基于改进DnCNN的混合震源数据分离研究

混合震源采集作为地震勘探中的一种新方法,具有采集效率高、勘探成本低等优点,但采集过程中会引入混合震源叠加噪声,影响后续数据处理和解释。混合震源数据分离方法能够压制混叠噪声,将混合震源数据分离成常规地震数据。传统混合震源分离方法参数选择困难,计算成本高,而基于深度学习的混合震源分离方法人工依赖性低、训练完毕后计算速度快,是目前研究的热点。论文提出一种改进DnCNN的混合震源数据分离方法,针对训练过程中出现的过拟合、损失曲线震荡等问题,引入失活机制、混合空洞卷积等机制进行改进,学习混叠噪声特征,对含噪数据进行降噪,最终实现混合震源数据分离。实验结果表明,改进DnCNN模型对混叠噪声降噪效果良好,混合震源数据分离结果清晰,且训练过程的稳定性得到提高。     

一种基于双调和样条插值的完全非规则地震数据重建

在地震勘探过程中，由于地形、环境等影响，采集到的地震数据常常是不规则且不完整的，这会对后续地震数据的处理造成不良影响，因此地震数据重建是一个常用的处理手段。目前已经发展了多种地震数据重建方法，大部分的地震数据的重建工作都是建立在一个规则网格上进行，而对于完全非规则地震数据的重建研究较少。本文基于双调和样条插值的方法提出了一种非规则地震数据重建方法，通过求取一个能够通过n个点的双调和样条函数，将残缺的且非规则的地震数据插值到规则的网格中，从而得到完整的地震数据。本文进一步提出了分块插值的思想，在插值之前将每一时间或频率切片进行分块，对每一块分别进行插值。此方法改善了插值对内存需求过大的弊端，并极大的提高了计算效率。通过合成地震数据进行测试，实验证明了提出的双调和样条插值方法的插值效果。     

基于小波分析的旋转机械非稳态振动源识别

分析对比了傅里叶变换、Gabor变换和小波变换，以说明小波变换的多分辨率分析特点．同时研究了小波分析方法在旋转机械系统非稳态振动源识别中的应用，包括基于小波分析的振动源信息特征提取．以及源识别结果的修正等．最后在研究小波理论与算法的基础上，利用Matlab语言开发了基于小波分析的旋转机械非穗态振动源识别软件，并利用该软件对转子实验台实测信号进行分析处理．     

基于小波变换的微弱信息去噪处理

根据小波变换的基本理论,白噪声的小波特性来阐述小波变换用于“信号去噪处理”的原理,利用Mallab塔形分解算法进行“信号去噪”的仿真试验,取得了满意的效果。仿真结果证明：在信号分析中,利用小波变换来实现“信噪分离并提取弱信号”是一种非常有效的方法。     

小波分析在宝钢高线活套性能评估中的应用

小波变换已成为现在国际上广泛应用的信号分析方法,它在时域和频域同时具有很强的表征信号局部特征的能力,为控制系统性能评估及故障诊断提供了有效的分析手段。文章简述了宝钢高速线材自动活套控制系统的控制原理及控制过程,介绍了小波变换的基础理论和算法,并对现场实测数据进行分析,对宝钢高线活套控制系统进行了性能评估。     

Matlab环境下基于小波变换的图像压缩研究

近年来,小波分析、分析几何及神经网络技术等新技术在图像处理应用上都取得了一些新的进展,文章通过介绍小波变换的基本理论研究Matlab环境下基于小波变换的图像压缩的原理。     

基于小波变换的电能测量方法

该文提出了小波变换在电能测量上应用的新方法，提高了电能测量的精度和速度。直接使用小波变换数据的优点是它提供了与各小波分析级相关的功率、电能的频谱带。即用IIR的多相滤波器组先将不同频率的电压、电流信号分成各小波级，然后将各小波级上的功率和电能进行累加测量出总功率和电能。     

小波变换在图像压缩中的应用

近十几年来小波理论研究已成为应用数学的一个新方向.作为数学工具,小波被迅速应用到图像和语音分析等众多领域.本文试图从工程和实验角度出发,较为直观地探讨小波变换在图像压缩中的应用.     

一种基于小波域的盲水印算法

提出了一种基于小波变换后频域系数的特征以及水印图像数据的奇偶性盲水印算法。该算法先将图像进行两级小波变换，根据LL2中数据特点和水印数据的奇偶性在HL2、LH2、HH2嵌入水印。在检测水印的时候，只需要拥有少量数据，就可以完成水印的提取。攻击实验研究表明：此算法具有很好的抗规则剪切、不规则剪切、加噪、压缩的能力，具有很好的鲁棒性。     

变换域数字图像水印算法探究

随着数字水印技术的发展,数字图像水印算法便层出不穷.本文首先将数字水印算法从实现的角度分为空间域算法和变换城算法两大类,然后对变换域的算法从离散余弦变换(DCT)、离散傅立叶变换(DFT)、小波变换、分形变换及倒谱变换等方面检索了相关文献,对各种算法进行了尝试性分析和探讨.     

