基于高阶统计量的小波阈值去噪方法在探地雷达中的应用

小波阈值去噪是一种有效压制随机噪声的方法,但在信号信噪比降低时,阈值的选取也变得困难。本文利用高阶相关的方法来压制信号中的随机噪声。这种方法中,通过计算小波函数与信号的相关函数的三重相关系数来代替小波系数对信号进行阈值处理。因为高斯分布函数的高阶矩为零,所以三重相关系数能更好地识别未被噪声污染的小波系数,能更好地压制随机噪声。通过对探地雷达的理论模型和实际数据处理表明,该方法能有效地压制噪声,提高信噪比,是一种处理探地雷达数据的有效方法。     

二维小波变换在探地雷达图像处理中的应用

采用二维离散平稳小波变换对钢筋混凝土的雷达图像进行了分析,得到了钢筋的典型图像特征,试验结果表明该方法有助于对钢筋位置的检测,并为今后实际工程中雷达图像的处理提供了参考。     

小波域KL变换用于去除探地雷达直耦波

直耦波是影响探地雷达目标回波的主要杂波之一,其在各道间变化很小,即具有很强的相关性,采用KL变换能够将雷达数据分解为特征值矩阵和特征向量矩阵的乘积,其中特征值的大小反映各道数据相关性的强弱,选取特征值较小的数据便能重建出不相关信号,从而抑制了直耦波。将具有很强时频分析能力的小波变换与KL变换结合起来,设计出小波域KL变换能够弥补常规KL变换仅在时间域上考虑相关性的不足,在信噪比较低的情况下,仍能突出目标回波,尤其是在浅层。该方法去除直耦波速度快、效果好,特别适用于公路路基检测、铁路路基检测等海量数据处理领域。     

非线性小波变换阈值法去噪在工程中的应用

利用基于非线性小波变换阈值去噪算法,对变形监测数据进行去噪处理,对模拟数据的处理结果表明,基于非线性小波变换阈值去噪方法与传统的阈值去噪方法相比,能有效地去除伪吉布斯现象,提高信噪比,剔除变形监测数据中的噪声,识别被噪声疏忽的有用信号。     

岩石高边坡安全监测数据的小波变换去噪处理

 把小波变换模极大值去噪法和小波变换阀值去噪法应用于noissin模拟噪声信号和某水电站岩石高边坡安全监测资料,根据信号和噪声在小波变换各尺度上的不同传播特性,剔除由噪声产生的模极大值点,保留信号所对应的模极大值点,利用剩余模极大值点重构小波系数,恢复原有监测信号。并通过信噪比、去噪信号能量比、去噪信号与原信号标准差三个性能指标,比较二者的去噪性能。实例应用表明,小波变换模极大值去噪法能够更有效地去除噪音突变信号,保留原始有用信号的突变点,重构信号能够更光滑地重现原始信号,比小波变换阀值去噪法性能更佳,具有更好的实际应用价值。     

小波去噪在GPS数据处理中的应用

本文利用matlab编程将实际应用中采集的一组数据进行提取,提取GPS信号中的两颗卫星载波相位L1上的C/A码,通过不同历元间求出双差,再分别选取一定的小波基函数和选取特定的阈值对其进行小波分析去噪,通过信噪比、均方根误差作为小波函数和阈值选取的标准及去噪效果的评价标准,将获取的不同小波去噪结果进行对比,根据对比的结果确定选择哪种小波,选取何种阈值,确定小波函数和阈值以后,最后通过最新的一种评价指标——平滑度来确定最终去噪的效果。     

基于小波变换的爆破地震信号阈值去噪的应用研究

运用小波变换多尺度分析的思想,在不同的尺度下观察信号不同的局部化特征。利用小波系数的统计特性和噪声本身的性质,应用信号特征估计信号中的噪声形态,提出了一种爆破地震信号小波变换阈值去噪的方法,在小波阈值去噪中准确估计噪声阈值水平,使在消除信号噪声的同时保留信号中弱特征成分。通过理论和实践证明了这种方法能够有效地消除爆破地震信号中的噪声。     

小波变换用于磁记忆信号降噪技术研究

介绍了利用小波变换对获取的磁记忆检测信号进行去噪处理的三种方法,指出基于小波变换的非线性方法能够获得较理想的处理效果,详细介绍了基于该方法的信号处理原理,并重点探讨了影响去噪效果的三项因素,以推广该法的广泛使用。     

基于小波变换对GPS信号去噪的分析

小波分解能够精细地把信号划分到不同的频带范围内,因此可对含噪信号在不同频带范围内的特征进行信噪分离.本文从GPS精密测量、导航领域的信号去噪角度,探讨了基于小波分析的信噪分离方法,并结合具体实例,说明小波分析对GPS信号消噪处理的实用性及有效性.     

