Shearlet域深度残差CNN用于沙漠地震信号去噪

由于沙漠地震信号中含有较强的随机噪声,从而给沙漠地震数据的处理和解释带来了很大的困难。针对上述问题,提出了一种基于Shearlet 变换的深度残差卷积神经网络( ST-CNN: Deep Ｒesidual Convolutional NeuralNetwork for Shearlet Transform) 模型,实现沙漠地震信号的随机噪声压制。在训练阶段,将沙漠地震信号经Shearlet 分解后的系数作为输入,将随机噪声经Shearlet 分解后的系数作为标签,通过卷积神经网络( CNN: Convolutional Neural Network) 学习输入和标签之间的映射关系; 在测试阶段,利用此映射关系即可从沙漠地震信号系数中预测出噪声系数,并间接地获得有效信号系数,最后通过Shearlet 反变换获得有效信号。通过与传统的Shearlet 硬阈值去噪算法对比,发现该算法可把沙漠地震信号的信噪比从－ 4． 48 dB 提高到14． 15 dB,具有更好的去噪效果。     

基于曲波变换的地震信号去噪方法

根据curvelet变换的性质和阈值去噪原理,提出一种地震信号自适应阈值去噪方法.首先对地震信号进行curvelet变换,利用地震信号的curvelet,变换系数在小同分解层的特点,通过计算curvelet系数统计量的方法来确定自适应阈值,然后采用软阈值折衷方法埘curvelet系数进行处理,最后通过curvelet逆变换得到去噪的地震信号.试验结果表明,该方法在去除噪声的同时能更好地保留信号的细节,其去噪效果要优于传统的小波去噪方法.     

基于小波变换的爆破地震信号去噪的应用

运用小波变换在不同的尺度下观察信号局部化特征。由于信号和噪声具有不同的奇异性，它们的二进小波变换模的极大值在不同尺度下的传播特性也不相同。在相邻模极小构成的待选通域中分析出噪声局部极大值所在的选通域进行平滑处理，从而得到局部信号的小波系数，将其反变换重建出去噪后的信号。将该方法用于爆破地震信号去噪声，结果表明：这种方法计算简单，且去噪效果较好。     

VMD-Wavelet 联合去噪算法研究与应用

为解决天然气管道运行过程中采集到的泄漏声波信号含有大量噪声的问题, 通过研究小波、 经验模态分解、 变模态分解等常见去噪算法, 分析了泄漏声波信号的特点, 将改进小波阈值去噪和变模态分解去噪相结合, 提出了变模态分解-小波变换(VMD-Wavelet: Variable Mode Decomposition-Wavelet) 联合去噪算法。 利用该算法对典型信号进行去噪运算仿真, 结果表明, 该联合去噪算法性能优于常见算法。 最后, 将 VMD-Wavelet 联合去噪算法应用于实际采集的油气管道泄漏声波信号去噪处理, 研究发现, 该去噪算法对强背景噪声下的泄漏声波信号能取得很高的信噪比改善和很小的均方误差。     

基于非局部均值去噪和快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断方法

针对如何从非线性、多分量、强背景噪声的滚动轴承早期故障振动信号中有效提取出微弱故障特征并准确判断故障类型,提出基于非局部均值去噪和快速谱相关的故障诊断方法。首先利用非局部均值去噪算法对原始振动信号进行降噪预处理,提高信号信噪比。然后,对降噪信号进行快速谱相关分析,增强信号中的周期成分,获得快速谱相关谱及其对应的增强包络谱。最后,将增强包络谱中幅值突出的频率成分与故障特征频率进行对比,判定故障类型并实现故障诊断。使用本文提出方法对仿真故障信号、实验故障信号进行分析。研究结果表明:相较于快速谱相关方法、谱峭度结合非局部均值去噪方法以及非局部均值去噪结合经验模态分解方法,本文提出方法可以抑制轴承早期故障振动信号中的背景噪声,有效提取出微弱故障特征,准确判断故障类型,避免出现误诊。     

自适应最佳去噪小波基的构造及其应用

针对给定的带噪信号,在传统小波阈值去噪的基础上结合多分辨分析理论,给出了使其Stein无偏风险估计子最小的最佳去噪小波基的自适应构造方法,再利用该小波基对原始信号做小波阈值去噪处理而得到一种自适应去噪算法,并将此算法应用到地震信号这类典型的非平稳信号的去噪处理中.仿真实验表明,较传统的小波阈值去噪方法,该算法不仅具有较...     

