不同时序植被指数重构方法的江苏省冬小麦物候期提取的影响

基于2009~2010年MODIS数据,以江苏省为研究区域,比较两种常见的重构植被指数序列方法的重构能力以及应用到冬小麦物候期提取上的效果;并且用观测数据对提取结果进行了验证。结果表明,两种重构方法都能较好的去除噪声,但Savitzky-Golay滤波方法在保持原始数据的真实性方面要优于HANTS(harmonic anazysis of time series)方法,而HANTS方法在呈现原始数据的周期性方面更有优势。通过动态阈值法提取冬小麦物候期时,经两种重构方法处理后的植被指数时间序列,在返青期和成熟期提取上均方根误差均在8 d之内,抽穗期效果较差。S-G滤波重构后的植被指数时间序列提取结果要优于HANTS方法。总体来说,经两种方法滤波后提取的江苏全省冬小麦关键物候期,都能够体现全省范围分布的变化性。     

小波滤波方法在光纤陀螺惯导系统初始对准中的应用

光纤陀螺捷联惯导系统(FOG SINS)初始对准的精度直接影响到系统的导航精度,而光纤陀螺的随机漂移则是影响系统初始对准精度的重要因素。对小波分析的理论进行深入的研究,将多种小波滤波方法应用于光纤陀螺随机漂移数据的处理中,并对小波滤波结果进行对比,选定出在工程应用中最佳的小波滤波方法,应用Allan方差分析对该方法进行性能评估,并将此小波滤波方法应用于初始对准试验中,对试验结果进行分析,验证了最佳小波滤波方法的先进性。     

基于实时小波的光纤陀螺阈值滤波

 为补偿姿态测量系统中光纤陀螺(Fiber Optic Gyroscope,FOG)的误差,根据光纤陀螺的静、动态误差在时频域上的分布,介绍了小波滤波的一般理论和方法,分析并比较了阈值和阈值函数的选取;采用数据滑动窗的方法实现了递推运算和实时的数据更新,对窗内数据进行周期对称延拓解决滤波信号的边界问题。仿真实验验证了实时小波阈值滤波在光纤陀螺信号处理中的可行性,得出了不同小波基函数的选取对滤波效果的影响,并验证了采用软硬阈值结合方法实时滤波的优越性,该实时滤波方法不仅提高了陀螺输出的稳定性和使用精度,且对光纤陀螺信号处理具有参考价值。     

基于端点检测的时频峰值滤波动液面提取技术

油套环空中会产生各种噪声，使测得的液面反射信号非常复杂，真实的液面反射波位置因受到干扰而无法准确辨识。采用时频峰值滤波（TFPF）技术结合语音信号处理中的端点检测（VAD）方法可对动液面波进行有效提取。VAD-TFPF技术先采用短时能量和过零率的双门限VAD方法对声波法测油井信号进行划分，判断出有效信号数据段和接近于零值的数据段，然后采用不同窗长的TFPF分别对两种数据段进行滤波处理。通过对不同噪声强度下的实测数据进行滤波实验与分析，可知该项新技术较之于小波阈值滤波方法对动液面波的辨识能力更强，无论是对背景噪声的压制还是对有效波的提取都表现出更优越的性能。     

基于非下采样小波与方向上下文滤波的图像边缘检测

提出了一种新的基于小波变换和方向上下文滤波的图像边缘检测方法：采用非下采样小波变换方法生成图像的梯度图像,采用方向上下文滤波技术提取出图像的边缘．实验结果表明：该方法能够有效地抑制噪声干扰,在图像被较强噪声污染时仍能满意地提取到图像的真实边缘。     

基于遥感数据的杭嘉湖平原水稻物候变化特征研究

基于近十年(2008—2017年)EOS-MODIS遥感数据提取增强型植被指数EVI时间序列,并利用三次样条插值与Savitzky-Golay(S-G)滤波算法进行重构,分析水稻EVI曲线特征以实现其关键物候期的识别,进而探讨杭嘉湖平原水稻物候的空间分布格局及其时间变化特征.结果表明,过去十年杭嘉湖平原一季稻通常在6月下旬至7月初进入移栽期,8月下旬至9月初开始抽穗,11月下旬进入成熟期,生长期长度大致为100～115 d;杭嘉湖平原水稻的移栽期、抽穗期及成熟期主要呈现推迟的特征,绝大部分地区水稻的生长期有所延长.     

