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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
针对现有地震信号降噪方法处理地震剖面的弯曲同相轴效果不佳,提出联合局部线性嵌入(LLE)和奇异值分解(SVD)方法的地震信号降噪技术。利用LLE的重构思想,对地震数据采样点用其近邻进行重构,实现非线性模式的弯曲同相轴的线性化处理,并去除一定程度的随机噪声;根据地震资料有效信号具有良好相关性的特性,采用SVD分解对LLE重构后的地震数据进行有效信号和噪声分离,剔除不相干的噪声,最终实现地震数据的随机噪声压制。在正演模型和真实地震资料上进行了实验,实验结果表明:与传统SVD方法相比,提出的方法很好地消除了随机噪声,有效信号基本上无丢失。  相似文献   

2.
局部线性嵌入算法(LLE)是流形学习中非线性数据降维的重要方法之一。考虑数据点分布大多呈现不均匀性,LLE对近邻点的选取方式将会导致大量的信息丢失。根据其不足,提出一种基于数据点松紧度的局部线性嵌入改进算法——tLLE算法,针对数据点分布不均匀的数据集,tLLE算法能有效地进行维数约简,且具有比LLE更好的降维效果。在人造数据和现实数据上的嵌入以及分类识别结果表明了tLLE算法的有效性。  相似文献   

3.
基于核局部线性嵌入算法的图像去噪方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
徐春明 《计算机工程》2009,35(20):208-209
利用局部线性嵌入算法进行图像去噪时,如果局部近邻样本呈现非线性关系,图像去噪效果会受到影响。针对该问题,提出基于核局部线性嵌入算法的图像去噪方法。通过非线性核函数将样本映射到高维线性空间,在高维空间运用局部线性嵌入算法进行图像去噪。实验结果表明,该方法能有效地对高维非线性图像进行去噪,性能优于中值滤波算法和局部线性嵌入算法。  相似文献   

4.
局部线性嵌入算法(Locally Linear Embedding,LLE)是基于流形学习的非线性降维方法之一。LLE利用样本点的近邻点的线性组合对每个样本点进行局部重构,而不同近邻个数的选取会产生不同的重构误差,从而影响整体算法的实施。提出了一种LLE的改进算法,算法有效地降低了近邻点个数对算法的影响,并很好地学习了高维数据的流形结构。所提方法的有效性在人造和真实数据的对比实验中得到了证实。  相似文献   

5.
为了从含强面波干扰和随机噪声的地震记录中提取有效信号,将每条面波同相轴旋转为水平后,用奇异值分解(SVD)方法恢复出来,再从原始地震记录中消除面波,最后用小波变换方法滤除部分随机噪声。根据同相轴走向与SVD第一奇异值、第二奇异值之间的关系,提出了一种新的判别最佳面波同相轴走向的依据,并用于处理合成地震记录,有效地去除了面波。  相似文献   

6.
非线性流形学习降维方法已经被广泛应用到人脸识别、入侵检测以及传感器网络等领域。然而,能够有效处理稀疏数据的流形学习算法很少。基于局部线性嵌入(LLE)算法的思想框架,提出一种扩大局部邻域的稀疏嵌入算法,通过对局部区域信息加强,使得在样本较少的情况下,达到丰富重叠信息的目的。在稀疏的人工和人脸数据集上的实验结果表明,所提算法产生了较好的嵌入及分类结果。  相似文献   

7.
局部线性嵌入算法(LLE)因其较低的计算复杂度和高效性适用于很多降维问题,新的自适应局部线性嵌入(ALLE)算法对数据进行非线性降维,提取高维数据的本质特征,并保持了数据的全局几何结构特征,对比实验结果表明了该算法对于非理想数据的降维结果均优于LLE算法。  相似文献   

8.
传统局部线性嵌入(LLE)算法对近邻个数依赖性较强,不适用于处理稀疏数据源。针对该问题,提出一种基于几何距离摄动的LLE算法。通过线性块内的最大欧氏距离与测地距离之差构造几何摄动,描述流形数据的局部线性特性,对原始流形数据进行最大线性分块操作,保证局部模块的线性特性,并在每一个局部线性模块上应用LLE算法实现嵌入降维。实验结果表明,该算法能有效提高分类的平均准确率。  相似文献   

9.
局部线性重构(LLR)是局部线性嵌入算法(LLE)的一个基本步骤,其目的是用线性重构的方法来表达向量数据之间的局部邻域关系。提出一种快速的监督分类算法,它采用训练集中的向量数据重构测试数据,能够最好地重构给定测试数据的类别被判定为待求标签。与相关算法的实验比较表明,该算法在分类准确性和计算时间上均有明显的优势。  相似文献   