改进的小波变换阈值去噪方法

针对Donoho的阈值去噪方法有时去噪效果不能令人满意的问题,提出了一种二次小波变换阈值去噪的方法--对小波变换各个尺度上的小波系数都进行二次小波变换,并进行去噪处理后重构小波系数,再由重构的小波系数重构原信号,此时原信号中已去除大部分随机噪声,此后再对重构后的原信号进行小波域阈值去噪.仿真结果表明:该方法具有良好的去噪效果,而且对信号的主要细节保留较好.     

一种基于局部均值分解的小波阈值信号去噪方法

在时频分析中,针对非平稳信号的滤波去噪的问题,鉴于部分传统的去噪方法对于非线性非平稳信号滤波的效果不是很理想。基于Smith提出的局部均值分解法,结合小波阈值,找出了一种自适应时频分析法。通过实例分析,比较小波阈值去噪、基于EMD小波阈值去噪和基于LMD的小波阈值去噪3种算法在进行信号滤波去噪过程中的效果,采用信噪比和均方根误差2种评价因子对该3种算法进行评价,结果表明基于LMD的小波阈值去噪方法能够更好的去除信号噪声,对信号去噪提供了一种新思路。     

基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪中的应用

针对探地雷达采集的为非平稳信号且存在尖峰或突变状的特点,为了除去信号中的噪声,引入了基于提升算法的小波变换去噪方法.考虑到传统软硬阈值函数去噪方法存在的不足提出了改进的新阈值函数.通过对探地雷达二维正演仿真模型的去噪效果分析,综合计算时间和去噪效果考量,基于改进阈值的提升小波变换在探地雷达信号去噪方面具有一定的应用价值.     

基于3维轴距与非局部均值的无人机巡检图像去噪算法

无人机搭载摄像设备获得输电线路的数字图像,利用数字图像处理技术可以提高故障识别率,而图像在采集和传输过程中易受到噪声干扰,图像质量受损不利于后续输电线故障识别,因而有必要对图像进行去噪处理。以无人机巡检高压输电线图像为对象,针对航拍图像中存在椒盐噪声问题,研究了椒盐噪声的3维直方图分布特点,并且在非局部均值滤波算法的基础上改进相似性权重,提出一种结合3维轴距的非局部均值去噪方法,解决了原非局部均值算法主要针对高斯噪声以及耗时过长的问题。首先,根据椒盐噪声的特点,对含噪图像进行3维轴距预滤波处理,计算图像中每个像素点的3维轴距,依据轴距检测噪声点,并对噪声点进行中值滤波。其次,对噪声点和非噪声点设置不同的权重,噪声点不计入相似性度量中,使得像素块之间相似度判断更加准确,利用改进的权重计算函数作非局部均值去噪。实验结果表明,所提算法能够有效去除巡检图像中的椒盐噪声,尤其是背景复杂图像中有显著的去噪效果,图像细节和边缘信息保持较好。同时所提算法与原非局部均值相比,耗时低,实时性得以提高。     

基于多小波自适应阈值的地震图像去噪方法

结合地震图像噪声的特点,利用多尺度小波变换的优点,提出一种新的自适应小波阈值去噪算法.该算法根据小波变换各子层系数矩阵,确定各子层的自适应最优阈值,对于高频子带采用硬阈值化去噪,低频子带采用中值阈值化去噪,并去噪后重构小波系数.实验结果表明,该方法能够去除大部分高频随机噪声,并还原相干切片图像真实效果,提高了地震资料的信噪比.     

