基于小波变换的地图数字化粗差探测与剔除
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术一、红外热成像技术概述红外热成像技术是一种将物体发出的红外辐射转换成图像的技术，利用物体发出的红外辐射来显示物体表面的温度分布。
通过红外热成像技术可以实时观测物体的表面温度分布情况，对各种设备和设施的安全运行和无损检测起着至关重要的作用。
红外热成像技术在电力、建筑、化工、冶金等行业有着广泛的应用。
红外热成像图像的处理是红外热成像技术的关键环节。
通常，红外热成像图像会因为受到环境和物体表面条件的影响而出现噪声、模糊等问题，这就要求对红外热成像图像进行有效的处理和分析。
二、小波变换概述小波变换是一种多尺度信号分析方法，它具有时频局部性良好、分辨率高等优点，因此在信号和图像处理领域有着广泛的应用。
小波变换能够将信号分解成不同尺度的成分，并能够提取出信号的局部特征。
在红外热成像图像处理中，小波变换可以将图像在不同的尺度和频率上进行分解，能够更好地提取出图像中的信息。
小波变换还可以实现对图像的去噪和边缘检测等功能，因此在处理红外热成像图像时具有较好的适用性。
基于小波变换的红外热成像图像处理技术是通过对红外热成像图像进行小波变换分解和重构，实现对图像的去噪、增强和特征提取等处理过程。
一般来说，基于小波变换的红外热成像图像处理技术包括以下步骤：1. 红外热成像图像的预处理。
对红外热成像图像进行灰度拉伸、直方图均衡化等预处理操作，以增强图像的对比度和清晰度。
2. 小波变换分解。
将预处理后的红外热成像图像进行小波变换分解，得到不同尺度和频率的小波系数图像。
3. 小波系数的阈值处理。
对小波系数进行阈值处理，实现对图像的去噪和特征提取。
基于小波变换的红外热成像图像处理技术能够有效地提取出图像中的有用信息，同时实现对图像的去噪和增强，从而得到更加清晰和可靠的图像结果。
基于小波变换的红外热成像图像处理技术已在许多领域得到了应用，并取得了良好的效果。
在建筑领域，红外热成像技术能够检测建筑物表面的温度分布情况，从而发现建筑物的隐患。
多尺度小波变换在野值剔除中的应用
ｆ ｒ ， ｈ ｙ ｔｍ ｉ ｎ ｌ ｓｄ ｓ ｏ ｏ ｅ ｏ ｅ ｃ ｃ ｌ ｅ ｅ ｔ ｅｄ ｓ ｓ ｅ ｌｄ ｓｇ ａ ｓ ｉ ｔ ｄ ｂ ｌ ｎ ｆ — ｏ ｍ ｔ ｅ ｓ ｓ ｅ ｓ ａ ｉｃ ｍｐ ｓ ｄ ｔ ａ ｈ ｓ ａ ｅｗｈ ｒ ｈ ｉａ ｓ ｍｂ ｅ ｉ ｎ ｌ ｓ ｅ ｔ ｇ ｉ ｉ ｍａ ｅ ｙ Ｋａｍａ ｉ ｌ
ｔ ｒ ａ ｄ ｔ ｎ ｗａ ｌｔｒ ｃ ｎｓ ｒ ｔｏｎ ｉ ｐｐｌ ｄ ｔ ｔｔ ｅ ｂ ｓ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ ｖａ ｉ ｃ ｅ Ｔ ｈ ｓａｇｏ ｉｈｍ ｏｍ ｂ— ｅ ， ｎ ｈｅ ｖｅｅ ｅ ｏ ｔｕｃ ｉ ｓａ ｉ Ｏ ｇｅ ｈ ｅ ｔｅ ｔｍ ｔｏｎ ｉ ｒｏｕｓｓ ａｌ． ｉ ｌ ｒｔ ｅ ｃ ｉ
ｃ ｏｍ ｐ ｅ ｉｙ ｏ ｈｅＫ ａ ｍ ａ ｉｔ ｒａｇｏ ｉｈｍ ， ｎ ｅｆｃｅ ｔｆｌｅ ｉ ｇ ａｌｏｒｔ ｍ ｓｐｒ ｏ ｅ ｗ ｈｉｈ ｉ ｂｌ Ｏ ｅｌ ｉ ｔ ｌ ｘ ｔ ｆｔ ｌ ｎ ｆｌｅ ｌ ｒｔ ａ ｆｉｉ ｎ ｉｔ ｒｎ ｇ ｉｈ ｉ ｏｐ ｓ ｄ， ｃ ｓ ａ ｅｔ ｉ ｎａ ｅ ｍ ｏｕｔｉｒ ｌ ｆｅ ｖ ｅ ｕ ｔｓ ａｅ ｄ ｃ ｍ ｐｏ ｉｉ ｎ ａ ｅ ｏｎｓｒ ｔｏ Ｓｉ ｕｌｔｏ ｈ ｌｅ ｓ ｗｅ ｌａ ｔ ｒ ｗａ ｅｌｔｍ ｌｉｃ ｌ ｅ ｏ ｓｔｏ ｎｄ ｒ ｃ ｔ ｕｃ ｉｎ． ｍ ａ ｉｎ ｓ ｏｗｅ ｔ ｗｏ ｍ ｕ ｔｓ ａｅ ｄ ｂｏ ｈ ｔ ｌｉｃ ｌ ｗ ａ ｅ ｅ ｒ ｎｓ ｏ ｍ ｌｏｒｔ ｓｈａ ｅ ｇｏ ｄ ｒ ｓ ｔ ｎ ｅｉ ｉ ｔｏ ｏ ｔｉｒ ． ｖ ｌ ｔｔａ ｆ ｒ ａｇ ｉｈｍ ｖ ｏ ｅ ｕｌｓ ｉ ｌｍ ｎａ ｉｎ ｆｏｕ ｌｅ ｓ Ｋｅ ｙ ｗｏｒ ｓ： ａｍ ａ ｆｌｅ ； ｖｅｅ ｒ ｎｓ ｏ ｍ ； ｕｈｉｃ ｌ ｄ Ｋ ｌ ｎ ｉｔ ｒ ｗａ ｌｔｔａ ｆ ｒ ｍ ｓａｅ
基于小波变换剔除数据野点的方法
０ 引
言
