自适应形态小波滤波在高精度重力仪噪声消除中的应用

“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。