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研究基于小波包分解的水下物体探测仪水下目标信号的特征提取方法.应用小波包分解来提取水下目标特征能有效地对水下物体探测仪目标信号进行特征提取,然后通过BP神经网络对小波包所提取的目标特征进行分类.对湖上实验数据的处理结果表明,该方法能够有效地提取水下目标辐射噪声的频域能量特征. 相似文献
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VEGETATION数据的植被指数,受云雾影响,含有大量的噪声信号,使用之前必须进行去噪声处理.结合实例数据介绍了半中值滤波法、半均值滤波法、等间隔极大值法用于植被指数的去噪声处理,效果良好;该处理方法同样适用于NOAA和MODIS等数据的植被指数预处理. 相似文献
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高光谱识别是采用大量比较窄的波段对目标物进行同时观测,以实现对目标物更好的观测效果。以东洞庭湖为研究对象,对典型湿地植被苔草、芦苇、芦蒿、辣蓼和旱柳开展野外高光谱观测的基础上,开展数据变换和分类识别。在对数据进行剔除、滤波和重采样后,对高光谱数据进行导数运算、对数运算、对数的导数运算、归一化运算和归一化后导数运算,以突出植被的光谱特征差异。采用主成分分析方法,对高光谱数据进行降维。并运用BP(Back Propagation)神经网络、马氏距离(Mahalanobis)分类法、贝叶斯(Bayes)分类法、费希尔(Fisher)分类法、光谱角度制图法(Spectral Angle Mapper,SAM)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)等6种方法开展湿地植被识别。结果表明:在多种数据变换方法中,LOG(N(R))变换效果最好,而湿地植被识别方法中,光谱角度制图法的精度最高。 相似文献
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随着计算机网络和多媒体技术的发展,数字水印技术正逐渐成为多媒体版权保护的一种有效途径.数字水印处理的目的是将秘密、个人信息隐含于数字媒体信号中,以保护其知识产权或证明其真实可靠性.提出了一种结合离散小波变换和离散余弦变换的彩色图像数字水印算法.首先,原始彩色图像的绿色分量进行分块DCT变换,选取每块的直流分量组成新的图像,对新图像进行离散Haar小波变换.然后二值水印图像经过置乱加密后嵌入到低频子带.该算法具有较好的透明性和鲁棒性.实验结果表明,对诸如叠加噪声、JPEG压缩、剪切、平滑滤波、图像增强和马赛克效果等普通的信号处理均具有较强的顽健性. 相似文献
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热值是灌木生物质能源利用的重要燃烧性能参数之一。针对传统实验室检测方法破坏性大、费时费力、无法实现大量样本的快速检测问题,探讨了沙柳冠层可见-近红外光谱(Vis-NIR)结合不同化学计量学方法预测沙柳热值的精度差异。采用标准正态变量变换(SNV)、归一化数据(normalize)、标准正态变量变换+归一化数据和第二代小波变换即提升小波变换(LWT)对冠层光谱进行预处理,采用偏最小二乘法(PLS)和卷积神经网络(CNN)构建了沙柳热值可见-近红外模型。同时,对比分析了鲸鱼优化算法(WOA)、麻雀搜索算法(SSA)和灰狼优化算法(GWO)对CNN模型参数的优化效果。结果表明：当采用db4小波进行5层分解后,其对沙柳冠层可见-近红外光谱的去躁效果最好,基于LWT-WOA-CNN法构建的沙柳热值可见-近红外模型的预测精度最优,校正模型的决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和相对分析误差(RPD)分别为0.852,0.103和2.599,RPD值较原始的PLS和CNN模型分别提高19.11%和76.80%。该研究可为沙柳生物质能源的高效、精细化利用提供技术支撑。 相似文献
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简述了小波理论近年来的发展概况，将小波变换与加窗富里叶变换进行系统深入比较，对小波分析在信号检测、控制系统故障诊断中的应用研究进行了综述。 相似文献
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以在云南西双版纳橡胶园采集的225个土壤样本为研究对象,进行风干土壤样品光谱数据采集和全氮含量测定,对土壤反射率（R）进行重采样（5 nm）后进行倒数的对数（log(1/R)）、多元散射校正（MSC）、标准正态交换（SNV）的光谱变换处理和SG平滑或导数变换模式优选获取最佳光谱数据,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）和CARS-SPA算法对土壤全氮光谱特征波段进行选择,并分别应用偏最小二乘法（PLS）和支持向量机（SVM）构建胶园土壤全氮估算模型。结果表明,研究区内土壤全氮含量与光谱反射率呈负相关,基于光谱变换和预处理,log(1/R)结合SG导数变换是最佳的土壤全氮反演光谱变换模式,其中,导数阶数为1,SG滤波窗口为43,多项式次数为9。综合比较各变量筛选与建模组合发现,用CARS方法从全波段中筛选出的特征波长建立的SVM模型（R2=0.816,RMSE=0.201,RPD=2.266）效果最好,用于估测研究区土壤全氮含量具有良好的可行性,可为开展云南胶园土壤全氮高效测试和实施橡胶树精准施肥提供技术支持。 相似文献
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基于小波的木材纹理分频信息提取与分析 总被引：7，自引：1，他引：7
通过引入小波方法 ,对木材纹理进行了多尺度的频谱分解 ,并利用所得到的特征向量分析了水平、垂直和对角方向上的木材纹理频率分布特点 ,比较了针叶树材与阔叶树材、径向切面与弦向切面木材纹理的统计差异。并在试验基础上 ,提出了以小波分解子图像能量值的标准差进行木材纹理最佳分解尺度的筛选 ,探索出滤波长度取 8、分解尺度取 2对充分表现木材纹理特征最为适宜。同时还发现可将垂直中高频分量HL和低频分量LL的能量值作为木材纹理区别与归类的重要参数 ,将EHL ELH值作为木材纹理的方向性量度 相似文献
