小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法，讨论了该理论在振动攻丝扭短采样信号滤波中的应用，通过对所获得的扭矩信号进行小波变换，将其分解成若干个互不重叠的频带，利用阈值量化处理的方法去除噪声（高频信号），再将剩余部分进行重构，形成了抑制噪声的滤波信号，实验结果表明，该方法对采样信号进行滤波是十分有效的，对提高扭矩测量值的计算精度很有利。     

小波分析在振动攻丝扭矩信号滤波中的应用

介绍了小波分析理论及小波变换的快速算法 ,讨论了该理论在振动攻丝扭矩采样信号滤波中的应用 ,通过对所获得的扭矩信号进行小波变换 ,将其分解成若干个互不重叠的频带 ,利用阈值量化处理的方法去除噪声 (高频信号 ) ,再将剩余部分进行重构 ,形成了抑制噪声的滤波信号 .实验结果表明 ,该方法对采样信号进行滤波是十分有效的 ,对提高扭矩测量值的计算精度很有利     

玉石水库大坝扬压力观测与分析

通过对营口市玉石水库大坝扬压力观测数据整理与分析可知,扬压力的大小是坝体是否稳定的重要参数,它是经过帷幕灌浆和排水管2次削减后的水头值。扬压力随库水位升高而加大,随库水位减少而减小。     

数字农业图像在小波变换中信号滤波步骤

对于传统数字农业在信号处理过程中经常首先将含有杂波噪声污染的信号进行傅立叶变换,然后经过滤波组装置操作后,再对其进行逆傅立叶变换得到较为"纯净地"信号,但是在滤波操作过程中;由于低通滤波平滑的作用,消除高频噪声的瞬间会使得边缘信息与纹理特征发生突变或冗余,这将在一定程度上对图像滤波的处理造成负面影响,从而影响图像处理数据真实性与可靠性;本文将从图像的去噪、压缩、增强三方面出发深入详细介绍图像高频与低频滤通的全过程;这将对进一步了解农业图像传输具有重要作用。     

土壤水分自动观测数据分析与订正

对山东莱阳气象局近3年获得的自动土壤水分观测数据（简称器测数据）和人工观测土壤湿度数据（简称人工数据）进行对比分析。运用逐步回归分析建立了以器测数据为因子的订正方程,并进行效果验证。结果表明,各层土壤湿度经订正后误差明显减小;各种订正方程的订正效果不同;不同的深度层订正效果不同,深层土壤湿度订正后达到满意的效果,上层土壤湿度订正后未获得满意效果。同时,分析了造成偏差的可能原因。     

新型自动气象站观测数据缺测问题分析处理

笔者结合黑龙江省同江市使用新型自动气象站实际情况,概述新型自动气象站并分析了新型自动气象站观测数据缺测问题及处理,提出降低观测数据缺测率的对策,以提升地面测报质量。     

ISOS软件正点观测异常数据的处理方法

该文归纳整理了新型自动站(DZZ3型)使用以来ISOS软件"正点观测编报"业务模块中常见异常数据的处理方法,结合最新地面观测业务技术规定,通过实例分析,对温湿度、气压、降水、风向风速、地温、能见度等气象要素异常数据的处理过程进行了详细阐述,为气象观测员在正点观测时次快速处理各类异常数据提供参考。     

红原地区新型自动气象站观测数据异常或缺测分析处理

本文结合红原地区新型自动气象站使用实际,分析红原县地理气候特征和自动气象站观测情况,提出新型自动气象站观测数据异常或缺测的处理方法,以期提升地面测报质量。     

人体振动响应中小波滤波方法的应用

介绍了小波分析方法在人体振动信号处理中的应用.通过对采样频率相对较高、用于舒适性评价的信号进行数字低通滤波,采用等间隔抽取数据的方法获取采样频率相对较低、用于运动病评价的样本数据,以减小用于运动病评价数据的存储量和信号分析的运算量.     

基于小波分析的图像压缩与去噪研究

介绍了图像小波分析的基本理论和基于小波变换的分解与重构原理,利用小波变换对二维图像进行分解,将原始图像分解成不同方向、不同频率成分的子图像.同时对含噪图像进行小波分解,通过选取适当的阈值,对小波分解系数进行阈值量化,再对高低频系数重构,实现图像的去噪.最后运用MATLAB仿真平台进行仿真验证,仿真结果表明:利用小波分析对图像进行压缩和去噪可以得到非常好的压缩效果和去噪效果,对工程应用具有一定的借鉴意义.     

