基于经验模态分解及独立成分分析的微震信号降噪方法   总被引：6，自引：3，他引：3       下载免费PDF全文

贾瑞生  赵同彬  孙红梅  闫相宏 《地球物理学报》2015,58(3):1013-1023

针对微震信号具有高噪声、突变快、随机性强等特点,基于经验模态分解(EMD)及独立成分分析(ICA)提出一种微震信号降噪方法.首先,对含噪信号进行EMD分解,获得一系列按频率从高到低的内蕴模态函数(IMF),利用原信号与各IMF之间的互相关系数辨识出噪声与信号的分界,将分界之上的高频噪声滤除;其次,为有效去除分界IMF中的模态混叠噪声,基于ICA算法对分界IMF进行盲源分离,提取其中的微震有效信号,并将其与剩余的IMF累加重构,从而得到降噪后的微震信号;最后,利用快速傅里叶变换(FFT)时频谱对比分析降噪前后的信号特征,定性说明本文方法的有效性;引入信噪比和降噪后信号占原信号的能量百分比两个参数,定量说明本文方法能充分保留微震信号的瞬态非平稳特征,降噪效果明显.  相似文献   

模型约束下的在线字典学习地震弱信号去噪方法          下载免费PDF全文

李勇  张益明  雷钦  牛聪  周钰邦  叶云飞 《地球物理学报》2019,62(1):411-420

本文针对噪声成分和噪声结构的复杂性及弱信号的特征,发展了最新的在线字典学习去噪方法.在线字典学习去噪方法是以数据驱动的方式,反复进行学习构建字典方式,求得信号的稀疏性解以实现对信号的去噪,在此基础上,提出了数据驱动与模型驱动联合的模型约束下的在线字典学习去噪方法,先通过模型驱动方式获得一个较优质的学习样本以构建字典再进行去噪处理.通过和传统小波变换进行理论地震合成记录的效果对比,在高噪声比例的弱信号情况下远远优于传统的时频域去噪方法.实际数据去噪处理表明,模型约束下的在线字典学习去噪方法是一种有效的去噪方法,这种联合去噪方式能在高噪声背景下有效地提取出弱信号,具有广阔的推广应用前景.  相似文献   

基于曲率特征的点云去噪及定量评价方法研究     

朱广堂  叶珉吕 《测绘通报》2019,(6):105-108

由于仪器测距、测角误差,物体反射率,人为操作,遮挡及环境变化等原因,扫描获取的点云数据中存在大量的噪声点。为了高效去除噪声并保持原始点云数据的特征信息,本文提出了基于移动最小二乘曲率特征的点云去噪算法。首先采用移动最小二乘法（MLS）精确计算点云的曲率信息,然后根据曲率信息进行点云去噪,最后利用基于信息熵理论的定量评价方法验证本文方法的可行性。  相似文献   

ICESat-2机载实验光子云数据自适应去噪及分类算法     

秦磊  邢艳秋  黄佳鹏  马建明  安立华 《遥感学报》2020,24(12):1476-1487

第二代星载激光雷达冰、云和陆地测高卫星ICESat-2（The Ice, Cloud, and Land Elevation Satellite-2）搭载了先进光子计数式激光雷达,使用了全新的微脉冲多波束光子计数式激光雷达。由于光子计数式激光雷达的自身特点,其光子云数据具有受噪声光子影响大、信噪比与扫描时间相关、光子分布密度不均匀等问题,目前开发的去噪算法并不能很好的应用于不同的光子云数据。基于以上问题,本文提出一种改进的去噪算法,首先分析光子云内部特征并自适应选择最优参数进行粗去噪,然后进行两次精去噪,最后对光子云进行分类并拟合出地面线及冠层顶线,为提取森林冠层高度提供基础。使用该算法对MABEL数据进行去噪实验,实验结果表明：该去噪算法的一次去噪对不同环境下MABEL数据在夜间的去噪平均精确度为94.5%,F1-score为96.3%,日间平均精确度为86.7%,F1-score为91.7%,且三次去噪算法完成后能够显著提升光子云去噪精度。实验证明该算法对MABEL光子云数据具有较好去噪效果和稳定性,可为ICESat-2数据处理提供参考。本文的光子分类算法能够从光子数据中提取冠层顶点、地面点及林内光子并在此算法中进一步精确去除剩余噪点,最终光子分类结果显示该算法能够从复杂光子云数据中提取森林剖面结构。  相似文献   

