除的不足,基于KL变换和小波变换进行算法融合设计,提出一种适用于地质雷达信号滤波的小波域KL变换方法。采用电磁波时域有限差分法模拟雷达检测过程,并基于理想无噪声的雷达仿真信号设计验证实验,通过与KL变换方法、小波阈值去噪方法的对比,对小波域KL变换方法的滤波效果进行定量分析和评价。实验结果表明:小波域KL变换对于直耦波的辨识能力较强,用于地质雷达信号直耦波的去除可以取得理想的效果;在采用KL变换和小波变换滤除噪声时,去噪信号的信噪比分别为10.16和15.12,而小波域KL变换对应的结果为18.34,对于噪声的滤除具有更好的效果;同时,小波域KL变换滤波结果对小波函数和分解层数的敏感度较低,对于深部噪声信号的辨识能力亦较强。基于地质雷达实测数据的测试结果同样验证了小波域KL变换方法在实际工程应用中的良好性能。     

基于小波变换的红外图像模糊与同态增强

针对红外图像对比度差、视觉效果模糊的缺点,提出了一种基于小波变换的红外图像模糊与同态增强算法。首先,采用正交小波变换对红外图像进行处理,将空域图像转换到频域,得到小波各层的分解系数;然后,运用同态滤波法对红外图像的低频子带小波系数进行处理,同时对红外图像的高频子带小波系数进行模糊增强处理;最后,经正交小波逆变换重构得到增强后的红外图像。实验结果分析表明,该方法可以增加红外图像细节,提高图像对比度,符合人眼视觉直观感应,能够有效达到红外图像增强的目的。