飞行器的脱靶量信息是通过雷达测量设备对 目 标的 回波进行某种数据处理计算得到的 ， 在实际测量 中， 即使 目 标运动状态理想和设备工作正常、 原始 的测量数据质量非常高 ， 仍存在部分的随机误差 ， 使测量 的回波数据存在异常值或野点 ， 也就是其中存在一个或多个明显偏离 了某运动规律 的数据。常见 的野值 类型有单个野值 、 成片野值 、 重复性野值、 固定误差、 随机性野值等。 目 前在靶场主要应用的数据处理方法 为人工干预、 多项式滤波、 平滑微分技术以及基于观测模型的 Ｋ ｌ ａ 实时预报等 ， ａ ｎ ｍ 这些技术存在病态和发 散 以及其他不足 ， 严重影响了后续的数据处理 ， 不能保 障设备在试验中的高精度快速数据处理。将小波变 换剔除数据中野值的方法应用于靶场试验 ， 并结合各方面数据进行融合 ， 结果表明 ， 它准确、 可靠和 野 点 的方 法
葛 尧 孟 庆慈 安 玉华
（２４ 部 队 ・ ９９ １ 辽宁葫芦岛 ・２００ １５０ ）
摘
要
在脱靶 量数据 处理 中， 野点的存在对采用非线性最 小二 乘法估计 多普勒频 率的精度 会产 生恶化影响 。
本文研 究利 用野值 点和 多普勒频率在 小波域上 系数的 不 同， 对不同数 据段 的 系数设 定不 同阈值进行 处理 ， 而 从
达到去 除野值 点和恢 复多普勒频率 的 目的。试验结果表 明， 采用小波变换去除 了随机测量误差与野值 点对 多普
勒频率的影响， 对于后续的脱靶量参数估计没有任何不利影响。
关键词 小波变换 ； 多普勒频率 ； 野值 点； 脱靶 量
中图分 类号 ：５ ７ Ｖ５ 文献标识码 ： Ａ
Ａ ｅ ｈ ｄ ｏ ｍ ｏ ｉ ｇ ｔ ｅ Ｏｕ ｌ ｒ ｎ Ｄａ ａ Ｐｒ ｃ ｓｉ Ｍ ｔ ｏ ｆＲｅ ｖｎ ｈ ｔｉ ｓｉ ｔ ｏ ｅ ｓｎｇ ｅ
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术
为了解决这一问题，本文提出了一种基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术。
该技术利用小波变换的多分辨率分析特性，将图像进行多层分解，得到不同尺度下的图像信息。
对于每一层图像信息，采取不同的处理策略进行分析和处理，最终得到高质量的图像结果。
具体地，本技术的处理步骤如下：
1. 图像的预处理
红外热成像图像需要进行预处理，以消除噪声和其它不必要的干扰。
在本文中，采用中值滤波和高斯滤波进行图像的预处理。
2. 小波变换
将预处理后的图像进行小波变换，以得到不同尺度下的图像信息。
在本文中，采用离散小波变换进行图像分解，得到不同频率的图像信息。
3. 峰值检测
对于小波系数进行峰值检测，将峰值信息保留下来。
这个步骤可以通过人工设置峰值阈值进行。
4. 去除噪声
根据峰值信息，将低阈值的小波系数设置为0，以削弱小波系数中的噪声。
5. 图像重构
根据处理后的小波系数，进行小波重构，得到高质量的红外热成像图像。
本技术的优点是能够自动分析和处理红外热成像图像，有效地去除噪声和干扰，提高了图像的清晰度和准确性。
同时，该方法也具有良好的鲁棒性和稳定性，适用于不同类型的红外热成像图像处理。
总之，基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术在红外热成像图像的分析和处理方面具有较高的技术优势，对于红外热成像技术的发展和应用具有重要意义。
一阶差分与小波分析的GPS观测数据粗差探测
第２ ７期 ２ ０ １ ３年 ９月
科
学
技
术
与
工
程
Ｖ ｏ １ ． １ ３ Ｎｏ ． ２ ７ Ｓ ｅ ｐ ．２ ０ １ ３
１ ６ ７ １ —１ ８ １ ５ ｆ ２ ０ １ ３ ） ２ ７ — ８ ２ ０ ６ — ０ ５
Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｇ ｙ ａ ｎ ｄ Ｅｎ ｇ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ ｇ
２ ７ 期
计 中彦 ， 等： 一阶差分与小波分析 的 Ｇ Ｐ Ｓ观测数据粗差探测
８ ２ ０ ７
从 而， Ｘ（ ｉ ）的预估值 Ｘ ｓ （ ｉ ）可用 ｔ 时刻 前 的两 个 采样 值 （ 一１ ）和 Ｘ（ ｉ一２ ） 来求得。 （ ｉ ） ＝Ｘ（ ｉ 一１ ）＋［ Ｘ（ ｉ ）一 （ 一１ ） ］ Ｘ（ ｉ 一 １ ）＋［ Ｘ（ ｉ 一１ ）一Ｘ（ ｉ 一２ ） ］ （ ２ ） 假 设 △ 是 根 据一 定 规则 设 定 的 阈值， 当 （ ｉ ）一Ｘ（ ｉ ）≥ △时 ， 则判定此采样点为粗差 ， 并 用 （ ｉ ） 替 换 Ｘ（ ｉ ）。 阀值 △取样 本标 准 差 的三倍 。
