海上地震勘探外源干扰快速压制方法

外源信号与地震震源信号没有明显的地球物理特征差异,其频谱与有效信号频谱完全重叠,同时外源信号的反射同相轴符合地震时距曲线规律,因此用滤波等常规噪声压制方法无法压制外源干扰。本文提出一种外源干扰快速压制算法,利用外源干扰的时距曲线和正常时差可以得到外源干扰的信号源位置,再利用时距曲线模拟出任意位置处的干扰模型,以此校正炮集记录,拉平外源干扰。最后,应用LIFT去噪方法分离有效信号与外源干扰。LIFT去噪方法在信号模型建立和数据重构过程中提取估算剩余信号,能够获得更好的信噪比和信号保持。这种海上外源快速压制算法简便、高效,通过对实际三维地震资料进行处理,证实了该方法的有效性。     

基于虚拟仪器技术的信号测量分析仪的设计

针对传统仪器功能单一、传统编程语言的不足,采用计算机多线程技术、虚拟仪器技术等,根据信号自身的特点．结合信号处理方法,利用LabVIEW软件设计了虚拟信号测量分析仪。该分析仪可以对信号进行仿真、采集、多种时域参数的测量、小波降噪和频谱分析等功能,还可以实现波形的存储、回放。另外。该系统具有界面友好、扩展性强的优点,设计者可以通过软件改变系统功能,使用方便直观。经实践证明本软件达到良好的效果,可以进行推广。     

基于资源耗费规律的计算系统性能评价

计算系统性能衰退的主要原因是系统资源的损耗,为避免软件衰退导致的高成本,需要对衰退过程中的资源耗费规律进行研究。通过搭建仿真环境,模拟系统的性能衰退过程,采集衰退过程中的系统资源数据,利用小波去除噪声数据,建立资源耗费规律的一元线性回归模型和状态空间模型。实验结果表明,该方法能够有效地检测出系统资源的使用情况,对计算系统的性能做出评价,从而为软件抗衰策略的制定提供数据支持。     

二值图像的区域标识与噪声去除

提出一种将去噪和连通区域标识同步进行的快速算法．该方法仅需对图像作一次全扫描即可标记物体所有连通部分，统计标识号，根据闲值面积消除法即可快速去除图像中所有前景和背景噪声．实验结果表明，该方法应用在纤维横截面二值图像处理中有简单、快速、实用的效果．     

具有瞬时较大波动的信号降噪方法研究

针对一类具有瞬时较大波动的信号,提出了一种基于小波阈值的滤波方法.在信号中噪声为加性白噪声的情况下,其重建信号与原含噪信号间的残差不应当随着信号振幅的增大而增大.现有的小波阈值滤波方法在此方面表现不佳.在小波阈值计算时原始信号的系数选取范围上提出了改进,计算小波滤波阈值时,不使用信号中瞬时较大波动的部分对应的小波系数.将此方法应用于实测获得的数据,计算结果表明,其能在有效地保留信号特征的前提下,较好地消除噪声.     

基于小波变换的高光谱图像消噪

本文主要针对高光谱图像的特点，利用波段间的几何信息高冗余性，通过小波分解去除高频的噪声和几何信息，保留低频的光谱信息。以其他波段的几何信息辅助噪声污染波段重构，经过相应的小波重构滤波器滤波，获得该波段图像的重建以进行消噪。     

小波系数软硬阈值折中方法在故障定位消噪中的应用

强加在行波上的噪声造成了故障定位不可接受的误差,因此去除噪声是提高故障定位精度的关键因素。文中提出了一种软硬阈值折中消噪的方法,即在两种方法上施加不同的权重,可以有效地克服两种方法的缺点,与单纯用软阈值或硬阈值去噪相比,可以获得更高的信噪比增益。     

基于小波消噪的改进的非参数解集模型

首先对文献[2]提出的非参数解集模型进行了改进，然后建议了用小波技术对水文序列进行消噪处理再估计非参数解集模型中的带宽系数的策略。改进的非参数解集模型无需对水文序列相依结构（线性或非线性）和概率分布形式（正态分布、P-Ⅲ型分布）作假定，且能保持水文序列的各种统计特性，适用于时间量和空间量的随机解集。最后以金沙江流域某站月径流随机模拟为例进行验证，研究表明：改进模型能反映实测月径流系列的变化特性，因而用于水文随机模拟是可行的。     

利用小波分析进行图像去噪

数字图像在产生过程中,由于数字化设备等原因经常会受到噪音污染。因此,对于数字图像应该对其进行去噪音处理。传统的去噪音方法有自身的缺陷,现提出了基于小波变换的图像去噪音方法,该方法通过对图像进行二维小波变换,将图像投影到小波变换域中,对其变换系数进行阈值处理,从而达到对噪声的平滑,最后再进行逆小波变换,得到经过去噪的数字图像。实验证明具有很好的效果。     

一种图像信息处理机的图像预处理方法

针对图像信息处理机信号进行图像处理,相比于传统的图像预处理技术,提出了一种新的通过阈值去噪及基于八连通域和链码跟踪的边缘检测的图像处理方法,该算法可以进一步改善图像处理效果,提高了边缘检测的质量,有利于后续处理如性能评估等。