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61.
为高精度识别定点潮汐形变观测中干扰信号的时频响应特征,提出一种基于小波分解和同步挤压变换的形变干扰数据分频时频分析方法.首先,选用合适的小波基和分解层数对原始数据做多尺度分解和重构,提取出目标异常干扰分量信号;其次,基于分频策略采用高频分辨率较好的同步挤压广义S变换处理高频干扰分量,采用低频分辨率较好的同步挤压小波变换处理中低频干扰分量,同步挤压变换可以在传统方法结果基础上进一步“挤压”瞬时频带,获得更高精度的时频谱结果.利用该方法处理分析2016—2020年西昌小庙台形变观测中受调零标定、人为进洞、道路施工交通、抽水、降雨、地震波等因素影响的典型干扰数据,得到各类形变观测手段在不同干扰因素下的时频响应特征,为准确识别干扰及异常特征提供时频谱特征方面的参考. 相似文献
62.
视觉感受与Markov随机场相结合的高分辨率遥感影像分割法 总被引：2，自引：0，他引：2
鉴于视觉感受对外界强大的感知与识别能力,模拟视觉神经感知的工作机制,并结合Markov随机场模型,提出一种影像分割方法。首先,分析视觉感知系统的工作机制,将其特性归纳为等级层次性、学习能力、特征检测能力和稀疏编码特性,继而利用小波变换、非监督聚类、特征分析和Laplace分布模拟视觉工作机制,然后结合Markov随机场模型实现高分辨率遥感影像的分割。通过不同卫星的真实遥感影像进行了相关试验。试验结果表明本文提出的方法在高分辨率遥感影像分割任务中有非常良好的表现。 相似文献
63.
64.
根据影像中地物光谱曲线的小波特征点确定地物识别的合适光谱分辨率,通过融合原先若干窄波段生成具有适合地物识别光谱分辨率的宽波段数据,达到降维高光谱数据的目的。文中对hyperion影像进行坏线和Smile效应去除,经过FLAASH大气校正,得到155个波段。对提取的八类地物的样本平均光谱进行DB4小波分解,计算小波细节系数方差;以小波细节系数信息熵作为特征点,得出不可渗透表面、居民地、水田、裸土4类地物识别适宜光谱分辨率为80nm,其余地物识别适宜光谱分辨率为160nm。以窄波段间的活跃度为指标进行融合,生成降维后的宽波段分别是21个波段和11个波段。8类地物在3尺度和4尺度下的分类结果说明降维影像能满足应用需求,提出的降维方法可行。 相似文献
65.
66.
针对盘营铁路专线、哈大铁路专线沿线沉降监测研究较少,采用InSAR技术获取了研究区地表形变信息,还对其进行了相关分析.用SBAS-InSAR对35景Sentinel-1A SAR数据进行处理,获取VV、VH极化下的年均沉降速率及沉降序列;以年均沉降速率为研究对象,进行沿线沉降特征分析及交叉验证;利用小波变换对沉降序列降噪处理,用改进BP神经网络对降噪后沉降序列预测分析.研究结果表明,研究区内高速铁路沿线共监测出6个明显沉降区域,最大沉降速率达50mm/a;两种极化年均沉降速率具有较高的一致性,降噪处理后的沉降序列更加平滑;改进BP神经网络具有较高的收敛速度,其预测精度有较大提高. 相似文献
67.
局部均值分解方法降噪过于粗糙,将认定为噪声的乘积函数(PF)分量直接剔除,导致有用信息丢失.为了有效提取GNSS站坐标时间序列的有用信息,该文提出一种局部均值分解和小波阈值相结合的降噪方法.通过局部均值分解将坐标时间序列分解为一系列PF分量和余项,依据消除趋势波动分析方法计算各PF分量的Hurst指数,利用小波阈值提取H≤1的PF分量中的有用信息,将提取出的信息与剩余PF分量叠加重构获得最终降噪的坐标时间序列.通过对5个测站的坐标时间序列进行实验,结果表明局部均值分解和小波阈值相结合的方法能够有效提取噪声分量中的有用信息,信噪比提高了27.8％,从而验证了该方法的有效性. 相似文献
68.
2013年中国发射了首颗进行全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)掩星观测的气象卫星风云3号C星(Fengyun-3C,FY-3C),且已发布自2014年6月以来的FY-3C掩星大气产品,但目前还未见将其应用于大气边界层的相关研究。首次尝试利用FY-3C折射率产品确定边界层高度并进一步进行空间分布分析。结果表明,在小波协方差变换法基础上,进行尖锐度约束,能够确定FY-3C掩星低层大气折射率廓线中可能存在的突变,反演边界层高度。所得到的2015―2018年各年边界层高度全球分布在不同纬度及海洋和陆地上的差异基本体现了边界层与地表气候及地形的关系,但FY-3C折射率产品在低层大气的精度和垂直分辨率相对较低。因此,反演成功率总体上较低,反演结果对边界层高度空间分布细节特征的呈现仍有待提升。 相似文献
69.
灰色模型可在"贫信息"的条件下发现变形观测数据中的规律,但不能去除数据中噪声的影响;而小波分析可有效识别并剔除变形监测数据中的噪声(误差),使变形规律更加明显;结合两种方法的优势能增强数据分析的可靠性,提高预测精度.将小波去噪与灰色模型相结合,研究了该分析方法在高铁隧道变形监测中的应用,并得到了较可靠的预测结果. 相似文献
70.
GPS坐标时间序列中不仅包含白噪声,还包含闪烁噪声、随机漫步噪声等有色噪声,这些噪声将影响GPS应用的可靠性,甚至可能对一些地球物理现象做出错误的解释,因此降低GPS坐标时间序列中有色噪声的影响、提高GPS精度是一个重要和基本的问题。提出了一种滑动L2优化估计方法(ML2),通过选取合适的窗口建立L2优化模型,再利用交替迭代乘子法求解每段时间序列的优化问题,并逐年滑动得到整段GPS坐标时间序列的估计。实验结果表明,ML2方法与奇异谱分析、小波分解、滑动普通最小二乘法相比具有更好的重构效果。 相似文献