２ ０ １ ３年 ５月 ９日收到 贵州省科技厅计划项 目资助
阶差 分 方 法 是 在 莱 因 达 准 则 法 的基 础 上 提
出。其基本 假设 为 ： 在 足够 小 的时 间段 内 的几 个 连 续采 样值 的 间隔应 相差 很 小 （ 即满 足香 农 定 理—— 采样 率大 于物理 量变 化 的最 高频 率 的情况下 ） 。即
观测量 如果 直接参 与 后续 变形 监 测 数 据处 理 ， 会 对 处 理结 果 的正确性 产生 不 利影 响。 因此 ， 在 Ｇ Ｐ Ｓ数 据解算 前 ， 对Ｇ Ｐ Ｓ数据 进行 粗差 的探 测 与剔 除 是必
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术随着红外热成像技术的发展，越来越多的应用领域开始采用红外热成像技术进行无损检测。
红外热成像技术可以通过检测目标表面的热量分布来实现对目标的检测和分析，从而可以用于工业、军事、医疗等领域的无损检测。
由于红外热成像图像的复杂性和噪声干扰的存在，传统的图像处理方法往往无法满足要求。
基于小波变换的红外热成像图像处理技术逐渐成为了研究的热点。
小波变换是一种数学工具，可以将信号或图像分解成不同尺度和频率的成分，从而可以更准确地分析信号或图像的特征。
在红外热成像图像处理中，小波变换可以有效地提取图像中的特征信息，去除噪声干扰，并实现对目标的无损检测。
下面，我们将详细介绍基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术。
一、红外热成像图像的特点红外热成像图像是通过红外热成像仪器获取的，它可以反映目标表面的热量分布情况。
红外热成像图像的特点包括以下几个方面：1. 复杂性：红外热成像图像往往包含大量的细节信息，且目标的热量分布具有很强的非均匀性。
2. 噪声干扰：红外热成像图像受到环境温度、设备自身的热噪声等因素的影响，会引入噪声干扰，降低图像质量。
3. 目标边缘信息：目标的边缘信息对于无损检测非常重要，但红外热成像图像的边缘信息往往模糊不清，需要进行进一步的处理。
传统的图像处理方法往往无法满足对红外热成像图像的处理需求，需要采用更加高效的技术来实现对目标的无损检测。
1. 小波变换的分解与重构在基于小波变换的红外热成像图像处理技术中，首先需要对图像进行小波变换的分解，将图像分解成不同尺度和频率的成分。
然后，根据实际需要选择合适的小波基函数，进行特征提取和噪声去除等处理。
将处理后的图像进行小波变换的重构，得到最终的处理结果。
2. 特征提取与噪声去除3. 边缘信息增强红外热成像图像中的目标边缘信息对于无损检测非常重要，但由于图像本身的特性，目标的边缘信息往往模糊不清。
基于小波变换的红外热成像图像处理技术可以通过分析图像的边缘信息，实现对边缘信息的增强，从而可以更加准确地实现对目标的无损检测。
小波分析在GPS动态监测数据粗差探测中的应用
（ ３ ） 和 的消失矩阵的阶数 ， 对于压缩非常有用 。
（ ４ ） 正则 性 ， 有 利于 信号 或 图像 的重 构获 得较好 的平 滑效 果 。
收 稿 日期 ： ２ ０ １ ３ — ０ ４ — １ ２
（ ５ ） 相似 性 ， 选 择 与信号 波形 特点 相 似 的小 波 ， 对压 缩 和去 噪有参 考价 值 。
２ 小 波探 测粗 差 的应 用分 析
本文 采 用 苏通 大 桥结 构施 工至 ４ ９ ３ ｍ时 ， 单 悬 臂 梁前 端 为 Ｇ Ｐ Ｓ动 态监 测 点 ， 以 Ｙ方 向 的变 形 数据 序 列
为例 ， 进行粗差 的探测与分析 。 同 由于采集 的数据序列质量 尚可 ， 粗差 的表现不是很 明显 ， 如图 １ 所示 。 为了更 好地进行研究 ， 分别在原数据序列 中的第 ４ ０ ０至 ４ ０ ５ 历元加入 ３ ｃ ｍ 的“ 离散态ห้องสมุดไป่ตู้ 粗差 ， 第６ ０ ０ 到６ ２ ０ 历元加 入４ ｃ ｍ 的“ 区域 态 ” 粗差。
０ 引 言
在现代化的测量数据采集过程中 ， 由于种种原因可能产生粗差 ， 在Ｇ Ｐ Ｓ 变形监测 中， 同样批量采集的监 测数据序列 中也可能含有粗差 ， 如果不及时处理粗差 ， 将使测量结果受到严重的歪 曲。为此 ， 从２ ０ 世纪 ６ ０ 年代 起 ， 对测 量 数据 中粗 差 的研究 一 直是 误差 理论 中的重 要课题 之 一 。【 】 早在 １ ９ ６ ８年 ， 荷兰 的巴尔达 教授 就