基于小波变换和中值滤波的图像去噪方法研究

针对某些图像中背景复杂、目标对比度和信噪比低等特点,提出一种基于小波变换和中值滤波的图像去噪方法.首先对含噪图像进行小波分解,再在图像高频部分进行中值滤波以改善图像的消噪效果,最后将信噪比(SNR)与均方根误差(RMSE)和图像灰度曲面图等作为图像去噪效果的评估,通过小波变换和中值滤波相结合的图像去噪方法与小波去噪、中值滤波消噪等的对比实验,结果表明,该方法既能消除图像噪声又能达到保持其图像边缘要求,但在仿真计算时,其计算量较大.     

一种改进的SPIHT算法

一种新的嵌入零树小波ECG信号压缩编码算法（简称为改进的SPIHT算法），通过合理分配比特、改进零树集合、完善分类策略等措施能够进一步提高SPIHT算法的工作效率。该算法首先将ECG数据进行离散小波变换，然后对离散小波变换后的系数进行均匀量化，最后用基于上下文的自适应算术编码对量化后的系数进行编码。仿真结果显示，该算法压缩比大，信息损失小，能够较好地恢复原有的信号。     

中国消费者物价指数预测——基于小波变换与支持向量回归的分析

将小波分析和支持向量回归(SVR)模型引入消费者物价指数CPI的时间序列分析中,利用小波降噪对原始时间序列进行小波变换,充分提取和分离金融时间序列的各种隐周期和非线性,把小波分解序列的特性和分解数据随尺度倍增而倍减的规律充分用于SVR支持向量回归模型的建模。将该方法应用于中国宏观经济指标CPI的分析与预测,可以有效预测CPI的变动方向,并显著提高CPI的预测精度。     

基于二进小波分析的电力系统瞬态信号研究

在多分辨率分析的基础上,采用二进正交小波变换对电力系统暂态信号进行了分析.将信号分解成许多细节部分和平滑部分(分别是信号的高频部分和细节部分),通过分析信号在各个尺度下的细节部分,从而可以对暂态信号的时域和频域进行定位.实验结果证实了方法的有效性.     

证券市场形态自动化交易模型分析

本文以沪深证券市场的实时数据为基础 ,应用现代数学的二维遗传算法和小波数学理论的形态函数周期小波系数特征描述子、多目标特征点集检测模型等理论 ,对证券市场的八种经典型态进行了动态分割预处理 ;多目标特征点集快速检测识别 ;对小波系数特征进行子轮廓局部匹配与跟踪等一系列分析。实验表明上述方法具有良好的稳定性和可靠性 ,且抗噪能力强、准确率较高     

浅层地震勘探仪器简介

浅层地震勘探在我国工程地质勘探中的运用已有二十多年的历史。其中以铁道、水电、治金等系统的勘探队做了大量的工作,积累了丰富的经验。但浅层地震在地下水勘探方面的运用汉有个别单位作过少量工作,目前各单位都开始重视这方面的工作。为要探讨地震勘探在水文地质中的运用,就要求有适宜于这方面工作的浅层地震勘探仪器。至今为止,各单位仍旧采用光点记录地震仪,进行浅层地震折射法的工作。这种类型的仪器除国产的以外,还有瑞典(六道、十二道)、日本(六道、十二道、二十四道)等进日光点仪器。此外还有法国的单道地震仪,以及能够作浅层反射的加拿大FS-3携带式地震     

ROBUST估计在数据预处理中的应用

本文以ROBUST估计对V5采集的地球物理野外数据的预处理结果为例，介绍ROBUST估计的原理，特点和数据处理，表明这种方法对于去除野外地球物理数据中的人文干扰具有显著效果。     

小波分析在车辆工程中的应用

小波理论是近年来迅速发展起来的新兴学科,由于它具有理论的深刻性与应用十分广泛的双重意义,小波分析在工程中受到越来越广泛的应用.本文介绍了小波分析的优点,小波分析在车辆工程中的应用.     

基于Contourlet变换的纹理图像分割方法研究

Contourlet变换是为了解决二维小波变换缺乏几何结构特征而提出的一种多尺度几何变换,它是一种多分辨、多方向和局部的图像表示方法,它具有各向异性尺度关系,其基函数支撑区间的长宽比随尺度变化而变化,能以接近最优的方式描述图像边缘.本文首先研究了了Contour-let变换的基本思想和算法,提出了一种基于Contourlet变换的纹理图像特征提取方法,最后结合模糊聚类分析对纹理图像进行分割,实验结果表明该方法优于其他方法.     

时间数列回归与相关分析中的自相关问题

本文针对动态时间数列与静态截面数据组成的数列之间在性质与结构方面的特点、差异,探讨了运用回归与相关分析理论对动态时间数列进行数据处理时出现的问题及解决的具体办法。