基于经验模态分解的大地电磁资料人文噪声处理

将经验模态分解(Empiricalmodedecomposition,EMD)方法应用到大地电磁资料的人文噪声处理中,根据人文噪声的不同来源和特征,提出基于EMD的时空滤波器或硬(软)阈值对噪声进行抑制的方法。给出经验模态分解去噪方法的原理和步骤,并对实测大地电磁信号中常见的脉冲干扰、矩形干扰和周期正弦噪声等人文干扰进行消噪处理。研究结果表明：本文提出的噪声改正方法是有效的,突出了有用信号的信息,改善了受干扰大地电磁数据的质量。     

带软弱结构面岩体的弹性有限元分析

通过分析指出,用近似于矩形或长方体的常规实体单元描述平面或空间岩体问题中的软件弱结构面,春精度比简化的节理单元或夹层单元要高。在计算效率上,由于简化的节理单元或夹层单元的劲度矩阵元素与常规实体单元相同,因而简化的节理单元中夹层单元并无优越性,对岩体中软弱结构面的描述可采用常规的实体单元而无需进行特殊处理。     

基于小波分解的薄云薄雾模糊图像的恢复与增强

在分析模糊图像噪声特点的基础上,提出对模糊图像进行适当层次的小波分解,然后对分解图像的轮廓和细节部分分别采用不同的处理方法：对低频分量进行LUM滤波和canny算子边缘增强;对高频分量则进行基于邻域统计特性的阈值处理,最后用处理后的分量进行图像重构。实验结果表明,该方法既能有效地去除噪声,又可较好地保持图像细节,效果优于传统的处理方法。     

每个面是平行四边形的凸多面体是平行六面体吗？

本文给出了每个面是平行四边形的凸多面体未必是平行六面体以及每个面是矩形的凸多面体必是长方体这两个结论，并提出了一个尚未解决的问题。     

以矩形/长方体为周期复合材料的弹性力学问题的多尺度分析

针对呈矩形／长方体为周期的复合材料弹性力学问题，对具有高速震荡系数的弹性方程给出了一种多尺度渐进分析方法，描述了以矩形／长方体为周期的复合材料以及相关的弹性力学方程．对此种周期区域进行双尺度分析得到其计算力学性能参数的公式及相应位移场的一些理论结果，给出了基于双尺度方法来计算复合材料的多尺度计算程序．     

基于小样本条件下线性判别分析图像增强算法研究

摘要：针对以往降维处理方法在小样本条件下受到矩阵奇异化的限制,从而无法进行有效的奇异值分解以及逆变换的缺陷,提出了一种自动对变换矩阵添加扰动量,从而保证奇异值分解和逆变换顺利进行的算法。首先,定义了线性变换矩阵的构成模式,利用线性投影变换将样本点投影到null空间和幅度空间,然后在压缩后的幅度空间对变换矩阵自动添加扰动量,然后在此基础上进行奇异值分解和逆变换,从而计算得到最终的从高维空间到低维空间的线性变换矩阵。本方法无需认为设定扰动量,能自动实现投影变换的计算。能广泛使用在高维特征空间的降维处理,尤其是少样本条件下的高维特征空间降维处理中。     

带软弱结构面岩体的弹塑性有限元分折

通过分析指出,用近似于矩形或长方体的常规实体单元描述平面或空间岩体问题中的软弱结构面, 其精度比简化的节理单元或夹层单元要高.在计算效率上,由于简化的节理单元或夹层单元的劲度矩阵元素与常规实体单元相同,因而简化的节理单元或夹层单元并无优越性,对岩体中软弱结构面的描述可采用常规的实体单元而无需进行特殊处理.由于结构面的屈服、破坏一般是沿着结构面的走向发生的,且抗拉强度较低,因而提出了适用于软弱结构面的广义摩尔库仑(简称MC)屈服准则.用两个简单算例来验证本文提出的常规实体单元结合结构面广义MC屈服准则对带软弱结构面岩体进行弹塑性分析的合理性、正确性.     

带软弱结构面岩体的弹塑性有限元分析

通过分析指出,用近似于矩形或长方体的常规实体单元描述平面或空间岩体问题中的软弱结构面, 其精度比简化的节理单元或夹层单元要高．在计算效率上,由于简化的节理单元或夹层单元的劲度矩阵元素与常规实体单元相同,因而简化的节理单元或夹层单元并无优越性,对岩体中软弱结构面的描述可采用常规的实体单元而无需进行特殊处理．由于结构面的屈服、破坏一般是沿着结构面的走向发生的,且抗拉强度较低,因而提出了适用于软弱结构面的广义摩尔库仑（ 简称ＭＣ） 屈服准则．用两个简单算例来验证本文提出的常规实体单元结合结构面广义ＭＣ 屈服准则对带软弱结构面岩体进行弹塑性分析的合理性、正确性．     

码垛机器人工作空间合理度量化评价方法及应用

文章提出了一种对四自由度码垛机器人工作空间合理程度进行量化评价的方法。应用D-H法建立待评价机器人坐标系,将最小长方体任务空间转化为子午面内矩形任务空间,对比分析机器人实际工作空间与矩形任务空间的偏差,并结合对于工作空间利用效率的考虑,提出了应用工作空间利用率及左侧轮廓斜率绝对值评价机器人工作空间合理程度的方法。算例验证表明,该评价方法有效,相关方法对四自由度码垛机器人的结构设计及优化有一定的指导意义。     

一种基于小波和形态学的边缘检测方法

提出了一种基于多分辨率小波和二值形态学的边缘检测方法，通过对图像进行多尺度的小波分解，抛弃低频信息来重构小波系数．对重构后的图像利用形态学中的八邻域处理来提取边缘信息．实验结果表明该方法边缘定位准确，对边缘细节的检测效果明显．     

一种基于边缘增强扩散的凸集投影图像重建方法

将边缘增强扩散与凸集投影算法相结合,提出了一种基于边缘增强扩散的凸集投影方法.该方法能在一定程度上减少噪声的影响,解决重建后图像的振铃问题,且信噪比有一定的提高,改进超分辨率重建图像的效果.实验表明两者能实现很好的结合.     

