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针对大光斑激光雷达回波信号噪声影响森林冠顶高估测精度,且回波分析法判定回波位置受限于平坦地区的问题,利用高斯低通滤波和小波去噪两种方法对GLAS波形进行去噪处理,提出了结合均方根倍差法和回波分析法来判定回波位置的有效算法。经小波去噪后信号的信噪比23.360 704,均方根误差为0.000 233 3,经均方根倍差法和回波分析法相结合来判定回波位置估测的冠顶高结果与实测结果相关性系数r值为0.864,效果均优于高斯低通滤波去噪。基于GLAS回波数据实验结果表明:小波去噪较好地实现了对回波信号的去噪处理,均方根倍差法和回波分析法相结合,实现了对坡度相对较大地区的GLAS波形的回波开始位置和地面回波位置的准确判定,对森林冠顶高的精确估算具有重要意义。 相似文献
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结合模平方的双树复小波变形监测数据滤波 总被引：1，自引：0，他引：1
针对变形监测数据的去噪问题,该文在分析离散小波变换去噪不足的基础上,提出了一种基于模平方的双树复小波变形监测数据滤波方法。该方法利用双树复小波变换的完全重构、近似平移不变性和较好的方向选择性等特点,通过最小尺度空间的小波系数得到噪声强度,并结合模平方处理法确定各层的阈值,经重构阈值处理后的各层小波系数即得到去噪后的信号;经算例,并与传统离散小波变换对比分析。结果表明:双树复小波变换的分解效果优于传统离散小波变换,能较好地表现出细节部分的频率信息,使变形信号的周期性变化特征更为明显。该方法去噪更彻底,进一步提高了消噪的精度和可靠性,可作为变形监测数据降噪处理的新方法。 相似文献
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针对从GPS实际监测到的信号中去除噪声,提取真实信号的问题,该文对EMD去噪法、小波阈值去噪法,EMD小波去噪3种方法进行了比较,并通过实例分析得出:3种方法均可滤除噪声,但效果各不相同;EMD对信号分解具有良好的自适应性,但在滤除噪声时可能因为模态混叠的原因造成过滤不完全,各分量中可能均含有一定量的噪声;小波滤波噪声效果和小波基、阈值函数及分解层数选择有关,具有主观性;对于EMD小波混合去噪方法,提出先用EMD自适应方法进行分解,分解出噪声主导分量和信号主导分量;对于高频噪声主导分量,可能含有少量有用信号,故须再用小波阈值法过滤出有用信号;而对于信号主导分量,再用小波滤除多余噪声,最后进行逆变换得到重构后的信号。实例表明EMD小波混合去噪方法能很好地去除噪声,是一种高效的去噪方法。 相似文献
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在全波形激光雷达信号从发射到接收的过程中，针对受传播介质、扫测距离、物体性质等因素影响产生噪声的问题，本文提出了一种基于经验模态分解、排序熵和小波阈值的降噪改进方法。首先对波形信号进行经验模态分解或本征模态函数(IMF),计算各本征模态函数排序熵的值；然后应用该值计算小波阈值，并构造新的小波阈值函数，再对相应本征模态函数进行小波阈值降噪；最后将结果重新加和，得到降噪后的波形，从而提高不同噪声信号的降噪方法的自适应性。基于数值仿真和实测数据试验，将本文方法与其他降噪方法进行了对比，基于信噪比、波形相关性、均方根误差、平滑度计算归一化指标和综合指标对本文方法进行了评估，归一化信噪比提高10%～20%,其余指标改善5%～40%。因此，本文方法对不同噪声含量的回波信号均有较好的降噪效果，可以解决全波形激光雷达接收波形中存在的噪声问题。 相似文献
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刘建南 《测绘与空间地理信息》2009,32(4):105-107,111
鉴于传统的去噪方法难以在各频域得到很好的兼顾,本文提出一种基于小波变换的去噪方法.通过对图像进行2维离散小波变换(DWT),再根据噪声和图像信号的不同特性,在小波域中,选取适当的阈值对小波系数进行处理,最后进行小波重构(IDWT),得到去噪后的图像.实验表明,该算法具有很好的效果. 相似文献
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目前,小波阈值去噪方法简单有效,已成为图像去噪领域中常用的去噪方法.但传统的小波阈值去噪方法存在一些缺点,在去除图像噪声的过程中会出现去噪不彻底、噪声残留和噪声误判的问题.本文首先利用小波边缘检测算法确定图像边缘特征的小波系数;然后,根据噪声的方差设置优化阈值函数去噪,即在以往统一阈值基础上加以修改,使阈值能随着分解尺度的变化而改变,对传统的软闽值和硬阈值的优点予以保留,改进它们的缺点,生成一种新的阈值函数,使它在处理小波系数时更加灵活.经过优化的小波阈值去噪后得到平滑图像;最后,把小波边缘检测图像镶嵌入平滑图像中.实验表明,与传统的小波阈值去噪方法相比,该算法解决了传统阈值函数在去噪过程中出现的问题,进行有效去噪的同时保留图像的细节,使图像更加清晰,提高了信噪比. 相似文献
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为了克服小波硬、软阈值函数本身存在的缺点,该文在硬、软阈值函数的基础上,提出一种新的小波阈值函数,并且基于局部均值分解的原理,构造了基于局部均值分解的新小波阈值去噪法。仿真数据对比分析表明,与单纯采用小波阈值去噪法、经验模态分解(EMD)滤波去噪法及局部均值分解滤波去噪法相比,该文方法的去噪效果更好,可有效提高信号的信噪比。利用本文方法对液体静力水准仪获取的高速铁路某桥梁实际监测数据进行去噪处理,结果表明去除监测数据中噪声的同时亦可保留变形细部特征。该文方法可为工程中的非线性、非平稳监测数据去噪提供参考和借鉴。 相似文献
