基于主成分变换的核径迹图像噪声分析及消除 被引量：3

1

作者 弟宇鸣 叶红兵 +1 位作者 邱晓林 李天柁 《核科学与工程》 CSCD 北大核心 2007年第1期37-40,19,共5页

由于径迹片在生产、贮存和蚀刻过程中易形成杂质、气泡及划痕,导致所获取的核径迹图像常常伴随着各种类型的噪声,因此如何有效地去除噪声的影响,为后续核径迹图像识别、分类与计数奠定基础,是图像预处理阶段的一个重要任务。本文选择一... 由于径迹片在生产、贮存和蚀刻过程中易形成杂质、气泡及划痕,导致所获取的核径迹图像常常伴随着各种类型的噪声,因此如何有效地去除噪声的影响,为后续核径迹图像识别、分类与计数奠定基础,是图像预处理阶段的一个重要任务。本文选择一组聚焦性能好的核径迹图像,基于主成分变换和傅立叶变换的噪声分析,使用高斯低通滤波器进行去噪处理。实验结果表明了该方法的有效性和可操作性。 展开更多

关键词 噪声 主成分变换 高斯低通滤波器 核径迹图像

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基于小波变换与主成分分析的探地雷达自适应杂波抑制方法研究 被引量：7

2

作者 覃尧 黄春琳 +1 位作者 陆珉 徐伟 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2015年第4期445-451,共7页

针对传统主成分分析法在探地雷达杂波抑制方面的不足,该文基于2维小波变换的分时分频特点,提出了改进的主成分分析子空间投影法。进一步将改进的子空间投影法与自适应横向滤波方法相结合,保留了自适应滤波方法良好的目标回波信号保真度... 针对传统主成分分析法在探地雷达杂波抑制方面的不足,该文基于2维小波变换的分时分频特点,提出了改进的主成分分析子空间投影法。进一步将改进的子空间投影法与自适应横向滤波方法相结合,保留了自适应滤波方法良好的目标回波信号保真度与学习适应能力等优点,提出了基于小波变换与主成分分析的探地雷达自适应杂波抑制方法,实现了小波变换、主成分分析法以及自适应滤波方法的优势互补。实验结果表明该方法在信杂比与目标图像清晰度方面具有良好的杂波抑制效果。 展开更多

关键词 探地雷达 杂波抑制 主成分分析 小波变换 自适应滤波

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航空电磁数据主成分滤波重构的噪声去除方法 被引量：6

3

作者 王凌群 李冰冰 +4 位作者 林君 谢宾 王琦 程宇奇 朱凯光 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期2803-2811,共9页

主成分分析方法利用低阶主成分重构航空电磁数据,解决了航空电磁探测中噪声与数据在频谱重叠情况下的噪声压制问题,但是参与重构的低阶主成分仍包含高频空间噪声,影响数据成像精度.本文提出的主成分滤波重构去噪方法,根据自适应窗宽平... 主成分分析方法利用低阶主成分重构航空电磁数据,解决了航空电磁探测中噪声与数据在频谱重叠情况下的噪声压制问题,但是参与重构的低阶主成分仍包含高频空间噪声,影响数据成像精度.本文提出的主成分滤波重构去噪方法,根据自适应窗宽平滑算法,设计了主成分低通滤波器组,对参与重构的低阶主成分进行测线滤波,再将滤波后的低阶主成分重构为电磁信号,不仅可以去除低阶主成分中的高频空间噪声,而且去除了高阶主成分包含的不相关噪声.仿真数据的去噪结果表明,主成分滤波重构获得较高的信噪比,较常规测线滤波与主成分重构分别提高了10.96dB和2.52dB;电导率深度成像结果证明了主成分滤波重构方法能够提高地下深部异常体的识别能力.最后通过实测数据的成像结果进一步验证了本文研究的主成分滤波重构去噪方法的有效性. 展开更多

关键词 时间域航空电磁 主成分 滤波重构 自适应窗宽 空间噪声

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应用主成分分析评估红外高光谱仪器噪声特性 被引量：2

4

作者 李路 漆成莉 +2 位作者 张鹏 胡秀清 顾明剑 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期148-156,共9页

为了考察星载傅里叶变换光谱仪观测实际目标时的噪声水平,研究了通过大气观测光谱的虚部分量估计噪声的方法.采样误差等因素会给虚部光谱样本引入通道相关性噪声,并叠加在固有随机噪声分量上,从而抬升总体噪声水平,甚至超出灵敏度指标.... 为了考察星载傅里叶变换光谱仪观测实际目标时的噪声水平,研究了通过大气观测光谱的虚部分量估计噪声的方法.采样误差等因素会给虚部光谱样本引入通道相关性噪声,并叠加在固有随机噪声分量上,从而抬升总体噪声水平,甚至超出灵敏度指标.采用主成分分析技术重构相关噪声分量,将两类噪声相互分离.将主成分分析滤出的随机噪声与由定标源光谱统计的噪声进行对比,结果显示,仪器观测不同目标的随机噪声相互一致,并且在三个工作波段均分别满足0.4K、0.7K和1.2K的灵敏度设计指标. 展开更多