提出了数据粗差的探测法 ， 前提是一个平差系统只存在一个粗差 ， 用统计假设检验探测粗差 ， 这种方法 的优
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术
基于小波变换的红外热成像图像处理的无损检测技术
在红外热成像图像处理中，首先需要对原始图像进行去噪处理。
传统的去噪方法往往会导致图像细节部分的信息丢失，而基于小波变换的去噪方法在保持图像细节的同时能够有效地降低噪声的干扰。
通过对红外热成像图像进行小波变换，可以得到不同尺度和方向的小波系数，在频域上对各个尺度的小波系数进行阈值处理，将小于一定阈值的系数设置为0，从而实现了去噪效果。
通过实验证明，基于小波变换的去噪方法相比于传统的空间域滤波方法具有更好的去噪效果。
除了去噪处理，基于小波变换的红外热成像图像处理还可以应用于图像的特征提取。
基于小波变换的特征提取方法主要包括小波变换域的纹理特征提取和小波变换域的形状特征提取。
通过对红外热成像图像进行小波变换，可以得到不同频率的小波系数，利用这些小波系数可以提取图像的纹理特征。
常用的纹理特征包括能量、方差、对比度等，这些特征可以用来描述图像的纹理信息，从而为无损检测提供了可靠的依据。
基于小波变换的形状特征提取方法可以通过对小波系数的形状进行分析，提取出图像中的形状特征，例如边缘、角点等。
这些形状特征可以用来描述图像中的结构信息，从而提高无损检测的准确性。
基于小波变换的红外热成像图像处理技术在无损检测中具有广泛的应用前景。
通过对红外热成像图像进行小波变换，可以实现图像的去噪、特征提取和增强等处理，从而提高无损检测的准确性和可靠性。
未来，还可以进一步研究和优化基于小波变换的红外热成像图像处理技术，以满足不同领域对无损检测的需求。
平移不变小波变换在遥测数据去噪中的应用
平移不变小波变换在遥测数据去噪中的应用随着现代社会的发展，越来越多的信息技术被广泛使用，遥测数据的应用也越来越普及。
随着无线传感器网络的发展，网络中传输的大量信息需要经过信号处理，数据去噪就显得尤为重要。
小波变换（Wavelet Transform）是一种可以有效地处理信号的有效方法，可以有效地消除信号中的混响噪声、高斯噪声等，以实现高质量的数据去噪和重构。
小波变换是一种多阶小波分析分解技术，它可以有效地处理具有时间局部性的信号，实现有效的数据去噪。
小波变换把原始信号分解为若干幅子信号，其中各个子信号分别包含了原始信号的不同频率成分，这样就可以准确地消除噪声信号，改善信号处理结果。
平移不变小波变换（Translation-Invariant Wavelet Transform）是一种新兴的小波变换方法，它可以有效地实现信号的改善和去噪。
在信号处理过程中，它利用了平移不变的特性，从而可以有效地实现信号的去噪和改善。
根据不同的小波基，平移不变小波变换可以实现不同的去噪特性，其中的核心原理是采用相同的小波函数作为基，保留原始信号的能量分布特性，实现对信号的恒定处理。
平移不变小波变换在遥测数据去噪中有着重要的应用。
由于遥测数据中存在诸多噪声，如果采用传统的信号处理方案，很难实现高质量去噪，平移不变小波变换可以有效地消除噪声信号，实现高质量的数据去噪和重构。
另外，平移不变小波变换也可以有效的实现数据的改善。
通过不同的小波基设计，可以有效地处理遥测数据中的时域和频域信号，实现更好的数据改善，提高信号的处理精度。
另外，平移不变小波变换还具有计算效率高的优势。
相比于其他的信号处理技术，它可以快速而准确地进行数据处理，从而可以节省信号处理时间，提高信号处理效率。
综上所述，平移不变小波变换是一种新兴的小波变换技术，可以有效地处理遥测数据的噪声，并可以实现高质量的数据去噪和改善，还具有计算效率高的特点，在遥测数据去噪中具有重要的应用价值。
小波变换在地震勘探中的应用
小波变换在地震勘探中的应用地震勘探是一种常用的地质勘探方法，它通过观测地震波在地下的传播和反射来获取地下结构信息。
在地震勘探中，小波变换被广泛应用于地震数据的处理和解释。
小波变换是一种数学工具，它可以将信号分解成不同频率的成分，从而提供更详细和准确的地下结构信息。
首先，小波变换可以用于地震数据的去噪。
地震数据通常包含大量的噪声，这些噪声会干扰地震波的传播和反射，从而影响地下结构的解释。
通过应用小波变换，可以将地震数据分解成不同频率的成分，然后根据频率的特性选择合适的阈值进行去噪。
