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71.
首先介绍了小波阈值消噪的基本原理,认为小波阈值消噪的性能受三方面因素的影响:(1)小波母函数的选择;(2)阈值方法的选择;(3)阈值函数的选择.为了寻找小波母函数、阈值估计和阈值函数的最优组合,文中以实测海洋磁力测量数据为背景,采用小波阈值法进行消噪,把得到的磁异常值作为"真值".仿真了波浪噪声和随机噪声并加入到"真值"磁异常中,作为噪声磁异常.在此基础上采用两种小波族系(Symlets,Daubechies)、四种阈值选取方法和软、硬阈值函数对噪声磁异常进行了基于小波变换的消噪计算,客观分析了不同组合方法的消噪精度和可靠性.实际计算结果表明:对磁异常突变点较多且分布杂乱的测线进行消噪,Sym6、软阈值函数、混合阈值或基于Stein无偏似然估计消噪效果最好;对磁异常突变点少且大部分光滑的测线进行消噪,db7、基于Stein无偏似然估计和软阈值函数的消噪效果最好. 相似文献
72.
海底影像存在着对比度低、噪声污染严重、图像质量差等问题,采用传统算子的海底管线边缘图像中含有大量的无用和断裂边缘信息。文中将多尺度边缘检测和匹配跟踪相结合,提出利用平稳小波变换的海底管线边缘检测方法;在提取边缘的同时利用匹配跟踪手段对噪声干扰进行抑制,提高图像目标边缘检测质量。通过对海底管线和测试图像边缘检测实验表明,文中所提出的方法在抑制图像噪声的干扰、提高水下目标边缘完整性方面明显优于传统的边缘提取算子,证明该算法的有效性。 相似文献
73.
MODIS的增强型植被指数(EVI)时间序列数据早已广泛应用于植被观测、生态环境和全球气象变化等研究领域,但即使EVI时间序列数据已经经过严格的预处理,其中仍然存在着一些噪声。因此,本文开发了一种简单有效的方法来重构EVI时间序列数据,减少EVI时间序列数据中的噪声,尤其是一些由大气云层和冰雪覆盖产生的噪声。新方法的理论来源于图论,利用拉普拉斯矩阵的关系对EVI中选定的邻域窗口的像元权重进行赋值,得到中心像元的拟合。新方法已应用于2016—2018年的MODIS MOD13A1产品,并与S-G滤波法、谐波函数法、双逻辑斯蒂拟合法和非对称高斯函数法进行了比较。结果表明,在荒漠、草原和林地中,新方法留一验证测试的绝对差值最小,相较于其他方法效果较优;在拟合不同植被类型的EVI时间序列数据时,图论邻点方法呈现出更好的细节拟合曲线;其在5类植被类型中的RMSE值分别为200.59、46.58、63.48、165.47和40.95,在5种方法中均为最小值,在获取高保真和高质量的EVI时间序列数据方面优势更明显有效。本文的方法研究可以给植被遥感时序数据的去噪和生态环境的研究提供有益借鉴。 相似文献
74.
针对贵州威宁X波段双偏振雷达的衰减订正问题,在利用综合小波去噪方法对差分传播相移ФDP进行质量控制基础上,基于自适应衰减订正算法对雷达反射率因子ZH进行衰减订正分析,订正结果与昭通C波段新一代天气雷达进行对比,结果表明:(1)综合小波去噪能够有效去除ФDP存在的脉动和毛刺,保证ФDP的连续性和平滑度;(2)订正前后雷达反射率因子在距离雷达较近处(20-35 km)强度廓线基本重合,订正前后差别不大,随着对流区(雨区)距离的增加,电磁信号出现衰减,订正后反射率值加强,总体上订正后的反射率值比订正前高1-12 dB,其中在35~75 km距离范围内,订正后的反射率值达到50 dBz以上,雷达反射率因子更加接近真实情况;(3)使用综合小波去噪配合自适应衰减订正算法可以提高雷达反射率因子衰减订正的准确率,方法具有普适性,在今后科研业务中可以采用该订正方法以进一步提高对粒子相态识别、降水估测精度。 相似文献
75.
为提高投资效益,本文针对传统投资组合模型的缺陷,结合经验模态分解(EMD)去噪法和多重分形消除趋势交叉相关分析法(MF-DCCA),提出经验模态分解去噪下的多重分形投资组合模型(简称EMD-Mean-MF-DCCA).将新模型应用于极具投机性的加密货币投资组合,结合滚动窗口技术进行样本外检验和分析,实证结果显示:无论加密货币价格处于上升还是下降趋势,EMD-Mean-MF-DCCA相对于其他传统投资组合模型及未去噪的分形投资组合模型,均在盈利能力和夏普比率方面具有明显优化效果,且当加密货币价格大幅下跌时,基于新模型的组合投资策略也具有较好的抵抗风险能力. 相似文献
76.
77.
78.
针对包含大量噪声的多波束点云去噪问题,顾及水下地形特点设计算法去除近地表噪声和明显离群噪声。算法基于RANSAC算法思想拟合局部平面,结合统计分析方法去除给定阈值范围之外的噪声;结合共面法矢量特征预判去除离群面并探测保留陡坡等高程梯度变化明显的敏感地形。通过减少点云数据检索次数、使用哈希表等方式优化算法,提高执行效率。能够保证地形一致性的同时较好地保留区域边界等信息。最后,设计实验对多波束点云去噪结果达到预期,并对实验结果进行探讨提出后续研究方向。 相似文献
79.
《世界地质(英文版)》2016,(1):55-60
The transformation of basic functions is one of the most commonly used techniques for seismic denoising,which employs sparse representation of seismic data in the transform domain. The choice of transform base functions has an influence on denoising results. We propose a learning-type overcomplete dictionary based on the K-singular value decomposition( K-SVD) algorithm. To construct the dictionary and use it for random seismic noise attenuation,we replace fixed transform base functions with an overcomplete redundancy function library. Owing to the adaptability to data characteristics,the learning-type dictionary describes essential data characteristics much better than conventional denoising methods. The sparsest representation of signals is obtained by the learning and training of seismic data. By comparing the same seismic data obtained using the learning-type overcomplete dictionary based on K-SVD and the data obtained using other denoising methods,we find that the learning-type overcomplete dictionary based on the K-SVD algorithm represents the seismic data more sparsely,effectively suppressing the random noise and improving the signal-to-noise ratio. 相似文献
80.
南极地区冰川融化与全球气候变暖的关系是目前气候研究的重点方向之一,但是由于缺乏20世纪60年代及之前相关的遥感及实测数据,因此,20世纪60年代南极地区的光学影像DISP(Declassified intelligence satellite photography)对于研究当时南极地区的物质变化和质量平衡具有重要的参考价值。本文通过选取几种常用的图像处理方法对DISP影像进行增强和去噪处理,同时,采用一种主观和客观相结合的图像质量评价标准对处理结果进行分析和评价。 相似文献