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混沌噪声背景下弱谐波信号的GRNN检测
被引量:
5
1
作者
林红波
祁放
+1 位作者
邓小英
李月
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2004年第3期209-213,共5页
针对BP(BackPropagation)神经网络方法存在训练时间长,收敛性能不理想;RBF(RadialBasisFunction)神经网络的隐层结构对鲁棒性影响大的问题,将广义回归神经网络GRNN(GeneralizationRegressionNeuralNetwork)引入混沌背景下的弱谐波信号...
针对BP(BackPropagation)神经网络方法存在训练时间长,收敛性能不理想;RBF(RadialBasisFunction)神经网络的隐层结构对鲁棒性影响大的问题,将广义回归神经网络GRNN(GeneralizationRegressionNeuralNetwork)引入混沌背景下的弱谐波信号检测中,提出了一种提取混沌噪声背景下微弱谐波信号的GRNN检测方法。该方法利用GRNN建立噪声混沌背景的最优一步预测模型,再结合频域处理预测误差提取微弱信号,以Duffing系统产生混沌时序作为混沌背景,使用该方法用MATLAB6.1验证在没有噪声、存在高斯白噪声和存在色噪声情况下的混沌背景下的弱谐波信号检测。实验结果表明,谐波对混沌的信噪比达到-36dB时仍然可以检测出谐波。
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关键词
混沌
广义回归神经网络
微弱信号检测
重构吸引子
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职称材料
检测强混沌中微弱谐波信号的神经网络方法
被引量:
2
2
作者
林红波
李月
杨宝俊
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第5期75-82,共8页
提出了一种提取强混沌中微弱谐波信号的方法。该方法根据嵌入定理,利用混沌系统的单变量观测值对混沌背景重构相空间,并利用径向基函数神经网络(RBFNN)建立混沌噪声的一步预测模型,使其与混沌噪声具有相同的基本动力学特征。并结合一个...
提出了一种提取强混沌中微弱谐波信号的方法。该方法根据嵌入定理,利用混沌系统的单变量观测值对混沌背景重构相空间,并利用径向基函数神经网络(RBFNN)建立混沌噪声的一步预测模型,使其与混沌噪声具有相同的基本动力学特征。并结合一个梳状滤波器对预测误差进行滤波,从而检测出湮没在混沌中的感兴趣的微弱谐波信号。该方法在信噪比(SNR)为-46dB时仍可检测出强混沌中微弱谐波信号。
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关键词
微弱信号检测
混沌
神经网络
重构相空间
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职称材料
自适应结构方向复扩散压制沙漠地震随机噪声
被引量:
2
3
作者
林红波
张丹丹
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2019年第5期463-469,共7页
非线性复扩散(NCD:Nonlinear Complex Diffusion)能针对不同结构特征调节扩散强度,有效压制地震勘探随机噪声。但沙漠地震勘探数据结构复杂,NCD方法不能有效估计出同相轴方向,会导致同相轴衰减。为此,基于同相轴结构特征提出自适应结构...
非线性复扩散(NCD:Nonlinear Complex Diffusion)能针对不同结构特征调节扩散强度,有效压制地震勘探随机噪声。但沙漠地震勘探数据结构复杂,NCD方法不能有效估计出同相轴方向,会导致同相轴衰减。为此,基于同相轴结构特征提出自适应结构方向复扩散(ASOCD:Adaptive Structure-Oriented Complex Diffusion)滤波算法,该算法沿同相轴方向定向复扩散,在压制随机噪声同时增强有效信号。此外,该算法利用地震勘探数据的区域特性自适应调节扩散阈值,在信号区域减小扩散阈值以更好地恢复地震勘探信号。合成和实际沙漠地震数据结果验证了所提方法的有效性,与NCD方法相比,滤波后信噪比提高了6 d B左右。
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关键词
非线性复扩散
局部协方差矩阵
定向复扩散
沙漠随机噪声
地震勘探
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职称材料
空间自适应EPLL低频地震随机噪声降噪方法
被引量:
1
4
作者
林红波
马阳
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期204-211,共8页
期望块对数似然降噪方法从外部数据学习高斯混合模型作为地震信号先验,利用与图像块最匹配的高斯分量对数据块去噪,并与含噪图像加权实现图像重构,能够有效抑制地震图像中的随机噪声,保持图像细节。期望块对数似然算法采用与噪声方差有...
