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为对爆破的振动信号进行有效去噪,提出了一种基于窗口傅里叶变换的自适应双重变分模态分解-小波阈值(Adaptive dual variational mode decomposition-Wavelet threshold,ADVMD-WT)组合方法对爆破临近地区采集的振动信号进行去噪处理。首先利用VMD算法对振动信号进行第一次分解,分解层数根据窗口傅里叶变换频谱图中的波峰个数来确定,基于各个分量的相关系数识别出高频的噪声分量;然后对剩余信号分量逐个进行第二次分解,重复第一次分解的步骤,分离出各个低频分量中含有的噪声信号;针对噪声分量中仍含有少量有用信号,对噪声分量进行小波阈值去噪,获取有用信号;最后重构信号分量得到ADVMD-WT方法去噪后的信号。将ADVMD与其它去噪方法相比,并从信噪比、均方根误差2个评价指标验证了ADVMD方法在爆破振动信号去噪中的有效性。 相似文献
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为了去除伪角点和减少角点遗漏并且实现图像中角点的实时提取,提出了一种基于灰度差分与模板的Harris角点检测快速算法。改进算法采用灰度差分与小模板相结合的方法筛选出初始角点集,并在此基础上对最小核值相似区(SUSAN)算法进行了改进并采用改进的SUSAN算法精化初始角点集;最后,通过计算初始角点的角点响应函数值并进行非极大抑制,以确定最终的角点。实验结果表明,改进算法能够准确提取图像中的角点并去除大量伪角点。此外,改进算法的角点检测时间显著减少,仅为原算法的4.7%,能够满足角点实时提取的需求。 相似文献
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保持河湖水系连通是流域内物质流、能量流、信息流和物种流保持畅通的基本条件,河网水系连通性定量评价十分重要。利用图论理论、连通性指数和空间网络中心性评价指标,以湖北省大悟县滠水-刘家集河-上西大河片区为例,分析其水网连通情况。结果表明:①图论指标从整体上度量了水系网络的连接特征,研究区水系网络复杂程度一般;②水系网络连接度指标分析度量了各河链连接特征的重要程度,长度长或处于主干道的河链对水系网络整体连接特征的重要程度高;③水系网络的中心性分析能揭示汇点或是河链不同方面的重要程度,孤立的小的水系组分的中心性值易高。邻近中心性分析有助于发现水系中较主要的主干水系;中介中心性分析有助于发现水系中处于主要连通的汇点或河链;直线中心性能发现水系网络中较为曲折的河链。研究结果完善了水系连通性评价,对水系连通工程设计和河流健康治理工作具有一定参考价值。 相似文献
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为提高矿区地表沉陷预测精度,提出了基于自回归综合移动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)的卡尔曼滤波模型与Elman神经网络相结合的综合预测模型。首先,针对沉陷监测序列的非平稳性与复杂性特点,ARIMA模型能够将原始数列平稳化,构建地表下沉预测模型,并作为卡尔曼滤波的状态方程;然后将Elman神经网络的沉陷预测结果作为观测值引入卡尔曼滤波观测方程中,建立综合预测模型;最后针对噪声方差Q与R选取的问题,统计出ARIMA模型与Elman神经网络模型的误差特性,从而计算出噪声Q与R的取值。分别将综合预测模型与BP神经网络模型、Elman神经网络模型以及卡尔曼滤波模型进行了预测精度对比,4种模型预测值与实测值的均方根误差分别为2.06、5.857 8、2.926 9、3.688 9 mm,相对误差分别为1.170 4%、3.050 2%、1.432 6%、1.908 4%,绝对误差平均值分别为1.886 7、10.703 9、2.329 4、2.807 6 mm。研究表明:综合预测模型能够有效减小单一预测机制造成的同一性质误差累积,其预测精度明显优于其余3种模型,对于大幅提升矿区地表沉陷的预测精度有一定的参考价值。 相似文献
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基于IMAGIS 3D GIS的设计与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
根据三维地理信息系统的原理和方法,介绍三维地理信息系统设计的原则和软件结构,并以学校为例,分析如何采用三维地理信息系统软件IMAGIS建立三维校园地理信息系统,对运用IMAGIS建立三维校园模型和三维场景的浏览等主要问题进行研究. 相似文献