用Gabor展开进行地震数据的滤波

Ｇａｂｏｒ展开是用一组在时域及频域都局部化且具有能量集中性质的函数来展开信号、这种特征使得Ｇａｂｏｒ展开适于处理那些时间无关或非平稳的信号，利用框架理论，类似于ＳＶＤ特征映像滤波技术。本文用Ｇａｂｏｒ展开滤波方法来进行地震信号的去噪处理，仿真结果显示出Ｇａｂｏｒ展开滤波方法的优越性。     

拟正交Gabor展开的构造

利用Ｚａｋ变换和框架作为数学工具，本文给出了一种在整数倍过抽样时构造拟正交Ｇａ－ｂｏｒ展开的方法。由于拟正交Ｇａｂｏｒ展开的窗函数及对偶窗具有相同的形式，使得Ｇａｂｏｒ展开的计算特别简单。由于所构造的窗函数具有良好的时频局部特性，在计算机视觉和信号处理等领域有着广泛的应用前景     

一种新颖的求解离散Gabor展开对偶窗的方法

本文给出了一种新颖的简捷的求解离散Gabor展开最佳对偶窗的方法．首先推导了离散Gabor展开的公式，给出了连续Gabor展开和离散Gabor展开间的关系．最后利用连续展开和离散展开间的关系给出了一求解离散Gabor展开最佳对偶窗的表达式及实例．     

临界抽样Gabor展开的非局部性分析

Ｇａｂｏｒ展开是一在时－频混合空间描述信号的非正交展开。由于展开的非正交性，使得展开系数的计算较为困难。现有的关于Ｇａｂｏｒ展开的文献大都集中在讨论Ｇａｂｏｒ展开的计算，而对临界抽样Ｇａｂｏｒ展开的非局部性问题没有给予足够的重视。本文将证明当临界抽样Ｇａｂｏｒ展开的窗函数为连续或对称函数时，Ｇａｂｏｒ展开不仅存在非局部性问题，而且收敛性也得不到保证。同时我们还将给出临界抽样Ｇａｂｏｒ展开非局部性的     

离散Gabor展开及其关系

Ｇａｂｏｒ 展开是一种分析非平稳信号的工具。为了能进行数值计算,需要对连续 Ｇａｂｏｒ展开进行离散化和有限化。在过采样的一般情况下,给出了有限离散时域 Ｇａｂｏｒ 展开系数与有限离散频域 Ｇａｂｏｒ 展开系数之间的关系,并给出了一个计算实例。     

飞参数据综合滤波算法

根据功率相等的原则提出了飞参数据中的野值滤波方法.运用神经网络和最小二乘法加权的方法对缺损数据进行填充,并分别与最小二乘法和神经网络的处理结果进行比较.仿真结果表明,运用该方法进行数据处理,可以在保证数据完整准确的情况下,有效地弥补飞参记录数据的缺陷,提高了数据的准确性和可信度.     

Zak变换在Gabor展开理论中的应用

利用离散Zak变换及其性质,本文首次给出了在过采样条件下,频域离散Gabor展开系数与时域离散Gabor展开系数之间的简捷关系,这对Zak变换的应用和完善Gabor展开理论是很有意义的,论文最后给出了计算实例。     

三维地震数据的可视化

传统的地震数据解释方法是利用地震剖面与水平切片的二维图象显示三维数据,它具有很大的局限性。科学可视化技术的出现使得三维数据三维解释成为可能。将科学可视化技术应用于三维地震数据场,则产生了三维地震数据可视化技术,它主要包括面可视化与直接体绘制两种技术。本文主要研究三维地震数据场的直接体绘制方法——光线投射算法。     

AFM显微图像Gabor滤波增强

提出了多尺度多方向Gabor滤波自适应融合的图像增强方法.使用特定不同方向不同尺度的Gabor滤波器与图像卷积,卷积图像进行规格化,通过取极小值和平均值对多通道图像Gabor滤波结果进行自适应融合,得到增强图像.将其用于原子力显微镜(AFM)显微图像增强,能有效消除阴影和噪声,获得了良好效果.     