基于选择因子的GSR信号小波去噪方法

在Galvanic Skin Response(GSR)信号采集过程中,由于环境等因素不可避免地会引入噪声,需要在进行模式识别前对采集信号进行去噪处理。本文利用MATLAB研究不同小波组合对GSR信号的去噪效果,并使用信噪比、均方差为评价指标,提出了一种基于选择因子的GSR小波去噪方法。利用采集得到的已有GSR信号,根据选择因子选择出来的小波组合,对GSR信号去噪处理。实验中采用db5小波对信号进行5 层分解,在sqtwolog或heursure阈值选择方法下对信号进行的去噪处理,从而达到了理想的滤波效果。     

保持信噪比的相位分解反褶积方法研究

反褶积是目前提高地震数据分辨率的主要方法,传统的反褶积大都建立在地震子波最小相位的假设之上,这 与实际情况下地震子波更接近混合相位的事实不符。由于地层的吸收作用,实际地震信号中的高频成分较弱,很容易 受到高频噪声的污染。地震记录经过常规反褶积处理之后,在提高分辨率的同时,降低了地震记录的信噪比,信噪比 与分辨率的矛盾在实际地震勘探中十分突出。为此,提出一种基于相位分解并能保持信噪比的混合相位子波反褶积 方法,实现混合相位子波反褶积,在提高地震记录分辨率的同时,能自动控制高频噪声对地震资料信噪比的影响,使得 分辨率和信噪比达到相对和谐,提高地震记录表征地下构造的能力。     

基于去噪的熵算子边界检测法

图像的熵用来刻划图像的平滑性或均匀性 在图像的局部窗口中计算时 ,如果窗口中存在边界 ,则窗口中的图像不均匀 ,其灰度变化急剧 ,计算出的熵小 ;反之熵大 设定熵的阈值 ,即可判断是否存在边界 由于熵算子对噪声很敏感 ,直接用它进行边界检测 ,效果很差 文中针对这一缺陷 ,提出将熵算子与去噪相结合的边界检测法 ,如果计算出的熵大于阈值 ,要判断是噪声的出现所引起 ,还是边界的出现所引起 ,这样 ,边检测边界边去噪声 用该方法对信噪比较低的图像进行实验 ,得到了满意的效果     

基于小波变换的双通道语音增强

运用噪声对消法的基本原理,通过小波变换对染有噪声的语音信号进行了消噪处理,并取得了一定的效果。     

光寻址空间光调制器前置滤波

分析了光寻址空间光调制器对加续图像采样和能量量化所产生的噪声和假频，判别出产生噪声主要高斯噪声，借助电子学中A／D转换前置滤波概念，提出了一种光学前置滤波的方法，即在傅立叶变换透镜前加入矩形窗函数用于作假频和抑制噪声，将比函数入系统的设计中，既没有使系统结构复杂，同时又使此系统具有滤波，抑制噪声和提高信噪比的功能。     

基于EMD与1D全变分的地震信号去噪

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种信号的时频分析方法,该方法在不需要先验知识的条件下,可以将非平稳、非线性信号,依据信号的特征,自适应的分解为多个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)之和,得到高的频率分辨率。然而,一般的去噪方法是将所选择的高频IMF部分取不同的阈值进行滤波或者是直接置为零重构后实现信号的去噪,很显然这会造成高频部分有用信号的损失。1D全变分(Total Variation,TV)是一种有效的信号去噪方法,能够非常好的保护信号边缘信息,但有时也会把噪声当作边缘信息,出现虚假边缘现象。因此,基于EMD和1D-TV的优点提出了一种新的去噪方法,根据对实际金属矿床地震信号处理的结果表明,该算法能有效的消除地震信号中的噪声,并能有效保护地震信号边缘构造信息。     

SG-VMD-SVD的信号去噪方法研究

油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结...     

折射静校正在松辽盆地地震处理中的应用及效果

随着油气勘探的深入和技术的发展,针对松辽盆地存在的地质问题,要求地震数据处理达到高信噪比、高分辨率、高保真度和准确成像,折射静校正是解决这三高一准目标的关键环节,直接影响到成像效果和解释精度。而松辽盆地地表复杂多变,选择合适的折射静校正处理方法和参数,可以取得较好的应用效果。本文从理论入手,介绍了三维折射静校正的实现步骤,并通过在松辽盆地三维地震资料处理中的应用,表明该方法计算速度快、实用性强,较好的解决了松辽盆地复杂地表条件下野外近地表风化层引起的静校正问题,对改善地震剖面质量和提高信噪比是有效的。     

基于小波变换的飞行数据清洗

飞行数据因为野点和噪声的存在给其进一步处理和利用造成了困难。提出了一种基于小波变换残差直方图分析的野点识别方法,能在时间域内精确定位野点,并具有识别少量成片野点的能力。根据飞行数据噪声的特点及去噪要求,在去噪的过程中引入边缘检测,提出了分二进小波尺度乘积和小波阈值收缩两个步骤进行去噪的方法,从而在去噪的同时很好地保留了序列极值点的特性。实验结果表明本文所提方法对飞行数据中存在的质量问题具有较好的清洗效果,野点识别准确,去噪效果良好,并且对类似其它数据的处理也有一定的应用参考价值。