期望块对数似然降噪方法从外部数据学习高斯混合模型作为地震信号先验,利用与图像块最匹配的高斯分量对数据块去噪,并与含噪图像加权实现图像重构,能够有效抑制地震图像中的随机噪声,保持图像细节。期望块对数似然算法采用与噪声方差有关的正则化参数,在处理沙漠地震图像的非平稳信号和低频色噪声时很难兼顾弱信号保真与噪声压制。针对期望块对数似然正则化参数不适应非平稳地震信号问题,提出空间自适应期望块对数似然低频随机噪声降噪方法。该方法采用方差归一化对图像平稳化,根据图像块信噪比控制正则化参数,使其随非平稳地震勘探信号强度的时空变化而自适应调整,从而平衡局部细节的保持和非平稳信号全局特征的恢复。此外,在信号重构过程中,通过块信噪比对图像块加权平均,减少信号丢失。笔者采用空间自适应期望块对数似然算法对合成以及实际地震勘探图像去噪。结果表明,该方法可以有效地恢复沙漠地震勘探图像中非平稳信号,抑制低频弱相似随机噪声。
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关键词
沙漠地震图像
随机噪声压制
非平稳信号
块信噪比
期望块对数似然降噪方法
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职称材料
基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制
被引量:
1
5
作者
林红波
邢诣婧
马骏驰
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2019年第6期589-595,共7页
沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算...
沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。
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关键词
复扩散
分数阶梯度
非线性
沙漠随机噪声
地震勘探
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职称材料
纳伏级方波信号的混沌测量方法
被引量:
11
6
作者
李月
石要武
+2 位作者
王立群
林红波
杜立志
《计量学报》
CSCD
北大核心
2003年第4期317-320,共4页
文章基于混沌理论提出了一种性能优良的方波信号混沌测量法,在对该方法的测量原理及噪声影响等问题进行严格理论分析的基础上,用自制的宽带超低噪声前置放大器,首次实现了0 1nV微弱方波信号的测量,测量方差优于0.6×10-3。
关键词
计量学
信号检测
DUFFING方程
混沌振子
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职称材料
谐波信号频率的混沌检测方法
被引量:
10
7
作者
李月
杨宝俊
+1 位作者
邓小英
林红波
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第5期731-733,共3页
该文针对实际中大量存在的未知谐波信号频率,提出用非线性混沌动力学系统检测的方法;先从非线性方程理论出发论证系统存在周期解;然后建立仿真模型,用定向过零技术计算谐波频率;经过对计算结果绝对误差与相对误差的分析,得出该项技术是...
该文针对实际中大量存在的未知谐波信号频率,提出用非线性混沌动力学系统检测的方法;先从非线性方程理论出发论证系统存在周期解;然后建立仿真模型,用定向过零技术计算谐波频率;经过对计算结果绝对误差与相对误差的分析,得出该项技术是可行的。同时提出在检测频率后,进一步检测谐波幅值的可能性。
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关键词
非线性混沌系统
周期解
谐波未知频率
定向过零技术
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职称材料
基于低维流形学习的地震数据重构
被引量:
1
8
作者
叶文海
林红波
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2022年第6期898-907,共10页
为提高地震勘探精度,需要从低信噪比地震勘探数据中高精度地重构地震信号,为此结合卷积框架变换的稀疏性和低维流形模型学习地震信号的灵活性,提出基于卷积框架变换正则化低维流形模型(CFR-LDMM:Convolutional Framelet Regularization ...
为提高地震勘探精度,需要从低信噪比地震勘探数据中高精度地重构地震信号,为此结合卷积框架变换的稀疏性和低维流形模型学习地震信号的灵活性,提出基于卷积框架变换正则化低维流形模型(CFR-LDMM:Convolutional Framelet Regularization based Low Dimensional Manifold Model)的地震信号恢复算法。通过数据驱动的局部基和非局部基对地震信号块流形联合表示,获得地震信号块流形的低维等距嵌入,避免显示定义流形坐标,提升地震噪声压制能力和信号恢复精度。合成数据和实际地震勘探记录测试表明,所提的CFR-LDMM方法能将地震数据的卷积框架变换系数能量集中到系数矩阵的一角,在压制地震勘探噪声的同时准确地重构了低信噪比地震数据中的缺失道。
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关键词
地震勘探
信号恢复
卷积框架小波变换
低维流形模型
噪声压制
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职称材料
题名
混沌噪声背景下弱谐波信号的GRNN检测
被引量:
5
1
作者
林红波
祁放
邓小英
李月
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2004年第3期209-213,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(40374045)
吉林省科技发展计划资助项目(20020626)
文摘
针对BP(BackPropagation)神经网络方法存在训练时间长,收敛性能不理想;RBF(RadialBasisFunction)神经网络的隐层结构对鲁棒性影响大的问题,将广义回归神经网络GRNN(GeneralizationRegressionNeuralNetwork)引入混沌背景下的弱谐波信号检测中,提出了一种提取混沌噪声背景下微弱谐波信号的GRNN检测方法。该方法利用GRNN建立噪声混沌背景的最优一步预测模型,再结合频域处理预测误差提取微弱信号,以Duffing系统产生混沌时序作为混沌背景,使用该方法用MATLAB6.1验证在没有噪声、存在高斯白噪声和存在色噪声情况下的混沌背景下的弱谐波信号检测。实验结果表明,谐波对混沌的信噪比达到-36dB时仍然可以检测出谐波。