一种去除高斯噪音的新方法

提出一种新的去除高斯噪音的方法（NLTF）。该算法利用梯度能很好地反映图像结构信息的特点,把梯度引入双边滤波算法中,又结合非局部均值的思想,而提出一种改进算法。它在保护图像边界和细节方面比双边滤波算法有明显优势;在去除高斯噪音上比非局部均值平滑的更好。仿真实验证明,使用NLTF去噪,在视觉效果和PSNR等方面均超过已知的许多经典算法。     

面向输电线路的压缩感知图像去噪方法

传统的基于字典学习的输电线路图像去噪方法,易受冗余字典影响存在重建图像边缘细节恢复不足的问题.为了有效抑制输电线路图像表面存在的高斯噪声,提出一种图像非局部自相似特性与改进K-SVD字典学习算法融合的输电线路图像去噪方法,利用图像非局部自相似性作为正则项约束并加权稀疏表达模型,提高去噪图像复原和保留细节的能力.实验选取含有自然图像和输电线路典型缺陷图像进行仿真实验测试.实验结果表明,所提出的算法不仅能够很好的保留图像纹理特征与边缘细节,对高斯噪声也具有良好的鲁棒性.     

改进的软硬阈值法及其在地震数据降噪中的研究

采集的野外地震数据伴随有随机噪声干扰,需要将其消除。软硬阈值法能够压制地震数据的噪声信号,但是降噪效果并不理想。因此,提出了一种改进的软硬阈值算法用于地震数据降噪。首先利用软硬阈值法原理构建了一种新的阈值降噪法,并对新算法相关特性进行了研究,通过仿真实验确定了新阈值算法的小波基为sym 3,利用均方差和信噪比对新阈值降噪法的降噪效果进行了评价。最后,将新阈值降噪法用于实际地震数据降噪,结果发现新阈值降噪法能够去除地震数据中的随机噪声,降噪效果较软硬阈值法更理想。     

基于小波包变换与前向线性预测滤波的光纤陀螺去噪算法

为了减小环境噪声对光纤陀螺输出的影响,提出了一种新的基于小波包变换(WPT)和前向线性预测滤波算法(FLP)的去噪方法--WPT-FLP算法.首先介绍了小波包分解与FLP算法的原理,并对2种算法进行了融合,利用小波包变换进行信号的分解与重构,在此过程中对小波包分解后的高频系数进行强制去噪,对小波包分解后的低频系数进行F...     

小波(包)滤波方法的GUI及其在深地震测深数据处理中的应用

在深地震测深数据处理中,仍多用基于傅里叶变换的滤波方法和小波二阶相关去噪方法.鉴于傅里叶变换方法对非稳态的地震信号不能提供在时频上的任何局部信息,而小波和小波包方法弥补了傅里叶变换的不足,能够提供时频上的任何局部信息,且高阶相关比二阶相关对随机噪声有更好的抑制和去除作用,本文结合小波和小波包去噪方法以及高阶相关去噪方法,编写了深地震测深数据处理的小波和小波包滤波方法的人机交互软件,用于抑制和去除地震信号中的加性高斯随机噪声.该软件可以方便快捷地显示深地震测深的地震记录截面,进行小波域的自适应阈值去噪、小波域和小波包域的二阶和高阶相关去噪以及基于傅氏变换的常规滤波.实例计算结果表明,方法和程序是有效且可行的.     

边缘导向的非局部均值图像滤波

传统去噪方法在处理高强度噪声干扰图像时, 往往不能有效去除噪声且在修复过程容易引入二次污染。为此, 提出一种边缘图导向的非局部图像均值滤波算法。 首先获取二阶差分边缘信息, 在非局部范围内搜索相似块, 以边缘导向图与噪声图像共同生成滤波器权值, 进而构建由边缘信息导向的非局部协同滤波框架。 与传统滤波为代表的局部线性滤波方法相比, 所提出算法能挖掘图像边缘信息并利用一种新的非局部协同滤波框架进行图像去噪, 因此增强了高强度噪声干扰环境下的边缘修复能力。 实验证明, 提出算法在高强度噪声污染的情况下, 修复的图像不仅获得了更高的测量指标, 视觉效果也更加理想。     

一种新的混合噪音滤波器加速算法

混合噪音滤波器MNF是目前滤波效果最好的算法之一,然而,由于它采用非局部算法思想,所以存在较大的计算负担,针对该不足,提出一种基于均值和方差相似性的加速算法(FMNF).该算法之关键思想是对邻域像素预分类,把两像素的均值比和方差比均在给定阈值范围内(接近于1)的邻域像素分为一类,视为相似像素,相似的像素参与滤波计算,不...