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题名小波包多阈值法在地震信号去噪中的应用研究
被引量：3
- 1
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作者
刘淑聪
高尔根
陈逊
刘春侠
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机构
防灾科技学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2015年第23期54-59,共6页
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基金
中国地震局教师科研基金项目(20140105)
国家自然科学基金2011年度面上项目(41174043)
中央高校基本科研业务经费项目(ZY20110101)
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文摘
地震信号中通常含有各种干扰噪声,严重影响了地震资料的信噪比和分辨率,小波包变换是地震资料去噪的有效方法之一。针对传统小波包阈值去噪不明显和存在失真的问题,提出一种基于多阈值函数的小波包地震信号去噪方法。对地震波信号进行小波包分解,并对小波包分解系数按照频率大小的顺序进行排列,根据分解的系数处于不同频带选取不同的阈值准则进行去噪处理,对得到的系数进行重构,可有效地去除地震信号中的噪声。对仿真地震信号以及实际地震信号进行小波包多阈值去噪处理,实验结果表明,该方法较好地去除了干扰噪声保留了有用信号,去噪效果明显且失真小,有效地提高了地震资料的分辨率。
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关键词
地震信号
小波包变换
多阈值函数
信号去噪
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Keywords
seismic signal
wavelet packet transform
multi-threshold function
signal denoising
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
TH763
[机械工程—精密仪器及机械]
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题名高速采集图像实时压缩算法
被引量：3
- 2
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作者
宋燕星
袁峰
刘淑聪
姚振静
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机构
防灾科技学院防灾仪器系
哈尔滨工业大学自动化测试与控制系
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出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2011年第6期1172-1176,共5页
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基金
防灾减灾青年科技基金(201012)
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文摘
为了解决高速图像采集给图像数据的实时传输和存储带来的困难,提出了一种基于提升形态Haar小波的面向自动目标识别(ATR)的图像压缩算法——目标形态小波图像编码(TMWC)。该算法将形态Haar小波与数学形态学方法结合应用。首先将采集图像进行二维提升形态Haar小波分解,结合目标感兴趣区域(ROI)检测要求的特点,仅在尺度信号域内应用设计的目标ROI检测算子,完成目标ROI的检测。根据ROI检测结果将低频尺度信号分为3种编码层,并对不同的编码层选用不同的编码方法。仿真实验结果表明:该算法运算简单,对图像的压缩效果较好,且可以近无损保存目标信息。
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关键词
图像压缩
高速图像采集
形态Haar小波
数学形态学
自动目标识别
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Keywords
image compression
high-speed image acquisition
morphology Haar wavelet
mathematic morphology
ATR
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于神经网络的泵机组运行效率研究
被引量：1
- 3
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作者
李睿
侯宇
刘淑聪
赵国星
刘国豪
许铁
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机构
中国石油管道公司科技研究中心
防灾科技学院
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出处
《石油石化节能》
2011年第4期1-2,17,共3页
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文摘
现代长距离输油管道大多采用密闭输送的方式,目前输油系统普遍使用离心泵机组作为提供能量的动力装置。机组效率是评价泵机组运行节能与否的重要因素。通过分析影响机组效率的主要因素,根据机组效率与各因素之间的关系,利用人工神经网络构建泵性能的预测模型,并使用实际测量的参数来训练网络。预测结果表明,神经网络可以实现对离心泵机组效率的精确预测并可用于实际应用。
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关键词
泵机组效率
软测量技术
神经网络
预测
节能
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Keywords
Efficiency of pump units,Soft sensor technical,Neural network,Forecast,Energy conservation
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分类号
TH38
[机械工程—机械制造及自动化]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名全自动光伏电源控制系统的研究
- 4
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作者
高琴
彭宏伟
刘淑聪
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机构
防灾科技学院
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出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2012年第4期50-52,共3页
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基金
中国地震局教师科研基金(20110120)
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文摘
太阳能光伏电站系统是将太阳光辐射能直接转换为直流电能的一种新型发电系统。文章先简要概述光伏电源的研究及应用现状,再结合无人值守地震台的供电情况,分析光伏电源的原理及技术要点,探讨全自动的光伏电源控制系统的设计思路,并给出相关设计结构图,以提供理论参考价值。
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关键词
光伏电源
地震台
全自动
控制系统
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Keywords
photovoltaic power source
seismic
automatic
control system
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分类号
TM914
[电气工程—电力电子与电力传动]
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题名一种基于小波分析的地震信号特征向量提取方法
被引量：1
- 5
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作者
陈逊
刘淑聪
郭纯生
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机构
防灾科技学院防灾仪器系
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出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2013年第11期143-144,共2页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金创新项目团队资助计划项目(ZY20120101)
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文摘
由于地震信号的复杂性,被引入的信号可能是噪声,但也有可能带有与地质结构相关的重要信息,前者应该被消除,后者则应该保留,如何对信号类型进行判断成为了地震信号处理中的难点。文中假定被引入信号属于不同的信号类型,提出一种基于小波分析的地震信号特征向量提取方法,对被引入的信号计算其在各个频率尺度下包含的无偏估计量,取得该信号在这个尺度下的无偏估计量构成该信号的特征向量,然后根据特征向量值计算该信号的模式分类,从而判断该信号类型,对不同信号类型采用不同处理方式,仿真实验证明了本方法的有效性。
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关键词
小波分析
特征向量
地震信号
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Keywords
wavelet analysis feature vector seismic signal
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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