基于正交小波包变换的工程图纸降噪方法

针对工程图纸数字图像的特点，对小波包降噪方法中阚值和阈值函数的选择进行了讨论，给出了适合工程图纸数字图像降噪的小波包方法的具体实现步骤。实际应用结果表明，该方法可有效消除图像中的噪声，所选阈值和阈值函数是合理的。     

基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法

【目的】解决在农业环境中识别脐橙的目标区域存在的噪声干扰、检测效果不理想等问题。【方法】提出一种基于小波变换与Otsu阈值去噪的脐橙识别方法。首先选择较好的对比度,建立有利于图像分割的YCbCr颜色模型;然后设计一种基于Otsu阈值去噪的脐橙检测算法,进而减少脐橙分割区域的噪声干扰;最后提出质心补圆法确定脐橙在图像中的位置,并在原始图像中显示检测结果。【结果】泛青色和橙色脐橙识别率分别为87.10%和94.18%,顺光和逆光情况下脐橙识别率分别为92.96%和90.15%,遮挡和未遮挡情况下脐橙识别率分别为90.82%和93.18%,总识别率为92.07%。【结论】该方法环境适应性强,适用于农业环境下不同遮挡、光照和表皮颜色情况的脐橙图像识别处理。     

基于正交小波系数的阈值降噪法

依据信号与噪声小波变换系数的差异,提出的用阈值法去噪可以很好的使噪声得到抑制,且几乎保留了原始信号所有的特征点.本文详细阐述了小波分析信噪分离的基本原理和方法,通过仿真分析得到良好的效果,为信号去噪提供一条有效的途径.     

一种基因芯片图像滤波混合法

对基因芯片的表达数据进行分析，有助于获得基因的表达谱与功能之间的关联信息，而基因芯片图像的滤波方法，对于获得高质量的基因表达数据具有重要的意义。本文采用小波和中值滤波混合法对基因芯片图像去噪，采用的小波硬门限阈值量化法去噪预先处理了基因芯片图像的部分高频噪声，避免了图像有用信号湮灭；而中值滤波法弥补了小波分析中的噪声指数较高的局限性。与传统的基因芯片图像滤波方法进行对比实验，结果表明，该方法能够在有效去除基因芯片图像噪声的同时，很好地保持图像的边缘和细节信息。     

线性回归分析中重复与非重复性问题研究

本文就一元线性回归，分相同水平及不同水平两种情形，讨论了重复与非重复试验对回归方程精度的影响，得到如下结论：相同水平序列下，重复试验的回归精度高于非重复试验；不同水平序列下非重复试验的回归方程的精度在一定条件下可能高于重复试验，并给出了此时应满足的水平设置条件。     

基于多源数据的根河实验区生物量反演研究

森林是陆地生态系统的重要组成部分,精确估测森林地上生物量能够减少陆地生态系统碳储量的不确定性。本文以内蒙古大兴安岭根河实验区为研究区,基于森林样地调查数据、Landsat 8 OLI、机载P-波段PolSAR以及ASTER GDEM数据,分别采用多元线性逐步回归法和基于随机森林算法(Random Forest, RF)进行特征优化选择后的k-最近邻(k-nearest neighbors, k-NN)法对研究区森林地上生物量(above-ground biomass, AGB)进行估测,对比验证采用不同类型数据(单传感器数据和多传感器数据)时2种方法的反演结果来寻求森林AGB估测的最优方法和输入因子,最后利用最优的估测方法来反演整个研究区的森林AGB,生成根河实验区的森林AGB等级分布图。结果表明:对于多元线性逐步回归和k-NN 2种不同的方法,森林AGB的反演都表现出较为一致的结果,即采用多传感器遥感数据(Landsat 8 OLI和机载P-波段PolSAR数据)比采用单传感器遥感数据估算的森林AGB精度要高;而在同时采用多传感器遥感数据进行森林AGB的反演中,k-NN算法的估测结果(R2=0.65, RMSE=17.49 t/hm2)明显优于多元线性逐步回归算法(R2=0.36, RMSE=22.08 t/hm2)的估测结果。显然,多源数据协同反演森林AGB可以充分利用每种传感器的优点,提高遥感估测森林AGB的能力;与多元逐步回归方法相比,k-NN算法能够更多地考虑到森林参数同光谱值之间的非线性依赖关系,且能够避免发生过学习现象和样本不平衡问题。      

山地丘陵区社会经济数据空间化模型构建及应用

社会经济数据的空间化,是地学研究中解决数据结构不一致、空间单元不匹配和数据在空间单元内均一化问题的有效方法.本文基于多因素回归分析建立了社会经济数据空间化处理方法,选取重庆市丰都县为研究区,以人口密度和GDP规模为对象进行了回归建模,为社会经济数据的空间精细化研究提供借鉴.结果表明,采取向后剔除法准则的多元线性回归分析数据融合方法,较好地模拟了研究区社会经济数据的空间分布格局,拟合方程修正后的可决系数均达到0.80以上;将以乡镇为单元拟合的县域社会经济数据融合模型,应用于村域尺度社会经济数据的空间精细化表达,经验证数据吻合度普遍在80%以上,能够较好地实现村域尺度社会经济数据的空间化.因此,就研究区而言,基于多因素回归分析的社会经济数据空间化模型构建,较好地实现了对社会经济数据的反演,为创建区域范围内村域尺度连续的社会经济数据表面提供了支撑.     

回归分析法在地下水水质动态预测中的应用

地下水系统是一个复杂的随机系统。根据地下水水质与其影响因素之间存在的相关关系,运用回归分析理论和方法,建立了一个基于多元线性回归分析法的地下水水质动态预测模型,并将该模型用于遵义市海龙坝地下水水质的动态预测。预测结果表明预测精度较高,建立的模型较符合该研究区的实际情况。