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当采用高斯滤波的方法对全波形激光雷达回波数据去噪处理时,高斯函数宽度和高斯滤波模板长度不同,去噪效果不同。本文通过设定不同的高斯函数宽度和高斯滤波模板长度,对回波信号进行去噪处理。实验结果表明,将激光雷达的发射脉冲半宽作为高斯函数宽度,高斯滤波模板长度设为9,对回波数信号进行去噪处理,滤波后的数据既保留了原有的信息,又得到了很好的平滑处理,取得了较为理想的去噪效果。 相似文献
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为了削弱结构动态监测中GPS随机噪声的影响,本文研究了一种基于集成经验模态分解(EEMD)技术的滤波方法。根据信号自身尺度分解信号,基于分解产生的本征模态函数(IMF)的Fourier变换频谱特征,构造了EEMD时空滤波器。对不同信噪比的仿真非平稳数据进行去噪处理并与小波去噪法相比较,各项指标表明基于EEMD滤波器的去噪方法与小波去噪方法效果相当,但避免了小波基的选择,具有更大的自适应性。应用于GPS动态监测数据的去噪结果表明该方法能有效分解信号消除GPS高频噪声及低频噪声的影响,提取有用振动信号,为进一步结构分析提供有效数据。 相似文献
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边缘信息是影像最重要的高频信息,在去除噪声的同时应尽量保留。介绍一种改进的小波去噪方法,不仅大大减少了算法的时间复杂度,而且用Wallis滤波对小波变换后的小波系数进行处理,在进一步压制噪声的同时增强了影像的对比度。实验结果表明,该方法不仅效率高,而且能较好地突出细节信号,效果优于普通的小波阈值去噪。 相似文献
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小波包多阈值去噪法及其在形变分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
在GPS变形监测领域,传统的小波去噪只保留低频上的有用信息,很容易去掉中频以及高频上的有用信息。小波包分析方法是近几年发展起来的一种新的小波分析方法,它同时考虑了各个频段上的有用信息,因此是一种更为精细的去噪方法。小波包去噪的关键是对小波包分解系数选取合适的阈值准则并进行阈值处理,但传统的小波包去噪并没有对此进行充分的研究。本文针对传统小波、小波包分析的不足,提出了一种基于频率顺序并依据信息类型分段的多阈值准则小波包去噪法。通过理论分析与实际应用,结果表明新方法能够高效剔除各频段的噪声,同时当采样频率较低时能有效保留去噪信号中频率高达10-1 Hz数量级的有用信息,其去噪能力优于传统的小波、小波包等其它去噪方法,因此可以广泛应用于高精度GPS变形监测领域中。 相似文献
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《测绘科学》2020,(8)
为了滤除变形数据中含有的白噪声,该文提出一种基于粒子群优化算法的双重变分模态分解-小波阈值去噪模型。首先利用VMD对变形数据进行初次分解,初次分解层数K_1由频谱图波峰个数确定,根据相关性分析将分量分为噪声分量和信号分量;然后针对信号分量出现模态混叠的现象,首次分解的信号分量再次进行粒子群优化的VMD分解,得到二次信号分量和二次噪声分量;对二次VMD分解得到的噪声分量进行小波阈值降噪;最后重构实现噪声的有效剔除。模拟实验结果显示,利用本文方法去噪得到的均方根误差降低至0.418 0 mm、信噪比提升至10.174 0 dB,对比小波阈值、总体经验模态分解(EEMD)、VMD等方法,降噪效果有明显的提升。在实际变形数据去噪中,相比于其他去噪方法,本文方法能够很好地抑制模态混叠的现象,且均方根误差降低至0.151 0 mm、信噪比提升至23.821 0 dB,验证了本文方法在实际应用中的有效性。 相似文献
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针对传统小波阈值与维纳滤波方法对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像去噪后效果不太理想的情况下,提出了一种基于非局部均值与小波域维纳滤波联合的SAR影像相干斑抑制方法。首先,对SAR影像进行小波分解,将影像及噪声引入到小波域中;然后,对分解出的低频部分进行非局部均值处理,高频部分进行维纳滤波;最后,对处理后的低频和高频部分进行小波重构,得到去噪后的影像。实验结果表明,所提的去噪方法不仅能够有效去除相干斑噪声,而且较好地保持了图像的纹理结构等信息。与传统的小波阈值与维纳去噪方法相比,在等效视(ENL)数、峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)指标上有明显改善。 相似文献
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基于信号和噪声在提升格式小波分解中呈现出的不同特性，提出了一种新的小波包去噪算法。该算法采用提升格式小波对SAR图像进行最优小波包分解，并计算每个子频带的能量范数，然后根据软阈值法和能量范数区分信号和噪声，达到去除噪声的目的。试验结果表明，该算法对SAR图像具有较好的去噪效果，不仅可以去除图像中的大部分噪声，而且可以较好地保留图像纹理的细节信息。与传统小波包算法相比，其计算速度快了一倍左右。 相似文献
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小波变换在信号处理中有着广泛的应用,但是传统小波变换依赖于傅立叶变换,有大量的卷积运算,运算速度较慢。本文介绍了第二代小波变换的基本原理,并用其处理脉搏波信号。在滤除噪声时采用了一种新的阈值函数,消除了软阈值法和硬阈值法的局限性,第二代小波变换的结果与传统小波变换的结果对比表明第二代小波变换的处理效果优于传统的小波变换。 相似文献