10.
局部线性嵌入算法LLE(Locally Linear Embedding)是一种有效的非线性降维方法,但是该算法没有考虑样本的类别标签,并且欧式距离无法精确表示非线性数据的流形结构。针对以上LLE方法的缺陷,提出一种结合测地距离与样本类别信息的监督型LLE算法(ISO-SPLLE)。首先在LLE算法的近邻选择中使用测地距离作为相似性度量,然后利用极限学习机求出其映射函数后进行分类测试。将ISO-SPLLE算法与其他改进的LLE算法在UIC标准数据集与基因数据集上进行对比实验,结果表明,该方法对已知类别的数据能更有效地进行降维与识别。  相似文献   

11.
本文设计实现了一个2~5GHz的两级CMOS低噪声放大器(LNA),可应用在超宽带的下半频段(3.1~5GHz)。LNA由两级组成,第一级是一个共栅级,保持良好的线性度并完成较好的输入匹配;第二级是一个共源级堆叠一个电流源,在保持低噪声系数的同时降低功耗。通过级联共栅和共源结构进行增益补偿,所设计的LNA具有近似恒定的增益和噪声系数。采用0.18μm CMOS工艺实现后,模拟结果表明,增益和噪声系数在2~5GHz频率范围内分别为11.5dB和5.1dB,输入反射系数低于-22dB。在4GHz时,模拟得到的三阶交调点为-10dBm。在1.8V电源电压下,LNA的功耗约为11mW。  相似文献   

12.
针对典型的两个边界随机值噪声检测问题,先进边界区分噪声检测(ABDND)通过全局的灰度值统计方法来确定噪声边界,取得了良好的检测效果.但是在噪声范围较宽时,ABDND的检测结果中会有大量的错检噪声.在ABDND的基础上提出一种噪声检测改进算法(MABDND),算法分为两个阶段:第1阶段采用ABDND算法中的全局灰度值统计方法;第2阶段通过对局部灰度值的统计找出第1阶段中的错检像素,并将错检噪声恢复为非噪声像素.本文算法的优点在于利用第2阶段的验证技巧去校正第1阶段中产生的大量错检像素,以保证较低的漏检与错检率.以图像Lena、peppers为实验对象,实验结果表明MABDND的检测性能优于ABDND,特别是在噪声范围较宽时,MABDND具有更好的检测性能和更强的噪声适应能力.  相似文献   

13.
目的 大多数图像降噪算法都属于非盲降噪算法,其获得良好降噪性能的前提是能够准确地获知图像的噪声水平值。然而,现有的噪声水平估计(NLE)算法在噪声水平感知特征(NLAF)提取和噪声水平值映射两个核心模块中分别存在特征描述能力不足和预测准确性有待提高的问题。为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)自动提取NLAF特征,并利用增强BP (back propagation)神经网络将其映射为相应噪声水平值的改进算法。方法 在训练阶段,首先通过训练卷积神经网络模型并以全连接层中若干与噪声水平值相关系数较高的输出值构成NLAF特征矢量;然后,在AdaBoost技术的支撑下,利用多个映射能力相对较弱的BP神经网络构建一个非线性映射能力更强的增强BP神经网络预测模型,将NLAF特征矢量直接映射为噪声水平值。在预测阶段,首先从给定噪声图像中随机选取若干个图块输入到卷积神经网络模型中,提取每个图块的若干维NLAF特征值后,利用预先训练的BP网络模型将其映射为对应的噪声水平值,然后以估计值的中值作为图像噪声水平值的最终估计结果。结果 对于具有不同噪声水平和内容结构的噪声图像,利用所提算法估计出的噪声水平值与真实值之间的估计误差小于0.5,均方根误差小于0.9,表现出良好的预测准确性和稳定性。此外,所提算法具有较高的执行效率,估计一幅512×512像素的图像的噪声水平值仅需约13.9 ms。结论 实验数据表明,所提算法在高、中、低各个噪声水平下都具有稳定的预测准确性和较高的执行效率,与现有的主流噪声水平估计算法相比综合性能更佳,可以很好地应用于要求噪声水平作为关键参数的实际应用中。  相似文献   

14.
热释电红外传感器噪声特性分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
采用噪声电流电压的En -In 模型对热释电红外传感器的噪声特性进行了定性分析 ,给出了热释电红外传感器的输出噪声电压公式及其低噪声设计的一般方法  相似文献   

15.
噪声等效温差(NETD)是表征红外成像系统灵敏度的关键参数,也是评估红外成像系统性能的重要参数之一,应用广泛。通过对红外成像系统3D噪声、信号传递函数(SiTF)、NETD等参数测试方法、算法和流程研究,给出一种基于视频文件的3D噪声离线对比测试方法和一种SiTF线性区自动判断计算斜率算法,在此基础上针对某型技术保障装备国产化光电检测平台开发了配套应用软件功能模块;实现了通过计算单位均方根噪声所对应的SiTF斜率值,分析得出系统NETD参数值的功能;以某型热像仪为被测对象,开展了测试结果重复性和一致性试验,并与I-SITE红外整机测试系统进行了对比测试;实验结果表明开发的NETD参数测试功能模块测试精度和重复性满足设计要求,具有较高实用价值,已进行了工程应用。  相似文献   