基于SG滤波去噪的时间序列谐波分析重建算法研究

以2018年山东省MODIS EVI产品为数据源,鉴于现有时序数据重建方法的研究现状,根据SG滤波与谐波分析法(HANTS)的原理及特点,尝试使用SG滤波器弥补HANTS算法存在的缺陷,提出基于SG滤波器去噪的改进谐波分析法——SG-HANTS算法,并将其重建结果与HANTS软件结果进行对比分析.研究表明:SG-HANTS算法取得兼具SG滤波算法和HANTS算法优势的重建效果;SG-HANTS算法较好地适用于山东省一年两熟或两年三熟的轮作制度,在保留谐波分析法固有优势的同时,较好地克服了谐波分析法中谐波偏移、对强噪声敏感等缺陷;SG-HANTS算法对于林地、草原、农用地的重建效果较HANTS软件重建效果更优,但对于内陆水体等EVI时序曲线波动较小的地物,HANTS软件重构的光滑的时序曲线更能反映其EVI时间序列变化趋势.本算法为未来时间序列数据集重建方法的选择提供了一定的参考依据.     

点云格网化滤波方法及其在隧道变形监测中的应用

将三维激光扫描技术应用于地铁隧道变形监测,针对点云数据的预处理问题,研究基于小波分析的点云格网化滤波方法。结合南京地铁隧道扫描点云数据及其特性,分析和选择合理的插值方法对隧道点云进行格网化处理,采用小波变换对格网点数据进行异常值探测,采用小波阈值去噪对格网点数据进行整体去噪,获得滤波后的点云并进行封装对比,获得了很好的滤波效果。     

基于数学形态学与小波阈值组合滤波算法的大地电磁噪声压制

针对实测大地电磁信号资料中常出现的强噪声干扰问题,提出一种基于数学形态滤波和小波阈值滤波结合的大地电磁噪声压制方法。首先,利用自适应多尺度形态滤波算法对含噪信号进行初次滤波,以消除脉冲类干扰。然后,对已处理的信号进行小波阈值滤波提取大尺度强噪声轮廓。最后,剔除强噪声干扰重构大地电磁信号。通过仿真实验对比,在不同强度噪声干扰背景下,所提方法的性能优于普通小波阈值方法,能更多地保留大地电磁原始信号的细节特征。实测资料处理结果表明,该方法能有效地抑制大尺度强噪声干扰和基线偏移的影响,有效地改善了视电阻率曲线质量,具有较好的应用前景。     

用改进小波阈值分析法处理场地微动数据

针对场地土层监测数据受工程施工及气候变化等诸多外界因素的影响而出现土层结构判断失准的情况,基于小波分析理论,提出一种改进小波阈值去噪方法,用于处理青藏高原实测微动数据。首先采用基线校正法对原始监测数据进行调零,然后通过改进小波阈值分析法和传统滤波法分别对校正后的数据去噪处理,最后通过功率谱分析验证改进阈值小波分析法的滤波效果。对比结果表明：改进小波阈值分析法去噪效果优于传统滤波法,且与实测数据吻合较好,具有工程应用前景。     

小波分析在滤波中的应用

小波分析是一种能同时在时间域和频率域内进行局部分析的新的信号分析方法。该文首先引入小波分析的概念,介绍了声音变换;然后根据地球物理勘探中数据量大,处理速度要求高的特点选用了Ｍｏｒｌｅｔ小波,并做了适当的简化,实现了小波正反变换,最后系统地探讨了在陷波,时频滤波,时变滤波中的应用,通过几个数学模型和一个物理模型的试验,均得到了理想的结果。     

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。     

经验模态分解和小波分解滤波特性的比较研究

 为了更好地了解小波分解(WD)和经验模态分解(EMD)2种方法对非平稳信号滤波特性的差异,以及2种方法的实际应用效果和各自的优缺点,提出了运用对高斯白噪声信号分解分量平均功率谱特性的分析来对比2种方法滤波特性差异的研究方法,并运用多项对比实验对所提研究方法的有效性进行验证.实验结果表明,所提研究方法能够有效地解释2种分解各自的滤波特性.对于EMD分解,各分量平均功率谱表现为带宽逐渐减小,中心频率逐渐降低的一组有序排列的带通滤波器.整个分解过程不需人为干预可自动完成,但存在边缘效应问题,如不加以处理可能会严重影响分解质量;对于小波分解,选择不同小波基,有的表现出与EMD分解类似的多尺度滤波特性,有的则不尽相同,甚至是完全不同.所以小波基的选择和分解层数的设置不同,可能会导致分解结果出现较大差异,因此存在对小波基优化选择问题.此外,小波分解过程速度较快,平均用时仅为EMD的1/25.     