基于FPGA地震勘探信号滤波系统设计与实现

信号的滤波处理在野外地震数据采集中起着重要的作用,能否在数据采集过程中消除干扰,高精度地采集到所需要的有效信号,是后期数据的正确处理和解译的关键,本文将先进的电子技术和地震勘探技术结合,设计了一套高速的滤波系统,并对其进行测试验证,取得了较好的滤波效果。     

变窗Gabor变换理论及其在图像处理中的应用

基于Ｇａｂｏｒ变换和小波变换提出了变窗Ｇａｂｏｒ变换，讨论了它它的若干优良特性。变窗Ｇａｂｒｏ变换包含了Ｆｏｕｒｉｅｒ变换，Ｇａｂｏｒ变换，波变换的一般化，基于上述变换对变窗Ｇａｂｏｒ变换提出了不同的快速算法。     

基于Gabor小波滤波器的红外图像多尺度识别

讨论了Ｇａｂｏｒ小波滤波器理论,并利用Ｇａｂｏｒ小波滤波器的多尺度特性进行了外图像识别,还进行了计算仿真实验,实验结果表明本文算法是可行的和有效的。     

从噪声中恢复瞬态信号的Gabor级数法

该文研究了从噪声中恢复原瞬态信号问题。根据瞬态信号和噪声的Gabor系数在时-频平面上分布不同的特点,借用假设检验理论,提出了一种恢复被噪声污染的原瞬态信号的Gabor级数方法,进行了计算机仿真和对实际信号的处理。     

多传感器检测系统中的多元假设数据融合方法

提出一种分布式检测系统中的多元假设数据融合方法,将多传感器数据融合规则扩展到更一般的情况。文中给出系统的数据融合算法、决策规则和系统性能的计算公式,并给出系统性能的仿真计算结果。     

Real-Valued Discrete Gabor Transform of Linear TimeVarying Systems： Exact Representation and Approximation

An efficient algorithm for the representation and approximation of linear time-varying systems is presented via the fast real-valued discrete Gabor transform. Compared with the existingalg orithm based on the traditional complex-valued discrete Gabor transform, the proposed algorithm runs faster, can more edsily be implemented in software or hardware, and leads to a more compact representation. Simulation results are given for demonstration.     

杂波中多传感器数据融合改善目标航迹丢失的理论分析

本文从理论上讨论杂波环境中,多传感器数据融合对目标航迹丢失的改善。通过建立融合预测估计误差的转移概率密度函数,分析了目标航迹丢失的机理。在最近邻关联准则下,计算了融合航迹维持和融合航迹起始时的跟踪性能融合航迹平均丢失时间和融合航迹累积丢失概率与杂波密度的关系,并与单传感器的情形作了比较。结果表明,多传感器的航迹融合减小了目标丢失的可能性,提高了跟踪性能。这一结论对进一步理解数据融合的作用具有重要的理论意义。     

一种快速全局优化的神经网络及其在数据融合中的应用

本文将遗传算法的全局性和EM算法的快速性相结合,提出了一种快速全局优化神经网络,并将其应用于数据融合中。理论与实验结果表明该算法在数据融合中具有很强的鲁棒性。     

雷达数据的多重分形模型

本文将多重分形的分析方法引入到雷达杂波的分析中,直接从杂波数据本身出发,研究其具有的共性;并分别对杂散数据和带目标回波数据进行了分析,提取了它们的多重分形特征。结果表明在一定的尺度范围内,单纯的雷达杂波具有分形的特征,而带目标回波数据则存在分形的失配性,从而提供了一种对目标进行粗检测和判决的新方法。     

连续Gabor展开离散化后的混叠问题

为能进行数值计算，需对连续Ｇａｂｏｒ展开离散化有限化。本文就时域与频域两种情况，给出了在过采样率的一般情况下，有限离散化后的Ｇａｂｏｒ展开系数与原连续Ｇａｂｏｒ展开系数之间的关系，并由此推出了离散Ｇａｂｏｒ展开系数不产生混叠的条件——连续Ｇａｂｏｒ展开离散化的采样定理。最后给出了一个计算实例