这样可以有效地去除噪声，提高地震数据的质量。
其次，小波变换可以用于地震数据的压缩和压缩感知。
地震数据通常具有大量的冗余信息，而小波变换可以将信号分解成不同频率的成分，从而提供了一种有效的压缩方法。
通过选择合适的小波基函数和分解层数，可以将地震数据压缩到较小的存储空间中，同时保留重要的地下结构信息。
此外，小波变换还可以与压缩感知理论相结合，通过选择少量的测量样本和适当的重建算法，实现对地震数据的高效压缩和重建。
此外，小波变换还可以用于地震数据的频谱分析和频率域处理。
地震数据的频谱特性可以提供地下结构的频率分布信息，从而帮助解释地下构造和岩性。
通过应用小波变换，可以将地震数据转换到频率域，然后进行频谱分析和滤波处理。
这样可以提取地震数据的频率特征，帮助解释地下结构的频率分布和变化规律。
最后，小波变换还可以用于地震数据的时间-频率分析和时频域处理。
地震数据的时间-频率特性可以提供地下结构的时变信息，从而帮助解释地震波的传播和反射过程。
通过应用小波变换，可以将地震数据转换到时频域，然后进行时间-频率分析和时频滤波处理。
这样可以提取地震数据的时变特征，帮助解释地下结构的时变规律和动态过程。
综上所述，小波变换在地震勘探中具有广泛的应用。
它可以用于地震数据的去噪、压缩和压缩感知，频谱分析和频率域处理，以及时间-频率分析和时频域处理。
通过应用小波变换，可以提高地震数据的质量和分辨率，从而提供更详细和准确的地下结构信息。
结合SVD的小波变换在外弹道野值剔除中的应用
１ 奇 异值 分 解 与相 空 间重 构
奇 异值分解是指 ， 给定一 个 Ｎ Ｘ 阶矩 阵 Ａ进 Ｍ 行奇异值 分解 是 寻找 ２个 酉 矩 阵 Ｕ ∈ Ｒ 和 Ｖ ∈ Ｒ ， 并且 Ｕ和 满 足 Ｕ ７Ｉ和 Ｕ － －
Ａ ＝ ｌ ｉｇ Ａ ， ２ … ， ｊ ａ ｛ 。Ａ ， Ａ ｝ ｄ
数 据 中存在 野 值 时 ， 些 方 法 往 往 失 效 ， 型 的 表 这 典 现是 最小 二乘 法 的相 关矩 阵将 变得病 态 。Ｓ Ｄ（ ｉ— Ｖ ｓ ｎ
ｇｌｒ ａｕ ｘ ａｔ ｇ Ｓ Ｄ） ｕａ ｌｅｅｔ ｃ ｎ ，Ｖ 方法 是近 １ ｖ ｒ ｉ ０年来 在数 据 处理 领域 中 广 受 关 注 的一 种 数 据 预 处 理 方 法 ～， Ｓ Ｄ方法 并行 计算技 术 的实现 ， 得 Ｓ Ｄ计 算 量 大 Ｖ 使 Ｖ
熵增量准则， 对奇异值进行 筛选 ， 根据 Ｓ Ｄ逆 变换重构原信号 这一方法克服 了 Ｈ ｎｅ 矩 阵相 空间构建 方法数 据 Ｖ ａｋｌ
端 点 失 真 问 题 ， 小波 分 解 后 分 量 重 构 的 相 空 间可 以满 足 正 交性 ， 一 步提 高 了 Ｓ Ｄ 进 行 数 据 降 噪 和 野 值 检 测 的 以 进 Ｖ 精 度 。 仿 真 数 据 和 试 验 数 据 处 理 结 果证 明 了这 一 方 法 的 有 效性 。
化位 置测 元 的单 调 性 以及 速 度 和 加 速 度 测 元 的简 单性 ， 出外 弹道测 量 数 据 奇 异值 分 解 后 有 用 信 息 得
对 应 的奇 异值 ， 用奇 异 熵 增 量进 行 判 别 具 有 较 好 利 的效果 。利 用文 中方 法 ， 将 野 值剔 除 和数 据 降 噪 可
阵投 影 到 一 系列 不 相 关 的 子 空 间 中 ， 果 存 在 噪 如
基于小波变换的雷达信号地杂波滤除
计 算 机 工 程 与 设 计
ＣＯＭ Ｐ ＵＴＥ ＥＮＧＩ Ｒ ＮＥＥ ＮＧ ＲＩ ＡＮＤ ＤＥＳ ＧＮ Ｉ
Ｆｅ ． ０ ２ ｂ ２ １
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ２ １３ ．
第 ３ ３卷
第 ２期
基于小波伟 ，程 浩 ，刘 国庆
２０ ０ ６年 ，孟 昭 林 、王 红 艳 ＿ 利 用 生 成 正 确 的 地 物 杂 波 滤 波 ｌ ３ ］
间位置 、强弱 分布 、多普勒 速度 和谱 宽 ，但其 同样 也 能测 到非降水 目标 物。当非 气象 目标物 被处 理进 雷达基 数据 时 就造成 了杂波 污染 。如 果把 非气象 目标 物 的杂波 误认 为 降
进行验证 ，实验结果衷 明，该算法能够有效地抑制杂波信 号。 关键词 ：周期延拓 ；小波重构 ；二次规划 ；地杂波 ；有效集
中 图 法 分 类 号 ： Ｎ９ １ ７ 文 献 标 识 号 ：Ａ 文 章 编 号 ：１０ —０ ４ （ ０ ２ ２０ ９ ５ Ｔ １． ２ ０ ０７ ２ ２ １ ）０ ７ ３０