基于MATLAB的煤田核测井信号小波滤波方法研究

核测井技术在煤田测井中发挥了其它测井技术不可替代的作用,在确定煤层的埋深、厚度及结构上显示出越来越大的优势.但放射性测井信号中的随机信号会导致测井曲线出现与地层性质无关的统计起伏变化;有时也会由于某种原因使测井曲线出现毛刺干扰,因此需要把这些统计起伏和毛刺干扰滤除,只保留反映地层特性的有用信息.文中根据小波滤波原理对核测井信号进行滤波处理,为煤层的准确评价提供较为准确的数据.     

基于小波变换的信号去噪处理

小波变换是信号处理中一个十分有用的数学工具。基于小波分析理论,本文采用软阈值法滤除与有用信号频率相近的噪声信号,取得了很好的滤波效果。并通过实时数字仿真系统验证了这种方法的有效性。     

基于蒙特卡洛模拟技术的杭嘉湖平原稻田土壤Cd安全阈值研究

安全的稻米产地环境是保障稻米镉含量不超标的基础,而正确确定稻米产地土壤镉安全阈值是进行产地安全管理的关键。为此,以杭嘉湖稻米主产区为例,通过土壤-稻米对应采样分别获得了研究区118个土壤-稻米样品,并基于监测数据采用线性回归与蒙特卡洛耦合模型法,回归方程法及吸收系数法构建了研究区稻米产地镉安全阈值。研究结果表明,土壤镉含量、土壤pH、土壤质地是影响稻米镉含量的主要因素。线性回归与蒙特卡洛耦合模型分析结果表明,在稻米镉达标期望概率为70%、80%、90%、100%时,土壤镉安全阈值分别为1.2 mg/kg、1.0 mg/kg、0.8 mg/kg及不能确定。采用吸收系数法计算的安全阈值为1.2 mg/kg,而直接采用监测数据的平均值代入回归方程得到的产地土壤安全阈值为1.5 mg/kg。不同安全需求下的土壤镉安全阈值有差异显著,运用回归方程法得出的结论高于令稻米镉含量达标率为70%的土壤镉安全阈值,吸收系数法得出的结论与令稻米镉含量达标率为70%的土壤镉安全阈值相一致。且结果均高于土壤环境质量标准二级镉阈值。     

基于卡尔曼滤波器的机动目标跟踪仿真

将卡尔曼（Kalman）滤波器的变维滤波算法应用于雷达数据处理中,对机动目标进行跟踪,得出机动目标的滤波数据曲线,并对目标进行了拦截仿真。仿真结果表明该方法能估计出目标的运动特征并对运动目标拦截成功。     

Envisat ASAR在水稻识别中的应用

合成孔径雷达(SAR)具有全天时全天候工作的能力,是南方多云地区水稻识别监测的有利手段.该文利用目前世界上最先进的EnvisatASAR数据,在长乐市进行水稻提取.在常规预处理的基础上对多时相数据进行自动配准和主成分变换,并采用面向对象法进行水稻的提取,精度为89.1%.结果表明:利用多时相双极化ASAR数据进行水稻信息的提取在南方多云地区具有一定实用意义.     

基于小波和先验信噪比维纳滤波的语音增强

描述了先验信噪比估计的维纳滤波算法,分析了小波多分辨率分析在信号频谱划分中的作用,提出一种小波和先验信噪比维纳滤波相结合的改进算法.通过小波变换对带噪语音信号进行多尺度分解,然后对不同尺度的小波系数采用维纳滤波,用滤波后的小波系数重构得到增强语音信号.通过计算机仿真实验,将提出的算法与传统维纳滤波算法进行比较.实验结果表明改进算法在低信噪比情况下有效提高了增强效果,对语音成分的影响较小,提高了语音质量.