基于小波变换的雷达低信噪比信号处理技术及应用研究

在分析小波和小波变换特点及小波变换的降噪原理的基础上,基于小波时频局部化优异特性,利用小波分解和软阈值处理方法对实际探地雷达信号进行了降噪处理。通过小波变换信号处理的仿真计算,比较了单道雷达信号去噪处理前后的效果。同时,将小波变换的雷达信号处理剖面和原始剖面进行比较,结果显示经过小波变换的雷达剖面分辨率明显改善。理论计算和实际剖面对比,均表明小波变换较传统方法在处理低信噪比的瞬变信号时具有优势。最后将该法用于锦屏二级水电站交通辅助隧洞的探地雷达超前预报中,发现处理剖面和地质编录的情况基本能够吻合,即小波变换处理剖面有助于在隧道超前预报的正确判释。     

基于小波变换的微差爆破震动信号分离法

采用震波叠加模拟法确定合理的微差延期时间,关键在于能否获取组成实测微差爆破震波的分段震波。基于小波变换的微差爆破震动信号分离法能较好地解决上述问题。首先,利用基于小波分析的时-能密度法,通过从实测爆破震动信号中识别出各段雷管实际的起爆时刻点,得到了爆破中所用雷管的实际延期时间。其次,利用信号时一频转换技术。从实测微差爆破震动信号中分离出各分段震波。最后,通过比较各分段震波在不同延期时间下的叠加效果,可以得到微差爆破的较优微差延期时间。以某地下工程爆破震动信号进行分析为例,对本方法的有效性作了检验。     

小波变换应用于金属氧化物避雷器在线监测信号处理的研究

利用小波分析可以同时在时域和频域进行局部分析的特点,将其应用于具有较大现场干扰背景的金属氧化物避雷器(以下简称MOA)泄漏电流在线监测的信号处理,对混合了噪音的原始信号进行小波分解,实现真实信号和噪音的分离,并进行了计算机仿真,证明这个方法是有效的。     

利用小波去噪方法处理建筑物变形监测数据

本文基于小波分析理论 ,利用小波去噪技术 ,对一组建筑物变形监测数据进行了去噪处理。实际计算结果表明 ,小波去噪合理有效 ,能够敏感识别观测噪声和有用信息 ,不需要待处理数据的先验知识 ,特别适合于建筑物变形监测的数据处理。     

基于线性预测和小波变换的语音基音周期检测新算法

将小波变换与语音信号短时线性预测（LPC）及自相关函数相结合，得出了清、浊音判决及基音周期检测的新算法，实验结果表明该算法性能良好．     

混凝土中钢筋直径雷达检测的神经网络方法

介绍了神经网络的基本理论,提出了一种利用神经网络处理探地雷达信号对钢筋混凝土中钢筋直径进行测算的新方法;采用BP和Elman两种神经网络模型,并利用小波包分析提取了雷达波的特征参数;针对神经网络应用时实际训练数据不足的问题,提出利用多项式拟合的方法来补充训练数据。试验结果表明:该方法对钢筋直径的测算结果是令人满意的。     

小波变换在遥感影像压缩中的应用

解决海量遥感影像存储和传输问题的有效方法是对影像进行保真快速压缩.本文对基于小波变换的遥感影像压缩技术进行深入探讨,并通过与其他图像压缩算法相比较,比较全面地揭示出小波压缩算法的特点及其在遥感影像压缩中的应用.     

浅谈地质雷达数据的精细处理

地质雷达在基础建设中被广泛应用,但由于其发射的为高频电磁波,数据采集极易收到外界干扰。本文通过一个干扰条件下采集的典型的地质雷达剖面,运用峰值分析、f-k滤波、预测反褶积、小波分析等方法,对干扰剖面进行了依次分析处理,并对某一方法多次运用,有效地剔除了干扰信息,突出了有效信息,达到了数据精细处理的目的。     

单质点弹性体系的小波变换

利用小波变换对单质点弹性体系进行小波分析,给出了单质点弹性体系在脉冲响应下的输出信号的小波变换与该体系的输入信号的关系．作为算例,计算了在水平地震作用下单质点弹性体系的Ｈａｒ小波变换．