传统 的重构算法在滤波过程 中运用 到大量 的卷 积运算 ， 卷积运 算不但运算量 大 ，而且 表示 繁琐 ，因此本文 在 Ｍａ ｌ —
ｌｔ ａ 算法 的基础上给 出了一种相对 简化 的运用 线性组 合 的方
式进行小 波重构算法并详细 的给出了它的推导过程 。
设输入 的一维信号 ｆ （ ）经 过一 层小波 分解后 得 到长
杂波识别及其过 滤算 法 。贺军 涛＿ 利用 速度 上 的差别 区分 ５ ］ 运动 目标的和杂波 ，这一差 别反 映在 回波 中是它 们具有 的
下 ，来 自雷达站邻 近地 区地物 目标 的散 射 回波 。异 常传播
基于小波变换的着舰引导雷达数据剔野算法
基于小波变换的着舰引导雷达数据剔野算法桑德一;赵建军;姚刚;任喜【摘要】在着舰引导雷达的标校过程中，产生的数据包含带趋势项的野值，它不能简单地根据某种统计算法予以剔除。
根据小波变换和莱以特理论，提出了一种小波变换与莱以特准则结合的剔野算法，该算法先用小波变换去除数据的趋势项，然后根据莱以特准则剔除剩余数据的野值，最后合并趋势项，实现了着舰引导雷达数据带趋势项的野值剔除。
%The data generated in the calibration of the landing guidance radar contain outliers with a trend item,which can not simply be removed according to some statistical algorithms. An outlier excluding algorithm combining wavelet transform and 3σ criterion is proposed based on analysis of the wavelet transform and 3σcrit erion. The algorithm uses wavelet transform to re-move the trend item of data first,excludes outliers of the remaining data according to 3σ criterion,and then mergers the trend item to achieve the outliers excluding of landing guidance radar data with trend items.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2014(000)013【总页数】4页(P26-29)【关键词】着舰引导雷达;小波变换;3σ准则;剔野【作者】桑德一;赵建军;姚刚;任喜【作者单位】海军航空工程学院，山东烟台 264001;海军航空工程学院，山东烟台 264001;海军航空工程学院，山东烟台 264001;海军航空工程学院，山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】TN957.51-34;TJ02着舰引导雷达是航母起飞和着舰引导系统的重要组成部分，为实现舰载机的安全起降提供了有力保障。
小波变换粗糙度
小波变换粗糙度摘要：1.小波变换简介2.小波变换在粗糙度计算中的应用3.小波变换与其他粗糙度计算方法的比较4.小波变换在实际应用中的优势和局限5.总结正文：1.小波变换简介小波变换是一种信号处理方法，广泛应用于图像处理、语音识别、振动分析等领域。
它具有多尺度分析的特点，可以有效地提取信号中的高频信息和时域信息。
小波变换的基本思想是将信号分解成不同尺度、方向和频率的子带，从而更好地分析和处理信号。
2.小波变换在粗糙度计算中的应用粗糙度是表征物体表面质量的一个重要参数，通常用于评估材料表面的光滑程度。
小波变换在粗糙度计算中的应用主要体现在对表面粗糙度的多尺度分析。
利用小波变换可以将表面粗糙度分解成不同尺度、方向和频率的子带，从而得到粗糙度的多尺度特征。
3.小波变换与其他粗糙度计算方法的比较传统的粗糙度计算方法，如高斯滤波、中值滤波等，主要关注表面粗糙度的平均值或局部特征。
而小波变换可以从多尺度、方向和频率的角度全面分析表面粗糙度，更准确地反映物体的表面质量。
此外，小波变换具有较高的计算效率，适用于实时监测和控制场景。
