基于经验模式分解的大气边界层高度提取

研究大气边界层的实时高度是研究天气、气候和大气环境污染的迫切需要。激光雷达成为探测边界层时空演变特征的最有效手段。目前国际上用于反演激光雷达数据获取大气边界层高度的主要方法有梯度法、标准偏差法、曲线拟合法等。本文采用偏振拉曼—米散射激光雷达的实测数据,介绍梯度法中的二阶求导反演激光雷达数据提取大气边界层高度,并采用经验模式分解(EMD)方法处理数据。通过对结果进行分析,发现提取的大气边界层高度值与利用诊断式求得的高度值的吻合性比较理想。     

基于双Fabry-Perot标准具的双边缘测风激光雷达系统

本文明确了全球大气风场观测的重要性,较为详细地介绍了测风的基本原理、基于双Fabry-Perot标准具的双边缘测风激光雷达的系统结构和技术参数。明确了测风系统回波数据的处理方法及风速测量的误差计算。该风速反演方法和误差估算方法的可行性已经被实验验证。     

热带风暴“海贝思”的双多普勒雷达风场反演分析

本文利用厦门和泉州新一代多普勒天气雷达的径向速度数据,利用双雷达反演技术反演热带风暴"海贝思"的风场,并与单雷达反演结果进行对比分析。结果发现,双雷达联合反演能够给出风场的气旋性涡旋辐合。     

机载激光雷达点云数据处理研究

随着社会的发展,人们对森林的关注程度逐渐的提高,对于森林的研究传统的方法越来越不能够满足我们的研究需求,由于森林面积大,植物种类广,所处地理环境位置的特殊,在研究的过程中带来了诸多的不便。在森林研究方面,越来越多的使用到机载激光雷达提供的数据。本文利用机载激光雷达数据进行了DSM和DEM研究,并利用CHM对森林密度、单木参数等植被参数进行反演研究,可帮助林业部门准确、及时掌握森林资源等信息。     

小波包去噪在暂态电能质量信号去噪中的应用

为了提高暂态电能质量检测的精度,就要求被检信号去噪效果达到最佳;本文通过对比小波去噪和小波包去噪的优劣性,以此选出效果较好的小波包去噪进行深层次筛选,包括对sym4小波包、sym8小波包、d B3小波包、d B5小波包去噪的效果比较,从而筛选出效果最好的sym5小波包去噪方法。该方法有效克服了小波去噪效果不佳而致使信号失真的缺点,应用范围也不仅仅局限在低频范围;除此之外,减少了去噪过程中信息损失,使信噪比和均方根误差等性能指标较之小波去噪有明显优化。     

基于小波变换的信号奇异性检测研究

信号的突变性或奇异性经常携带有比较重要的信息,它是信号重要的特征之一。本文介绍了小波变换的基本概念,讨论了小波变换的奇异性检测方法,可以应用于海洋声波信号的奇异性检测。阐述了高斯和Daubechies小波函数的信号奇异性检测原理及其MATLAB仿真实现,分析了信号奇异点的定位方法和小波检测效果,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及小波尺度的选取对检测结果的影响,为非平稳信号的奇异性检测的研究提供了一种行之有效的方法。     

基于多源遥感数据提高山地森林识别精度——以祁连山国家公园肃南县段为例

本研究旨在探索一种基于多源遥感数据的提高山地森林识别精度的方法。以祁连山国家公园肃南县段为实验区，结合ICESat/GLAS（geoscience laser altimeter system ）星载激光雷达数据、Landsat OLI影像、Google Earth高分辨率影像、DEM数据以及样地调查数据，综合利用各数据提供的垂直结构、光谱、季相和地形特征探索基于多源遥感数据的山地森林识别精度提升方法。结果表明：1）将经过地形校正后的GLAS数据提取的垂直结构信息与光谱信息结合能够提高山区复杂地形条件下森林范围识别的精度，相比仅依据光谱特征进行分类，依据光谱及垂直结构综合特征分类时其总体分类精度提高了10.67%。2）地形信息的加入能够尽量全面的考虑到不同地形特征上各森林类型的不同光谱特征，从而提升森林类型的识别精度，且就本研究区域而言，加入坡向信息比海拔信息更能够提高森林类型的分类精度。3）多源多时相遥感影像提供的季相特征能够对不同森林类型的分类提供帮助，而不同的波段组合对分类精度几乎没有影响。 研究对探索低成本、高时效、操作方便并具有一定精度保证的山地森林识别方法具有一定的借鉴意义。     

一种相干积累的海面目标检测方法

海面目标的检测是当前研究的热点之一,本文基于实测数据,分析和比较了相干积累和非相干积累的处理性能。实测数据的分析结果表明,相对于非相干处理,相干处理有明显的优势。     

基于小波理论的电力系统故障分析研究

本文介绍了小波变换的基本原理,通过检测奇异性,采用Harr小波变换对电力系统故障信号进行分析判断。仿真结果表明,小波变换能够很好地消除电力系统故障信号噪声,并准确检测出故障点。     

小波分析对于GPS观测数据优化的理论及应用

小波分析是目前数学中一个迅速发展的新领网域,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。小波变换的概念是由法国从事石油信号处理的工程师J.Morlet在1974年首先提出的,通过物理的直观和信号处理的实际需要经验的建立了反演公式,当时未能得到数学家的认可。本文结合GPS数据处理,分析了多尺度分析和小波变换的基本原理及其应用,对于GPS观测数据优化提供一种可能性方法。