关键词
混沌
广义回归神经网络
微弱信号检测
重构吸引子
Keywords
chaos
generalization regression neural network
weak signal detection
reconstruct attractor
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
检测强混沌中微弱谐波信号的神经网络方法
被引量:
2
2
作者
林红波
李月
杨宝俊
机构
吉林大学通信工程学院
吉林大学地球探测与技术学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2004年第5期75-82,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(40374045)
吉林省科技发展计划基金资助项目(20020626)
文摘
提出了一种提取强混沌中微弱谐波信号的方法。该方法根据嵌入定理,利用混沌系统的单变量观测值对混沌背景重构相空间,并利用径向基函数神经网络(RBFNN)建立混沌噪声的一步预测模型,使其与混沌噪声具有相同的基本动力学特征。并结合一个梳状滤波器对预测误差进行滤波,从而检测出湮没在混沌中的感兴趣的微弱谐波信号。该方法在信噪比(SNR)为-46dB时仍可检测出强混沌中微弱谐波信号。
关键词
微弱信号检测
混沌
神经网络
重构相空间
Keywords
weak signal detection
chaos
neural network
reconstruct phase space
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
在线阅读
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职称材料
题名
自适应结构方向复扩散压制沙漠地震随机噪声
被引量:
2
3
作者
林红波
张丹丹
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2019年第5期463-469,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41774117)
吉林省科技发展计划基金资助项目(20170101167JC)
文摘
非线性复扩散(NCD:Nonlinear Complex Diffusion)能针对不同结构特征调节扩散强度,有效压制地震勘探随机噪声。但沙漠地震勘探数据结构复杂,NCD方法不能有效估计出同相轴方向,会导致同相轴衰减。为此,基于同相轴结构特征提出自适应结构方向复扩散(ASOCD:Adaptive Structure-Oriented Complex Diffusion)滤波算法,该算法沿同相轴方向定向复扩散,在压制随机噪声同时增强有效信号。此外,该算法利用地震勘探数据的区域特性自适应调节扩散阈值,在信号区域减小扩散阈值以更好地恢复地震勘探信号。合成和实际沙漠地震数据结果验证了所提方法的有效性,与NCD方法相比,滤波后信噪比提高了6 d B左右。
关键词
非线性复扩散
局部协方差矩阵
定向复扩散
沙漠随机噪声
地震勘探
Keywords
nonlinear complex diffusion ( NCD )
local covariance matrix
oriented complex diffusion
desert random nose
seismic exploration
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
空间自适应EPLL低频地震随机噪声降噪方法
被引量:
1
4
作者
林红波
马阳
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第6期204-211,共8页
基金
国家自然科学基金(41774117)
吉林省自然科学基金(20170101167JC)。
文摘
期望块对数似然降噪方法从外部数据学习高斯混合模型作为地震信号先验,利用与图像块最匹配的高斯分量对数据块去噪,并与含噪图像加权实现图像重构,能够有效抑制地震图像中的随机噪声,保持图像细节。期望块对数似然算法采用与噪声方差有关的正则化参数,在处理沙漠地震图像的非平稳信号和低频色噪声时很难兼顾弱信号保真与噪声压制。针对期望块对数似然正则化参数不适应非平稳地震信号问题,提出空间自适应期望块对数似然低频随机噪声降噪方法。该方法采用方差归一化对图像平稳化,根据图像块信噪比控制正则化参数,使其随非平稳地震勘探信号强度的时空变化而自适应调整,从而平衡局部细节的保持和非平稳信号全局特征的恢复。此外,在信号重构过程中,通过块信噪比对图像块加权平均,减少信号丢失。笔者采用空间自适应期望块对数似然算法对合成以及实际地震勘探图像去噪。结果表明,该方法可以有效地恢复沙漠地震勘探图像中非平稳信号,抑制低频弱相似随机噪声。
关键词
沙漠地震图像
随机噪声压制
非平稳信号
块信噪比
期望块对数似然降噪方法
Keywords
desert seismic image
random noise suppression
non-stationary signal
patch signal-to-noise ratio
EPLL
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制
被引量:
1
5
作者
林红波
邢诣婧
马骏驰
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2019年第6期589-595,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(41774117)
吉林省科技发展计划基金资助项目(20170101167JC)
文摘
沙漠地震勘探数据信噪比低,随机噪声主要为非平稳、非高斯的低频色噪声,利用常规噪声压制方法很难有效辨识与表征地震勘探信号,导致弱纹理结构信号的损失。针对此问题,引入分数阶梯度算子,提出空间分数阶复扩散随机噪声压制算法。该算法利用空间分数阶梯度增强地震信号的弱纹理和细节,在复扩散框架下,根据同相轴结构控制扩散强度。实验采用合成地震勘探数据和实际沙漠地震勘探数据评估算法性能,结果表明,提出的空间分数阶复扩散滤波算法可压制沙漠勘探随机噪声并保留有效信号结构。
关键词
复扩散
分数阶梯度
非线性
沙漠随机噪声
地震勘探
Keywords
complex diffusion