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天牛虫的图像特征提取对于天牛虫灾害的防治和监控有很重要的意义,针对目前图像识别在这个领域的应用中存在的问题,提出进行图像的特征提取和识别的方法:首先,对天牛虫图像进行二维小波变换分解,用低频图像进行特征提取,减少噪声的同时可以提高识别的准确率;然后,提取低频图像的SIFT(尺度不变特征变换)特征向量集,解决大范围的仿射失真、3维视角的改变、噪音的增加和光线的改变等造成的影响;为了提高复杂光照条件下的图像识别率,引入了颜色特征,将图像从RGB转换到HSV空间,提取图像的颜色矩作为颜色特征向量;最后,将所提取的特征作为SVM分类器的训练样本集,进而对目标图像进行识别,实验结果表明,提出的方法能够得到较好的识别效果。 相似文献
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Hyperspectral imaging technology to detect the vigor of thermal-damaged Quercus variabilis seeds 总被引：1，自引：0，他引：1
《林业研究》2021,32(2)
This study investigated the feasibility of hyperspectral imaging techniques to estimate the vigor of heatdamaged Quercus variabilis seeds.Four thermal damage grades were classified according to heat treatment duration(0,2,5,and 10 h).After obtaining hyperspectral images with a 370-1042 nm hyperspectral imager that included visible and near infrared light,germination was tested to confirm estimates.The Savitzky-Golay(SG) second derivative was used to preprocess the spectrum to reduce any noise impact.The successive projections algorithm(SPA),principal component analysis,and local linear embedding algorithm were used to extract the characteristic spectral bands related to seed vigor.Finally,a model for seed vigor classification of Q.variabilis based on partial least squares support vector machine(LS-SVM) with different spectral data sets was developed.The results show that the spectrum after SG second derivative preprocessing was better for developing the model,and SPA performed the best among the three feature band selection methods.The combination SG second derivative-LS-SVM provided the best classification model for Q.variabilis seed vigor,with the prediction set reaching98.81%.This study provides an important basis for rapid and nondestructive assessment of the vigor of heat-damaged seeds using hyperspectral imaging techniques. 相似文献
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不同含水率云南松声发射信号特征 总被引：1，自引：0，他引：1
【目的】研究不同含水率条件下云南松试件声发射信号的传播规律,探讨含水率对声发射信号波形的响应,为云南松声发射源定位提供依据,为木材内部缺陷无损检测提供基础数据。【方法】以云南松为试验材料,采用NI高速数据采集设备和LabVIEW软件构建云南松试件声发射信号采集平台,利用铅芯折断模拟声发射源,对绝干、气干、生材和饱水4种含水率状态下的试件表面进行声发射信号采集,通过时差法计算信号在4种含水率状态下的平均传播速率,并运用小波分析对声发射信号波形进行分解和重构,根据软阈值量化方法消除各通道系数和经阈值量化后的各高频层系数,去除非主能量信号以便从噪声中析取微弱的声发射信号。【结果】试验中传感器均以接收表面波信号为主;随着含水率增加,云南松试件表面声发射信号波形和平均声速均大幅度衰减,绝干状态下声发射信号时域波形幅值达到±5.2 V,平均声速可达4 208.77 m·s^-1 ,而饱水状态下信号时域波形幅值仅为±0.6 V,平均声速降至1 414.07 m·s^-1 ,气干和生材状态下信号时域波形幅值和平均声速分别为±4、±2 V和 3 331.79 、 2 328.73 m·s^-1 ,且各含水率状态之间平均声速差在876.98~1 003.06 m·s^-1 范围内;小波变换能有效将“淹没”在噪声中的声发射信号析取出来,4种含水率状态下试件声发射信号频域波形范围在40 ~150 kHz之间,且气干状态下波形峰值出现在110 kHz左右,其余3种均在50 kHz左右达到峰值。【结论】含水率增加可显著改变云南松声发射信号和传播特征,其信号波形和平均声速均与含水率降低呈正比;小波变换在信号降噪处理方面具有明显优势,不仅可去除信号中的大量噪音,而且不会破坏有用信号,保证信号完整性,能更大程度降低对不同含水率云南松试件声发射信号的分析误差,为云南松表面声发射源定位研究及内部无损检测给予试验数据支持;作为一种木材声发射信号采集与分析平台,研究结果可为不同含水率云南松受压变形破坏全过程的声发射特征分析提供必要的基础理论依据。 相似文献
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基于小波神经网络的木材内部缺陷类型识别的研究 总被引：7，自引：0，他引：7
