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为了有效地提取GNSS站坐标时间序列的有用信息，降低噪声干扰，本文提出一种局部均值分解和奇异值分解相结合的信号降噪方法，并利用5个测站的实测坐标时间序列对新方法进行了验证。首先通过局部均值分解将坐标时间序列分解成一系列PF分量和余项，然后利用连续均方误差方法确定高频分量与低频分量的分界点，保持低频分量不变，运用奇异值分解方法对高频分量进行降噪重构，最后将重构的高频分量与低频分量叠加得到最终的降噪坐标时间序列，并对降噪效果进行对比分析。结果表明，与单纯的奇异值分解方法相比，局部均值分解和奇异值分解相结合方法能够自适应地选择合适的奇异值个数进行信号重构，提高了降噪效果。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2021,(3)
为了有效地提取GNSS(global navigation satellite system)站坐标时间序列中的有用信息,提高坐标时间序列的建模精度,提出一种小波多尺度分解与奇异谱分析相结合的非线性运动建模方法,并利用全球11个测站20年(1999―2018年)的GPS(global positioning system)垂向坐标时间序列对所提方法进行了验证。首先,通过小波分解将坐标时间序列分解到不同尺度上;然后,对分解后的各层高频部分和低频部分进行奇异谱分析;最后,通过叠加合成得到原始坐标时间序列的拟合值,并对所提方法的拟合效果进行评估。结果表明,与单纯的奇异谱分析方法相比,所提方法能够更加准确地从含噪声的有限尺度时间序列中提取趋势和周期等有用信息,降低了部分周期项如季节周期项、月周期项被当作噪声剔除的概率,并且建模精度有26%的提高。 相似文献
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针对GNSS坐标时间序列中有用信号与噪声难以准确分离这一问题,本文提出加权小波Z变换(weighted wavelet Z-transform, WWZ)和集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的降噪方法.通过对西北地区70个陆态网络连续站垂向坐标时间序列的降噪处理,分别采用均方根误差(root mean squared error,RMSE)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)、闪烁噪声(flicker noise,FN)振幅及速度不确定度为评价指标,验证了本文方法的降噪效果在一定程度上优于小波降噪和EEMD降噪.结果显示：WWZ-EEMD相比小波降噪和EEMD降噪,降噪后信号序列RMSE分别降低了0.331 mm、 0.757 mm,SNR分别提高了1.911 dB、3.635 dB;FN振幅及速度不确定度均有明显改善,验证了本文降噪方法的有效性. 相似文献
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《测绘科学技术学报》2013,(3)
经验模态分解算法基于待分解数据本身,避免了小波分解时选取合适小波基函数的困难,具有自适应性。然而传统的经验模态分解降噪是一种强制降噪算法,容易将高频部分的有用信号与噪声一起滤除,从而造成信号失真。针对该问题,在分析白噪声EMD分解特性的基础上,提出了一种EEMD阈值降噪法。利用4组具有不同频谱特征的仿真数据,证明了该算法优于传统的EMD强制降噪法;在消除随机噪声的同时,能够有效保留信号中的高频细节分量,从而缓解了信号的失真。 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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针对CEEMD去噪基于能量准则判定分界点存在稳定性差的问题,该文以噪声和有用信号各自的自相关函数特点之间的差异为基础,提出了一种基于自相关函数绝对值均值变点的CEEMD去噪方法。该方法利用噪声和有用信号各自的自相关函数值存在差异的特点,实现了噪声和信号模态分界点的定量判定,对发现的噪声模态分量,采用小波软阈值法去噪,保留了存在于噪声模态分量中有用的信号。bjfs和auck两个CORS站20余年的高程时间序列数据,实验结果表明:该方法可以定量判定噪声和信号模态的分界点,去噪后信噪比提高14%以上,而且采用均方根误差指标统计的高程时间序列预报精度提高了44%以上。提出了一种基于自相关函数绝对值均值变点的CEEMD去噪方法,实现了CORS站高程坐标分量数据的去噪。 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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正确提取坐标时间序列中的特征信息是非线性变化分析的前提．根据傅里叶变换和小波变换各自的特点,提出将两种方法结合起来对时间序列在时域和频域上进行分析的算法．首先采用小波函数db4对坐标时间序列分解5层得到高频和低频部分,进而分析各次谐波的时域波形以及可能存在的突变信息和区间,再在快速傅里叶变换的基础上求得各次谐波的准确频率和幅值．研究结果表明,低频分析可以直观地得到“周年项”和“两年周期项”,而高频分析能够较准确提取“半周年项”、“一季项”等短周期．与单独采用傅里叶变换或小波变换相比,基于小波变换与傅里叶变换相结合的方法能够有效地提取坐标时间序列中的特征信息,具有较高的研究价值. 相似文献
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针对GPS多路径提取过程中EMD算法存在模态混叠效应及小波（Wavelet）去噪局限性的问题,提出了一种基于CEEMD-Wavelet-SavGol模型的多路径提取算法。为了能够充分提取高频和低频中的有用信息,该算法利用完备经验模态分解（CEEMD）对信号进行分解,得到一系列从高频到低频的模态函数（IMF）,并根据模量标准化累计均值法对尺度进行区分,然后分别采用Wavelet和SavGol滤波对高频分量和低频分量进行降噪,将降噪后的IMF进行重构,得到降噪后的信号。最后将该模型用于GPS多路径误差提取的实例中,并与Wavelet、EMD、CEEMD模型进行对比,证明了新模型的有效性。 相似文献
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日本是全球定位系统永久性跟踪站网（GEONET ）建立时间早、点位密度高且开发应用广泛的国家。介绍了日本GEONET的发展历史和从全球定位系统（GPS）到全球导航卫星系统（GNSS）现代化的总体发展规划及接收机和天线的更新、数据分发格式和实时数据传输的情况,分析了执行GNSS后不同星座组合观测的基线精度及其在智慧建设方面的应用情况,总结了对日本的GEONET发展的几点认识。 相似文献
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测绘工程专业人才培养计划的探讨 总被引：5，自引：1，他引：4
介绍我校制定测绘工程专业人才培养计划的基本思路及课程结构体系,总结了培养计划的基本特点,并对落实该计划在的问题进行了探讨,对测绘专业人才培养计划的制定有一定的参考意义。 相似文献
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通过对<福建省行政区划地图集>的资料使用、内容选题、符号与色彩设计等特点进行分析与探讨,结果表明<福建省行政区划地图集>达到突出行政区划主题的目的. 相似文献
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W. D. Lambert 《Journal of Geodesy》1947,21(1):19-22
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自动化地理信息综合的发展现状和趋势 总被引：6，自引：0，他引：6
本文在强调地理信息综合对于开发和应用地理信息系统的必要性的同时，阐述了区分模型综合和图像综合在新环境下的实用意义，并总结了欧洲和北美地区在自动化综合研究方面所作的主要努力。通过分析现阶段综合方法和编程语言的特点，指出了现有计算机综合系统由于缺乏专家知识而存在的缺陷和局限性，并相应地介绍和讨论了知识获取和表达的几种实用方法。最后，列举了开发未来高智能自动化综合系统应当注意的问题和必须具备的条件。 相似文献