物理模型结合SVM的格陵兰岛冰盖冻融探测

为提高格陵兰岛冰盖冻融探测精度,在微波辐射计简单冰盖冻融物理模型和SVM(支持向量机)分类方法的基础上,提出了物理模型结合SVM的格陵兰岛冰盖冻融探测新方法,即对微波辐射计简单物理模型得到的冰盖冻融探测结果进行SVM分类,得到格陵兰岛冰盖冻融分布信息。为验证所提方法的可行性与合理性,基于格陵兰岛2013年8月1日的冻融结果和2013年的融化开始时间、持续时间与传统简单物理模型结果进行对比,结果表明:文中所提出的方法得到的格陵兰岛冰盖冻融探测结果更接近于实际的冰盖冻融分布。物理模型结合SVM的冰盖冻融探测方法是有效的、可行的且能有较高的探测精度。     

金融时间序列变点探测的小波模极大值线方法

研究小波变换方法在金融时序分析中模型变点探测的应用,对金融时间序列采用连续小波变换,通过分析小波变换模极大值线对应的时间序列样本点的小波系数特点,提出了金融时间序列变点探测的小波模极大值线方法,并对广义自回归条件异方差均值模型(GARCH-M模型)进行了仿真计算,其结果验证了此方法的实用性和有效性.该方法更能准确定位金融资产收益率波动所发生的具体时刻,有利于金融资产价格异常时点的正确识别与统计建模分析和资产收益率波动的预测.     

基于小波变换的雷达信噪比改善分析

针对雷达在检测弱目标能力的不足,基于雷达信号与噪声的实际窄带模型,提出运用小波分解加阈值处理的去噪方法改善功率信噪比。一方面推导出了信噪比改善的理论计算公式,另一方面采用模拟和实际采集的数据进行了大量的仿真实验。计算和仿真结果的一致性表明:在传统的雷达信号处理中,运用小波变换可提高检测前信号噪声比,进而提高雷达的探测距离。     

基于多小波的GPS相位观测值周跳探测

阐述了周跳探测的重要性,分析了多小波在信号处理方面比单小波更有优势,基于此,利用多小波变换模极大值与信号奇异性之间的关系模型,写出了多小波在GPS周跳探测中的具体操作步骤。最后应用于GPS双差观测量,实验结果表明多小波变换在GPS相位观测值周跳探测中的有效性。     

基于小波变换和多元回归的航天器热循环试验系统温度均匀性分析

为了解决航天器热循环试验系统的温度均匀性问题,提出了一种基于试验研究、小波变换和多元回归分析相结合的预测模型.利用小波变换对试验所测湍流压力信号进行滤波处理,并用多元回归统计方法分析了系统中各变量之间的关系,同时,通过试验数据验证了预测模型的准确性.结果表明:所提出的模型可用于预测系统在不同试验条件下的温度均匀性;通过小波变换能够提高预测精度.     

基于小波变换的快鸟遥感影像数据融合

在给出小波变换基本模型的基础上 ,探讨了采用小波正交分解与重构来进行遥感信息融合的基本原理 .快鸟影像数据是目前新的高分辨率卫星遥感数据产品 ,在分析该数据特点的基础上 ,考虑采用小波变换应用于快鸟高分辨率卫星影像数据全色和多光谱数据的融合 ,并给出了具体的数学模型和实现流程 .作为实际应用 ,又详细给出了小波用于遥感数据融合的中间过程和最后结果 ,并通过分析影像融合的效果 ,提出了有效的成果调整方法 ,且说明了该方法是切实有效的     

利用光学小波变换对血红细胞识别的Matlab仿真

将光学图像识别技术应用于生物目标的探测,用光学小波变换识别多个血红细胞,以提高系统的识别力。在光学联合变换相关器中,通过空间频谱面上的小波滤波可以实现光学小波变换,构建光学小波联合变换相关器。Matlab仿真结果表明,与传统的联合变换相关器相比,由于小波变换的引入,相关峰尖锐,峰噪比明显增强,峰的半宽度显著减小,在多目标识别中不同位移目标不易受干扰,提高了目标探测能力。     

基于小波的回归-GARCH模型及其在外汇储备中的应用

结合小波变换、多项式回归和GARCH模型对中国的外汇储备进行分析及预测.首先利用db4小波对数据进行去噪处理,并对去噪后的数据建立多项式回归模型.由于去噪后的数据与回归模型之间存在残差,且残差具有自回归条件异方差效应,故对该残差建立GARCH模型.然后将回归模型和GARCH模型进行线性叠加,从而得到基于小波分析的回归-GARCH模型.最后将预测值与实际值进行拟合,发现拟合效果较好.充分证明了小波变换、多项式回归和GARCH模型相结合的方法在处理外汇储备这类具有明显增长趋势的非平稳时间序列时,具有明显的优越性,是一项有用的分析预测工具.     

基于小波变换的高压电缆故障探测技术研究

本文研究了基于小波变换的高压电力电缆故障探测技术,阐述了电力电缆故障探测理论,给出了小波变换在高压电力电缆故障探测中的实现方法。该研究在电力系统中具有较高的工程应用价值,在高压电缆故障探测中具有广阔的前景。     

利用重力卫星监测2003—2016年南极地区冰盖质量变化

为了研究南极冰盖消融对全球海平面变化的影响,利用2003年1月—2016年6月的重力恢复与气候实验时变重力场数据反演该地区冰盖质量变化,并采用去相关滤波P3M6加上300 km Fan滤波的组合算法削弱条带误差等影响,扣除冰后回弹和泄露误差影响.结果表明:南极地区冰盖质量变化整体表现为加速消融趋势,其质量变化率为(-1...     