16.
目的 利用深度卷积神经网络(deep convolutional neural network,DCNN)构建的非开关型随机脉冲噪声(random-valued impulse noise,RVIN)降噪模型在降噪效果和执行效率上均比主流的开关型RVIN降噪算法更有优势,但在实际应用中,这类基于训练(数据驱动)的降噪模型,其性能却受制于能否对待降噪图像受噪声干扰的严重程度进行准确的测定(即存在数据依赖问题)。为此,提出了一种基于浅层卷积神经网络的快速RVIN噪声比例预测(noise ratio estimation,NRE)模型。方法 该预测模型的主要任务是检测待降噪图像中的噪声比例值并将其作为反映图像受噪声干扰严重程度的指标,依据NRE预测模型的检测结果可以自适应调用相应预先训练好的特定区间DCNN降噪模型,从而快速且高质量地完成图像降噪任务。结果 分别在10幅常用图像和50幅纹理图像两个测试集上进行测试,并与现有的主流RVIN降噪算法中的检测模块进行对比。在常用图像测试集上,本文所提出的NRE预测模型的预测准确性最高。相比于噪声比例预测精度排名第2的算法, NRE预测模型在噪声比例预测值均方根误差上低0.6% 2.4%。在50幅纹理图像测试集上,NRE模型的均方根误差波动范围最小,表明其稳定性最好。通过在1幅大小为512×512像素图像上的总体平均执行时间来比较各个算法执行效率的优劣,NRE模型执行时间仅为0.02 s。实验数据表明:所提出的NRE预测模型在受各种不同噪声比例干扰的自然图像上均可以快速而稳定地测定图像中受RVIN噪声干扰的严重程度,非盲的DCNN降噪模型与其联用后即可无缝地转化为盲降噪算法。结论 本文RVIN噪声比例预测模型在各个噪声比例下具有鲁棒的预测准确性,与基于DCNN的非开关型RVIN深度降噪模型配合使用后能妥善解决DCNN网络模型固有的数据依赖问题。  相似文献   

17.
The flow field and the acoustic field of a high-lift configuration consisting of a slat and a main wing are numerically investigated by a hybrid method. In a first step, the unsteady flow field is computed via a large-eddy simulation (LES) and in a second step, the acoustic field is determined by solving the acoustic perturbation equations (APE). The mean flow field is compared to experimental findings followed by an investigation of the turbulent structures which are visualized by λ2 contours. The analysis of the acoustic field shows that at the main wing trailing edge acoustic pressure fluctuations of approximately 5 kHz are generated. Correlations between the noise sources and the acoustic pressure identify the slat-gap region to be responsible for the mixture of broadband and tonal noise between 1 and 3 kHz. The decay of the pressure spectrum is found to be approximately f−2 which is in agreement with the literature.  相似文献   

18.
罗磊  黄博妍  孙金玮  温良 《自动化学报》2016,42(9):1432-1439
为了提高宽窄带混合噪声的消噪效果,本文提出一种基于总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的主动噪声控制(Active noise control,ANC)系统,利用实时EEMD算法逐段将混合噪声分解成若干个固有模态函数(Intrinsic mode functions,IMF)分量.因为这些IMF分量的频带各不相同,所以实现了混合噪声中宽带分量和窄带分量的有效分离,独立进行ANC处理后成功解决了处理混合噪声时带来的“火花”现象,而且避免了传统混合ANC(Hybrid ANC,HANC)系统中频率失调的影响. EEMD算法也是对混合噪声的平稳化处理过程,因此当混合噪声中出现非平稳变化时,本文提出的系统也能保持较好的系统稳定性.通过不同噪声环境下进行仿真分析,提出的ANC系统比HANC系统具有更好的系统稳定性和更小的稳态误差.  相似文献   

19.
通常情况下,受脉冲噪声污染的图像采用中值滤波法复原,受高斯噪声污染的图像采用均值滤波法复原。为了去除两者的混合噪声,Lee和Kassam提出了一种改进的均值滤波算法ModifiedTrimmedMean(MTM),但是MTM的使用受到了阈值的限制。为了在滤除退化图像中混合噪声的同时能更好地保护图像细节,我们详细分析了MTM滤波的特点,在对MTM进行改进的同时,提出了一种改进的自适应中值滤波算法(统计滤波)。该算法无需噪声的先验知识,利用VisualC 自动搜索阈值来实现图像的最佳复原。利用两种客观标准进行评价,实践证明新方法的处理结果优于传统的MTM方法。  相似文献   

20.
当信道变化较慢时,无法利用无线信道的时变冗余特性实现密钥协商。针对上述问题,给出了一种基于网格编码调制(TCM)的慢衰落信道密钥协商方法。对随机生成的密钥序列进行TCM编码得到带有冗余的密钥信息,并利用两端的保密序列分别对密钥信息进行隐藏与恢复,同时利用密钥信息中的冗余纠正两端的保密序列不一致引起的恢复误差,最终获得一致的密钥序列。仿真结果表明,在比特率为10-4时,该方法比现有方法有将近5 d B的增益。  相似文献   

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