4.小波变换在实际应用中的优势和局限小波变换在粗糙度计算中的优势主要体现在多尺度分析、计算效率等方面。
然而，小波变换也存在一定的局限性。
首先，小波基函数的选择对分析结果有较大影响，需要根据实际应用场景选择合适的基函数。
其次，小波变换在处理高频信号时可能会产生边缘效应，需要结合其他方法进行修正。
5.总结小波变换作为一种多尺度分析方法，在粗糙度计算中具有显著优势。
通过将表面粗糙度分解成不同尺度、方向和频率的子带，小波变换可以更准确地反映物体的表面质量。
同时，小波变换具有较高的计算效率，适用于实时监测和控制场景。
应用小波变换实现光谱的噪声去除和基线校正
有信号分解时小波基和分解层数的选取以及阈值 处理时阈值算法和量化方法的选取。
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* * * * * 光学* 精密工程* * * * *
* * （"） 光谱信号长度 & 的选取
第 "L 卷
!" 小波域内噪声去除和基线校正的 实验
! ! #" 实验数据集 光谱信号： 为能对各个参数的效果进行 （"） 评估， 最好采用不含干扰的纯光谱信号， 然而， 通 过实测的办法是很难获得的， 本文采用仿真的纯 光谱信号作为标准信号。 噪声信号： 严格地说， 应先考察光谱中噪 （#） 声的种类再对噪声仿真， 本文认为高斯白噪声。 基线信号： 通过 ! % " # $ # & " # ’ " $ # ’ " & … （$） & "# %# & "" % & "( 来仿真得到， 如图 $ 所示。
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小波变换粗糙度
小波变换粗糙度摘要：1.小波变换与粗糙度的概述2.小波变换在粗糙度分析中的应用3.小波变换粗糙度的优缺点4.小波变换粗糙度的发展前景正文：一、小波变换与粗糙度的概述小波变换是一种信号处理方法，它具有多尺度分析、局部特性和时频分析等优点。
粗糙度是表面质量的重要指标，常用于评价零件加工后的表面状态。
将小波变换应用于粗糙度分析，可以有效地提取表面粗糙度的特征信息，从而为粗糙度评定提供科学依据。
二、小波变换在粗糙度分析中的应用1.小波变换在表面粗糙度特征提取中的应用通过小波变换，可以获得表面粗糙度在不同时间尺度和空间尺度的信息，有助于分析表面粗糙度的特征。
例如，通过小波分解系数的能量和频率可以描述表面粗糙度的整体特性，而通过小波系数的局部变化可以描述表面粗糙度的局部特性。
2.小波变换在表面粗糙度评定中的应用利用小波变换分析表面粗糙度的特征参数，可以将其与粗糙度标准进行对比，从而实现对表面粗糙度的评定。
例如，通过计算小波分解系数的标准差、平均值和变异系数等参数，可以评价表面粗糙度的整体水平、平均水平和离散程度等。
三、小波变换粗糙度的优缺点1.优点（1）具有较好的多尺度特性，可以全面分析表面粗糙度的特征；（2）具有较强的局部特性，可以准确描述表面粗糙度的局部信息；（3）具有较高的计算效率，适用于大规模表面粗糙度数据的分析。
2.缺点（1）小波变换参数的选择对分析结果有一定影响，需要结合实际情况进行优化；（2）对于复杂表面形状和结构，小波变换的分析效果可能受到影响。
四、小波变换粗糙度的发展前景随着小波变换理论的不断完善和应用技术的不断发展，小波变换在粗糙度分析领域的应用将更加广泛。
同时，结合深度学习、图像处理等技术，有望进一步提高小波变换粗糙度分析的准确性和实时性。
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四 ） ５绘 第 ３ 卷 第 ２期 ２０ １￣ １ ｌ ０ ８年 ４月
５ ｌ
基于小波变换 的地 图数字化粗差探测 与剔 除
范 玉茹 范建 军 马 莉
， （ ．信 息工程大学测绘学院，河南 郑州 ４ ０ ５ ； １ ５ ０２
２ ６４ ．６ ２ ０部队，北京 １０ ４ ； ３ ０ ０ ２ ．郑州市 中原 区房管 局，河南 郑州 ４ ０ ０ ） ５０６
使得 数 字化 数 据通 常 都包 括 系 统误 差 、 随机 误 差及 个别 异 常误 差 。对 于 系统 误 差 ，通 常 是通 过 系 统 误
差拟 合 进行 纠 正 ， 即将 扫 描 后控 制 点 的 量测 坐 标 作 为独 立观 测值 ，将 观 测值 与 其理 论 值 （ 已知 控制 点