Substantial contribution to sea-level rise during the last interglacial from the Greenland ice sheet

During the last interglacial period (the Eemian), global sea level was at least three metres, and probably more than five metres, higher than at present. Complete melting of either the West Antarctic ice sheet or the Greenland ice sheet would today raise sea levels by 6-7 metres. But the high sea levels during the last interglacial period have been proposed to result mainly from disintegration of the West Antarctic ice sheet, with model studies attributing only 1-2 m of sea-level rise to meltwater from Greenland. This result was considered consistent with ice core evidence, although earlier work had suggested a much reduced Greenland ice sheet during the last interglacial period. Here we reconsider the Eemian evolution of the Greenland ice sheet by combining numerical modelling with insights obtained from recent central Greenland ice-core analyses. Our results suggest that the Greenland ice sheet was considerably smaller and steeper during the Eemian, and plausibly contributed 4-5.5 m to the sea-level highstand during that period. We conclude that the high sea level during the last interglacial period most probably included a large contribution from Greenland meltwater and therefore should not be interpreted as evidence for a significant reduction of the West Antarctic ice sheet.     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

基于双树复小波的直方图路面裂缝检测算法

分割算法广泛用于公路路面裂缝的检测,然而低抗噪性是这类算法存在的主要问题.将双树复小波变换和直方图方向梯度相结合,提出一种基于双树复小波变换的路面裂缝检测算法.该算法用双树复小波变换对路面裂缝图像进行子带分解,对各子带图像进行直方图方向梯度矩阵计算,阈值化后确定裂缝边缘.实验结果表明,与传统边缘检测算法相比,该算法目标识别度高、抗干扰能力强及准确率高.     

小波分析在视频检测中的应用

针对复杂背景下机器视觉系统中运动目标的检测,提出一种基于小波分析的运动目标检测方法。首先,利用双Haar小波软阈值法,去除视频图像的噪声。然后,建立了一种基于小波变换的运动目标检测算法,直接在二进小波变换域提取运动区域,从而检测出运动目标。实验结果表明,本文方法可以有效地从图像序列中检测出完整的运动目标,而且在平滑噪声的同时还可以保护图像边缘细节不受损失,效果要好于传统帧差法。     

基于自适应阈值的三维图像多尺度边缘检测

目的研究三维图像边缘检测中边缘的定位精度问题,根据多尺度小波变换的方法,提出一种自适应阈值三维图像多尺度边缘检测技术。方法首先对三维医学图像分解成多幅二维图像,再对图像直方图滤波平滑处理,消除噪声的影响,然后对平滑后的直方图进行多尺度分析,找出直方图的谷点,以不同尺度下的谷点比较后自动确定精确阈值,按照阈值对图像分割,然后对分割图像进行边缘检测,最后将多幅二维图像合成三维图像。结果实验表明,该方法能够自动准确选择分割阈值,准确检测三维图像的边缘。结论算法能解决人工估算阈值不够准确的问题,所检测到的三维图像的边缘能够满足目标识别和三维重建的要求。     

基于快速提升小波变换的谐波实时检测新方法

提出一种基于提升小波变换的有源电力滤波器谐波实时检测方法.以经典Daubechies小波为谐波检测基函数,利用欧拉算法因子化分解得到其第二代小波提升步骤;通过当前采样值与历史采样值构造改进型数据帧实现小波实时算法,并采用周期延拓处理数据帧边界.搭建dSPACE试验平台,自编Simulink/Embedded Matlab Function函数实现检测算法,将Simulink/RTW和dSPACE/RTI生成C代码载入实时硬件系统进行分析.试验结果表明:该方法能准确实时地分离出电网稳态谐波分量,暂态跟踪调整时间少于一个周波;较第一代Mallet小波算法加速近一半;改进的实时数据帧构造方法硬件实现更加快速.     

Mallat小波快速变换与IDRNN在卫星实时故障检测与识别中的应用

系统研究了面向复杂系统监测时变信号的实时故障检测与识别问题.采用滑窗Mallat小波快速变换克服传统小波变换的时域全局依耐性并提高计算效率,使之适应于实时故障检测;针对时变信号的故障模式识别难题,在故障检测基础上采用改进动态循环神经网络(improved dynamic recurrent neural network,IDRNN)进行智能故障识别.最后将滑动时窗小波检测模块及最优IDRNN网络模块嵌入某型完整卫星姿态控制系统仿真平台进行在线故障诊断.试验结果表明:实时条件下的滑动窗口小波变换与传统小波变换具有一致性,IDRNN对于时变信号识别具有较好的时域泛化能力,将滑窗移动时不变小波方法与IDRNN结合可以实现面向复杂系统监测实时信号的故障检测及复合模式分类.     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点,结合适当的小波基,探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上,从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差,以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点),进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力,适于分析信号中的瞬态和奇异现象,并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等,为地下目标探测中的信号处理,提供了算法依据和应用方法参考。     

水面航行体对舰船目标的图像检测方法

针对水面航行体在近岸水域条件下对舰船目标进行实时光学检测时,易受到光照、相似颜色背景和海面波浪反射等干扰的问题,提出了基于改进视觉注意模型的舰船目标检测方法,采用小波变换方法提取图像的低频、高频特征,将任务水域图像从RGB颜色空间转化到HSV颜色空间来提取图像的色调、饱和度和明度特征,应用高斯金字塔、归一化算子等图像处理方法融合了各类特征.仿真结果表明,提出的舰船目标检测方法能够准确地实现复杂背景条件的舰船目标检测,具有良好的抗干扰能力.