结合残差编解码网络和边缘增强的遥感图像去噪     

吴从中  陈曦  詹曙 《遥感学报》2020,24(1):27-36

高分辨率遥感图像去噪对于提高后续图像分析、识别等问题的准确性具有重要意义。目前的去噪算法普遍存在去噪结果边缘信息模糊、易产生视觉伪影导致遥感信息丢失的缺点,针对以上问题本文提出了一个基于边缘增强的残差编解码去噪网络用于高分辨率遥感影像去噪。该方法首先将噪声图片通过低通滤波器分解成高频层和低频层,然后将含噪声信息的高频层输入到带残差模块的编解码网络中,通过采样运算在多尺度空间上学习残差映射生成残差图像,最后使用跳跃连接得到完整的去噪结果。其损失函数由逐像素和感知损失两部分组成,逐像素损失使用传统的均方根误差学习像素级信息,感知损失学习语义特征上的差异可以保留更多边缘信息,最终得到更清晰的结果,其中感知损失是由级联在后的语义分割网络提取的特征图定义的。本文对不同测试数据做去噪实验并与几个经典方法对比证明本文模型的去噪结果优于其他方法,不仅提高图像的峰值信噪比,得到最高的平均梯度值,还在视觉上取得了最清晰的结果。实验结果表明,本文提出的基于边缘增强的深层编解码卷积网络在去噪的同时可以改善边缘细节被模糊的问题,保留更多遥感地物信息,提高图像视觉效果。  相似文献   

基于非抽取小波变换贝叶斯估计的水下红外图像去噪     

卢明波  周军 《海洋技术学报》2010,29(1)

利用非抽取小波变换的平移不变性和冗余性的特点,在贝叶斯估计下,结合广义高斯分布(GGD)对小波系数进行建模,构造了一个基于拉普拉斯分布的MapShrink子带自适应图像去噪算法和阈值函数。对HH1子带小波系数进行2j抽取,并估计噪声方差,该算法有效地抑制了伪吉布斯现象。仿真结果表明,利用新算法进行水下红外图像去噪,在信噪比增益和最小均方误差意义上均优于传统的Bayesian去噪方法。  相似文献   

变形监测数据处理的小波去噪方法   总被引：4，自引：1，他引：3  

袁昌茂  文鸿雁 《地理空间信息》2009,7(4):136-138

变形监测数据中包含有实际变形量和噪声,应用小波分析理论,对监测数据进行变形信号的提取和噪声的消除,通过实例证明,它的效果非常明显。  相似文献   

小波函数对侧扫声纳图像滤波效果的影响分析   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

李海滨  滕惠忠  宋海英  孙磊  郭思海  张靓  辛宪会 《海洋测绘》2009,29(3):65-67

侧扫声纳技术应用日益广泛,已成为海洋测量的重要工具,而去除噪声处理是对侧扫声纳图像进行正确判读的前提。利用小波函数滤波处理的方法,分别采用Haar、Daubechies、Coiflets、Symlets、Discrete Meyer、Biorthogonal、Reverse Biorthogonal等小波函数与中值滤波函数对侧扫声纳图像进行处理,并以平滑指数和边缘保持指数为评价指标,对滤波效果进行定量比较。试验表明,小波函数可以有效地平滑声纳图像,并能保持其较好的边缘效果。  相似文献   

基于二代Curvelet变换的自适应图像去噪     

仇宫润  秦志远  李晓霞  田富  侯四国 《测绘科学》2009,34(5)

小波变换不能够最优地表示图像的边缘,而Curvelet变换硬阈值去噪后的图像过于平滑。二代离散Cur-velet变换运算速度非常快,而且基于Bayes原理的自适应阈值选择是子带变化的,具有最小的Bayesian风险。提出了一种基于二代Curvelet变换同Bayes原理相结合的自适应图像去噪算法,实验结果表明,该算法不仅能够有效地去除了噪声、较好地保留了图像的边缘信息,而且运算快速。  相似文献   

高精度GPS测量中小波分析的应用     

郭英起  史大起  黄声享  张为成 《测绘工程》2009,18(3):58-60,64

探讨小波分析中滤波的基本思想和数学模型,基于小波分析法在高精度GPS测量数据处理中的研究成果及其特点进行滤波、误差估计和数据分析,为高精度GPS测量工程中实际应用及科研工作提供依据。  相似文献