fractional order gradient
nonlinear
desert random noise
seismic exploration
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
纳伏级方波信号的混沌测量方法
被引量:
11
6
作者
李月
石要武
王立群
林红波
杜立志
机构
吉林大学通信工程学院
出处
《计量学报》
CSCD
北大核心
2003年第4期317-320,共4页
基金
吉林省科技发展计划资助项目(20020626)
文摘
文章基于混沌理论提出了一种性能优良的方波信号混沌测量法,在对该方法的测量原理及噪声影响等问题进行严格理论分析的基础上,用自制的宽带超低噪声前置放大器,首次实现了0 1nV微弱方波信号的测量,测量方差优于0.6×10-3。
关键词
计量学
信号检测
DUFFING方程
混沌振子
Keywords
Metrology
Signal detection
Duffing equation
Chaotic oscillator
分类号
TB973 [机械工程—测试计量技术及仪器]
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职称材料
题名
谐波信号频率的混沌检测方法
被引量:
10
7
作者
李月
杨宝俊
邓小英
林红波
机构
吉林大学信息工程系
吉林大学地球物理系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2005年第5期731-733,共3页
基金
国家自然科学基金(40374045)资助课题
文摘
该文针对实际中大量存在的未知谐波信号频率,提出用非线性混沌动力学系统检测的方法;先从非线性方程理论出发论证系统存在周期解;然后建立仿真模型,用定向过零技术计算谐波频率;经过对计算结果绝对误差与相对误差的分析,得出该项技术是可行的。同时提出在检测频率后,进一步检测谐波幅值的可能性。
关键词
非线性混沌系统
周期解
谐波未知频率
定向过零技术
Keywords
Nonlinear chaotic system, Periodic solution, Unknown frequency of harmonic, Directional crossover technique
分类号
TN911.23 [电子电信—通信与信息系统]
TM935 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于低维流形学习的地震数据重构
被引量:
1
8
作者
叶文海
林红波
机构
吉林省科维交通工程有限公司工程部
吉林大学通信工程学院
出处
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2022年第6期898-907,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(41774117)。
文摘
为提高地震勘探精度,需要从低信噪比地震勘探数据中高精度地重构地震信号,为此结合卷积框架变换的稀疏性和低维流形模型学习地震信号的灵活性,提出基于卷积框架变换正则化低维流形模型(CFR-LDMM:Convolutional Framelet Regularization based Low Dimensional Manifold Model)的地震信号恢复算法。通过数据驱动的局部基和非局部基对地震信号块流形联合表示,获得地震信号块流形的低维等距嵌入,避免显示定义流形坐标,提升地震噪声压制能力和信号恢复精度。合成数据和实际地震勘探记录测试表明,所提的CFR-LDMM方法能将地震数据的卷积框架变换系数能量集中到系数矩阵的一角,在压制地震勘探噪声的同时准确地重构了低信噪比地震数据中的缺失道。
关键词
地震勘探
信号恢复
卷积框架小波变换
低维流形模型
噪声压制
Keywords
seismic exploration
signal recovery
convolution framelet transform
low dimensional manifold model
denoising
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混沌噪声背景下弱谐波信号的GRNN检测
林红波
祁放
邓小英
李月
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2004
5
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职称材料
2
检测强混沌中微弱谐波信号的神经网络方法
林红波
李月
杨宝俊
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2004
2
在线阅读
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职称材料
3
自适应结构方向复扩散压制沙漠地震随机噪声
林红波
张丹丹
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2019
2
在线阅读
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职称材料
4
空间自适应EPLL低频地震随机噪声降噪方法
林红波
马阳
《西安电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
基于空间分数阶复扩散的地震勘探噪声压制
林红波
邢诣婧
马骏驰
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2019
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
6
纳伏级方波信号的混沌测量方法
李月
石要武
王立群
林红波
杜立志
《计量学报》
CSCD
北大核心
2003
11
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职称材料
7
谐波信号频率的混沌检测方法
李月
杨宝俊
邓小英
林红波
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2005
10
在线阅读
下载PDF
职称材料
8
基于低维流形学习的地震数据重构
叶文海
林红波
《吉林大学学报(信息科学版)》
CAS
2022
1
在线阅读
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职称材料
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