基于FFT的高精度重力仪信号快速形态小波滤波算法优化

本文主要探讨了"基于形态小波的高精度重力仪信号快速滤波算法"，发表于2010年的东南大学学报（自然科学版），由赵立业、李宏生、周百令和李坤宇四位作者共同完成。在当前高精度重力测量领域，信号处理中的噪声抑制至关重要，以确保数据的准确性。传统的滤波方法可能无法有效处理强噪声，因此研究者们寻求创新的解决方案。 论文的核心思想是利用形态小波滤波算法与快速傅里叶变换（FFT）相结合，提出了一种新型的快速滤波策略。在常规小波分解的基础上，作者增加了形态滤波器，增强了算法对脉冲干扰的抑制能力。他们重新组织了小波分解和重构的过程，借鉴FFT算法的设计原则，设计了一种高效的小波分解重构算法，从而提高了计算效率。 快速形态小波滤波算法的关键在于其对信号处理速度的优化，特别是在与传统小波滤波算法和马尔拉特算法（Mallat算法）的性能对比中，显示出明显的优势。实验结果显示，该算法不仅能够提供更优秀的滤波效果，减少噪声影响，而且在运算速度上也表现出了更高的效能。 本文的研究成果对于提升高精度重力仪信号的处理质量具有重要意义，为实际应用提供了有效的方法。此外，通过采用形态小波和FFT的结合，它还展示了在信号处理领域的创新思维和技术融合，有助于推动相关领域的发展。因此，这篇文章对于学术界和工程实践者来说，都是一篇值得深入研究和借鉴的重要文献。