自适应形态小波滤波在高精度重力仪噪声消除中的应用
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更新于2024-09-07
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“自适应形态小波滤波在重力仪信号处理中的应用”是一篇由赵立业和李宏生撰写的学术论文,探讨了如何使用先进的信号处理技术来提高重力仪测量信号的精度。文章是高等学校博士学科点专项科研基金资助项目的成果。
在重力测量领域,高精度的信号处理至关重要,因为重力仪经常受到各种环境噪声的干扰,这些噪声可能掩盖或扭曲实际的重力信号。论文中提出了一种创新的自适应形态小波滤波算法,该算法结合了形态滤波和小波滤波的优点,旨在有效地去除噪声。
首先,论文分析了传统的形态滤波和自适应小波滤波算法。形态滤波利用形态学操作(如膨胀和腐蚀)来去除特定形状的噪声,例如脉冲干扰。而自适应小波滤波则利用小波变换的多分辨率特性,通过调整阈值来去除不同尺度和频率的噪声。
论文中提到的新算法首先采用线性组合的形态学滤波器,这一步可以有效去除重力测量信号中的尖峰噪声和脉冲干扰。接下来,经过形态滤波处理后的信号会进入自适应小波滤波器。在这个阶段,选择合适的阈值对信号进行二次滤波,进一步消除剩余的噪声。通过这种方式,算法能够在保持信号完整性的同时,显著提升信号质量。
仿真试验结果显示,提出的自适应形态小波滤波算法相比于传统的小波滤波方法,具有更好的噪声抑制效果,表明这是一种适用于精密重力仪信号去噪的有效方法。论文的关键词包括精密仪器、重力仪、信号处理、形态滤波、小波滤波和自适应滤波,这反映了其研究的核心领域和技术手段。
这篇论文为重力仪的信号处理提供了一个新的解决方案,对于提高重力测量的精度和可靠性具有重要意义。在实际应用中,这种自适应形态小波滤波技术可以用于地质勘探、地球物理研究以及航空航天等领域的重力测量系统,以获取更为准确的重力数据。
2022-12-15 上传
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2024-10-26 上传
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