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1.
回顾经验模式分解技术的原理和滤波性质,及目前基于经验模式分解的滤波去噪算法,包括部分本征函数模态分量重构法、软阈值法、最优信号重构算法等;分析上述滤波方法在分离信号噪声方面的适用性及其可能的改进措施;最后讨论传统的周期函数拟合模型在GPS高程时间序列噪声提取中应用的局限性,提出经验模式分解应用于GPS高程时间序列噪声提取与研究的新思路。 相似文献
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遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质.文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法.该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变.试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果. 相似文献
3.
一种改进的遥感图像自适应加权滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
遥感图像在其获取、传输的过程中,受到多种因素的影响,会含有各种噪声而降质。文中在分析传统的去噪处理算法和自适应中值滤波算法的(AMF)基础上,提出了一种自适应加权的遥感图像去噪滤波方法。该算法针对噪声图像上每一点,应用自适应加权算子,对于不同的图像区域,算子自适应地进行窗口大小和输出像素值的改变。试验证明,该方法优于传统的去噪滤波算法和AMF滤波算法,在滤除噪声的同时尽可能地保留了图像细节,对于遥感图像去噪增强具有很好的效果。 相似文献
4.
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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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(11)
针对经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法存在信噪分离不准确的缺陷,以及独立分量分析(independent component analysis,ICA)存在不确定性的问题,提出了一种改进完备集成经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition, ICEEMD)、ICA与最小失真准则(minimal distortion principle,MDP)相结合进行变形数据去噪的方法。首先,使用ICEEMD方法对变形监测数据进行有效分解,并以此构建虚拟噪声信号;其次,对虚拟噪声进行二次ICEEMD分解,提取更接近真实噪声的二次虚拟噪声信号,再以二次虚拟噪声和原变形数据组成输入观测通道,使用ICA进行处理;然后,通过计算ICA处理后的独立分量与输入信号的相关系数,解决独立分量的排序不确定性与相位不确定性问题;最后,使用MDP准则有效解决了独立分量的幅值不确定性。对加噪仿真数据和实际桥梁GNSS变形监测数据进行详细分析,结果表明,所提方法可取得良好的去噪效果,有效提升去噪的性能指标,充分验证了所提方法在变形监测数据去噪中具备的可行性和有效性。 相似文献
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改进的快速中值滤波算法在图像去噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在图像处理中,传统的中值滤波算法都是建立在排序理论上,并没有充分考虑到各数据之间的相关性。提出一种改进的快速中值滤波算法,充分利用数据的相关性,避免传统算法因排序所需大量数据比较。先用分治法计算第一个窗口的中值,然后利用数据的相关性计算余下窗口的中值,大大提高了效率。最后分别用传统的中值滤波算法和改进的快速中值滤波算法对同一幅有椒盐噪声的图像做去噪实验。实验表明,该算法能快速实现图像去噪。 相似文献
10.
经验模式分解联合独立分量分析降噪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对高精度GPS变形监测的噪音成分以及多路径效应的剔除,提出了一种新的经验模式分解联合独立分量分析的滤波降噪法。采用模态相关准则进行信号层与噪音层的判定,有效地解决了低信噪比情况下信号层与噪音层分界点的判定,实现了噪音最大化的去除以及有用信息的最大化保留;基于经验模式分解的独立分量分析滤波降噪法,采用更为简单科学的数学判定方法,避免了人为的经验判定方法,实现了信号层与噪音层的自适应判定以及降噪效果更佳。实验结果表明:所用算法不仅能够有效地去除噪音成分,而且能够很好地保留大部分有用信息,研究结果对高精度GPS变形监测的去噪以及多路径效应的剔除研究具有一定意义。 相似文献