［ 摘要］本文基于小波多分辨率的特性 ，根据其去噪原理 ，将其应用到数字化数据粗差的探测及剔除的处理上， 并针对 小波 阂值方法 去除粗差提 出了调节 阂值 的 自适应性方法进行 了试验分析 ，达到 了预期 的目的。 ［ 关键词］小波变换：粗差；地图数字化；多分辨率分析 ［ 中图分类号］ ２ １ ５ Ｐ ３ ． ［ 文献标识码 ］Ａ ［ 文章编号］１０ — ３ ９ （０ ８ ２ ０ ５ — ３ ０ １８ ７ ２ ０ ）０ — ０ １０
地 图数字 化是Ｇ ｓ 种重要 的 数据来 源 ，数字 化 Ｉ一
方 式主 要 有手 工 数字 化 和扫 描 数 字化 两 种 。由于 存 在仪 器 误差 、 图纸 变 形误 差 及 数字 化 作 业误 差 等 ，
分析。
１ 小 波 分 析 理 论
小 波 分 析 （ ａ ｅ ｅ ｎ ｌ ｓ ｓ Ｗ ｖ ｌ ｔ Ａ ａ ｙ ｉ ）是 属 于 时频 分 析 的 一种 ，被 称 为傅 立 叶分 析 发展 的 新里 程碑 ，其
应用 领域 非 常广泛 。 波变 换是 一种信 号 的时 间一 尺 小 度 分 析 方 法 ， 它具 有 多 分 辨 分 析 Ｍｌｉｒｓｌｔｏ ｕｔ－ｅｏｕ ｉｎ Ａ ａｙ ｉ） 的特 点 。常用 的小 波分析 函数为 ： ｎ ｌ ｓｓ
坐 标 ）之差 值 当作 随机 误 差 进行 分 析 ；对 于 异 常误 差也 称 为粗 差 的 处理 方法 有 很 多 ，通 常主 要 采用 数 理 统 计 的方 法进 行 粗 差 的探 测和 剔 除 ，例 如 实 际工
ｅｒｒｏ ｄｕｔ ｇｔｅｔｒｓｏｄｖｌｅｏ ｅａａｔ ｅａａ ｓ ｗａ ｅ ｔｈｅｈ ｌ ａ ｅ ｗｈｃ ｎ ｃｔｓ ｅｍｅ ｏ ｒ ｆａｊｓｎ ｈｅｈ ｌ ａ ｆ ｄ ｐｉ ｇ ｉ ｔ ｖｌ ｒｓｏｄｖ ｕ ， ｉｈｉｄ ａｅ ｔｄ ｏ ｉ ｈ ｕ ｈ ｔ ｖ ｎ ｅｔ ｌ ｉ ｈ ｔ ｈ
３ Ｚ ｏ ｇ ｕ ｓ ｉｔ ｆ ｅ ｇ ｈ ｕＣｉ ａ ｍｔ ｔｏ ｔ， ｈ ｎ ｚ ｏ ５ ０ ６ Ｃｈｎ ） ． ｈ ｎ ｙ ａ Ｄｉｔ ｃ ｎ ｚ ｏ ｔ Ｒｅ ｌ ｎ ｒ ｏ Ｚｈ ｙ Ｅｓ ｅＡｕｈ ｒ ｙ Ｚ ｅ ｇ ｈ ｕ４ ０ ０ ， ｉａ ｉ
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｗａ ｅｅ ｌ － ｓ ｌｔ ｎ ｃ ａａ ｔ ｒｓｉｓ ｉ ｃ ｏ ｄ ｃ ｔ ｔ ｐ ｎ ｉ ｌ ｆ ｄ － ｏ ｓｎ ， ｅ ｓ ｄ ｏ ｖ ｌｔ ｍｕ ｔ ｒ ｏ ｕ ｏ ｈ ｒ ｃｅ ｔ ， ｎ ａ ｃ ｒ ａ ｅ ｗｉ ｉ ｒ ｃｐ ｅ ｏ ｅ ｎ ｉｉ ｇ ｔ ｈ ｉｅ ｉ ｉ ｃ ｎ ｈ ｓ ｉ ｈ ｐ ｐ ｒ ｐ ｌ ｓ ｔ ｎ ｄ ｇ ｔｌｄ ｔ ｒ ｓ ｒｏ ｅ ｅ ｔ ｎ ａ ｄ ｒ ｍｏ ｉ ｇ ａ ｄａ ａｙ ｉ ｔ ｏ ｓｆ ｒ ｅ ｔ ｂ ｕ ｍｏ ｉ ｇｇ ｏ ｓ ａ ｅ ｓａ ｐ ｉ ｉ ｉ ａａ ｇ ｏ ｓｅ ｒ ｒ ｔｃ ｏ ｅ ｉｉ ａ ｄ ｉ ｎ ｅ ｖｎ ， ｎ ｎ ｌ ｓｓｍｅ ｄ ｓ ｏ ｔｒ ｈ ｏ ｔ ａ ｅ ｖｎ ｒｓ
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Ｆ Ｎ Ｙ ． Ｆ ＮＪ ｎ ｕ Ａ ｕｒ ， Ａ ｉ － ｎ ｕ ａ ｊ ＭＡＬ２ ｉ
作中经 常采用 的莱茵达 准则 ，将残 差大 于３ 倍样本 标 准 差 的观 测值 看 作粗 差 。类似 从 残 差 的大 小判 别 粗
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差的方法 ，除了莱茵达准和 狄 克逊 准 则 等 。利用 残 差 探测 粗 差 会 引起 模 型误 差 的影 响 ，并且 它 们 都 以数 据按 正 态 分布 为前 提 的 。文献 ２ 出 ，数 字化 数据 不一 定服 从 提
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Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ａ ｅｅ ｒ ｎ ｆ ｒ ； ｏ ｓＥ ｏ ； ｇ ｔｌ ａ ｓ Ｍ ｕ ｔ ｒ ｓ ｌ ｔ ｎ Ａｎ ｙ ｉ ｙ ｒ ｓ Ｗ ｖ ｌｔ ａ ｓｏ Ｔ ｍ Ｇｒ ｓ ｒ ｒ Ｄｉ ｉ ｐ ； ａＭ ｌ －ｅ ｏ ｕ ｉ ａ ｓｓ ｉ ｏ ｌ
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