利用榆木标准试件,在实验室内用超声波检测仪器对试件进行缺陷分类检测,检测信号作为原始信息.各类试件的原始信号用小波包分解,计算缺陷试件与完好试件在小波包第5层各结点的信号能量变化值.试验发现:木材缺陷引起能量的变化值主要由木材缺陷的大小或严重程度来决定,亦即木材的缺陷程度越严重,能量的变化幅度就越大;对小波包5层分解后各信号结点的能量变化值进行分析,发现在32个结点中,(5,0)结点在各类缺陷试件中能量值变化最大;使用经小波压缩后的信号作为神经网络的输入,形成应用频带能量变化值和应用(5,0)结点小波包系数的2个不同输入特征的人工神经网络.对比分析2个网络识别木材缺陷类型的能力,(5,0)结点小波包系数作为特征训练得到的神经网络检测精度更高. 相似文献
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采用Daubechies （dbN）小波分析方法,对汽车电控发动机的瞬时转速信号进行降噪处理与分析.应用Matlab中的一维小波分析函数,对汽车电控发动机瞬时转速信号进行不同阶数和层数的拟合效果分析,并确定出使原始转速信号失真较小的拟合消失矩阶数（10阶）和层数（3层）;基于发动机瞬时转速的平均值M、瞬时转速的标准差Sd、变异系数作为特征值以及发动机转速数据频率分布图的特点,对电控发动机产生失火状态的故障识别的明显性进行比较.研究结果表明,常用的发动机失火故障的诊断仅是利用断缸法识别转速的变化,而采用dbN小波分析方法可以有效的提取明显表征电控发动机失火故障状态的变异系数及发动机转速数值主频分布特点等信息,可进一步增强对失火故障的识别程度和诊断的准确性. 相似文献
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小波变换在信号处理方面的优势越来越明显,但是小波中的小波基不是唯一的,所以采用不同的小波基即使处理同一组数据其结果也会不同。为了确定那种小波基更适合于大光斑激光雷达,通过对MATLAB中常用的小波基参数特性的比较分析最终确定选用Daubechies小波基和Symlets小波基,并分别通过对ICESAT-GLAS波形进行小波分解、阈值处理和小波重构来实现波形去噪过程。结果表明:用Symlets小波基中的sym7小波基比用Daubechies小波基中的db1小波基去噪后波形信噪比要高,而均方根误差则比用Daubechies小波基中的db1小波基的低,由此看来Symlets小波基中sym7小波基更适合于处理大光斑激光雷达波形数据。 相似文献
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The high-speed data acquisition equipment which is based on NI and LabVIEW software was used to establish the acoustic emission (AE) signal collection platform, and adopted wavelet analysis method to extract the weak of AE signal waveform from noise, aiming at the localization of AE source on plywood surface. The signal cross-correlation analysis method is used to determine the time difference between the AE signals and the different sensors,so that further calculates the average propagation speed of AE signal on the plywood surface. A kind of AE signal source localization method which is based on the cross-correlation method was proposed according to the principle of geometric positioning, and verified by means of the testing experiment which selected the lead break to simulate AE source. This paper has shown that wavelet analysis can effectively extract AE signal waveform, and the localization method based on cross-correlation principle can precisely calibrate the position of AE signal source. 相似文献
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INTRoDUCnoNThewaveletwasfirstaPpliedtoanalyz-ingtheseismiceignalsbyJ.MorletandA.Grossmarminl98o.Atpresent,waveletanaly-sishasbeenexpandedintoanewmathematicalbranchandwidelyusedinmanydomainsofscience,suchas,signalsanalysis,pattemrec-ognition,quantUIntheory,forageprocess,non-linearanalysisandsoon.Thetheoryisagreatbreakthrougl1intheresearchtOOlsandmeth-ods.Inforesny,theapplicationofwavelettransformis'growingup,specially,inforestindustry*,inremotesensingimageprocess;inxtoodscience.Wecanview… 相似文献
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本文介绍了一种处理非线性信号的新方法,小波分析方法。描述了小波变换的基本构造及其特性,从理论角度,讨论了该变换在集材拖拉机变速箱中的应用及前景。 相似文献
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卫星在太空获取图像及在地面处理过程中,都会带来各种噪声,降低影像的信噪比,从而影响图像质量,降低目标识别的可靠性及解译精度。文章针对SPOT5多光谱数据短波红外波段SWIR不同宽度的条带噪声,用插值法进行去噪处理,并通过相关系数、偏左指数、扭曲程度等指标进行了效果评价。 相似文献