关键词 红外高光谱 傅里叶变换光谱仪 噪声等效温差 主成分分析 随机噪声

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K-L变换在地震资料去噪声的应用 被引量：6

5

作者 刘洪林 张春堂 +1 位作者 朱秋影 王丽英 《大庆石油学院学报》 CAS 北大核心 2007年第4期19-21,36,共4页

介绍了K-L变换衰减噪声的基本原理,并将其用于实际地震资料的处理中.针对不同类型的干扰波,利用实例对K-L变换进行了讨论.结果表明,K-L变换可压制噪声提高信噪比,去噪的效果与所选取的特征值的个数有关.利用K-L变换对浅层多次波、折射... 介绍了K-L变换衰减噪声的基本原理,并将其用于实际地震资料的处理中.针对不同类型的干扰波,利用实例对K-L变换进行了讨论.结果表明,K-L变换可压制噪声提高信噪比,去噪的效果与所选取的特征值的个数有关.利用K-L变换对浅层多次波、折射波、直达波的压制,可避免手工切除对浅层有效信息和干扰信息一刀切的弊端,保存了浅层有效信息. 展开更多

关键词 K-L变换 噪声衰减 多次波衰减 主成分

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利用最小噪声分数变换的高光谱目标探测方法 被引量：2

6

作者 黄蕾 张莉 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2015年第3期19-23,共5页

针对高光谱遥感影像特征维数多、冗余度高,同时观测信号中广泛存在各种噪声成分的问题,该文提出了一种利用特征降维的高光谱遥感影像目标探测方法。方法首先采用最小噪声分数变换算法对高光谱遥感数据进行特征降维,提取观测信号中的少... 针对高光谱遥感影像特征维数多、冗余度高,同时观测信号中广泛存在各种噪声成分的问题,该文提出了一种利用特征降维的高光谱遥感影像目标探测方法。方法首先采用最小噪声分数变换算法对高光谱遥感数据进行特征降维,提取观测信号中的少量高信噪比成分组成新的数据立方,进而使用高光谱目标探测算子实现目标探测。通过对真实目标位置已知的HyMap高光谱遥感数据目标探测的实验,证明了该文提出的方法能够降低目标探测的虚警率和探测时间。 展开更多

关键词 高光谱 目标探测 特征降维 最小噪声分数变换 主成分分析

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基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法 被引量：17

7

作者 顾海燕 李海涛 杨景辉 《国土资源遥感》 CSCD 2007年第2期53-55,共3页

针对主成分分析(PCA)融合算法的不足和最小噪声分离(MNF)变换的优势,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方... 针对主成分分析(PCA)融合算法的不足和最小噪声分离(MNF)变换的优势,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了基于最小噪声分离变换的遥感影像融合方法,并与其它融合方法进行定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。 展开更多

关键词 影像融合 主成分分析变换 最小噪声分离变换 HIS变换

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结合CEEMDAN和主成分分析的低信噪比微地震初至信号检测 被引量：18

8

作者 胡瑞卿 王彦春 +1 位作者 尹志恒 王伟 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期45-53,I0002,共10页

微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想。将基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)相结合,有效地实现了低信噪比资料中的初至特征检测。针对低信噪比微地震资料进行CEEMDAN处理后,对各阶... 微地震资料信噪比过低,传统方法的初至拾取精度与稳定性大多不理想。将基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与主成分分析(PCA)相结合,有效地实现了低信噪比资料中的初至特征检测。针对低信噪比微地震资料进行CEEMDAN处理后,对各阶本征模态函数(IMF)进行PCA,再对各阶IMF的主成分进行加权重构,同时对次要成分进行压制与剔除,使三分量信号中具有较强一致性的初至信息得以保留。设计多组不同信噪比的测试信号,对方法的可行性进行测试,并最终应用于三分量实测信号。结果表明,该方法在极低信噪比条件下仍可实现对微地震信号初至的有效识别与检测。 展开更多

关键词 微地震事件 初至信号检测 自适应噪声完备经验模态分解 主成分分析

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一种突出构造信息的多光谱遥感变换方法 被引量：5

9

作者 王钦军 蔺启忠 +2 位作者 黎明晓 魏永明 王黎明 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期1950-1953,共4页

为突出多光谱遥感图像中的构造信息,提出了用主成分分析、最大噪声变换和原始数据联合进行信息增强的方法。首先对原始数据进行主成分分析和最大噪声变换,然后对变换结果与原始数据进行归一化处理的基础上进行波段选择,最后进行假彩色... 为突出多光谱遥感图像中的构造信息,提出了用主成分分析、最大噪声变换和原始数据联合进行信息增强的方法。首先对原始数据进行主成分分析和最大噪声变换,然后对变换结果与原始数据进行归一化处理的基础上进行波段选择,最后进行假彩色合成并输出结果。利用新疆哈图地区的ETM数据进行构造增强的效果表明,该方法不仅丰富了遥感图像的颜色、拉大了不同类地物间的色彩差异,为提取不同类地物信息提供了一条有效的途径,而且还有力增强了宏观构造、凸现了小构造和肠状构造,为展现研究区构造格局、建立遥感找矿模式提供了一套行之有效的方法。 展开更多

关键词 构造 多光谱 主成分分析 最大噪声变换

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基于形状自适应PCA的三维块匹配图像去噪 被引量：11

10

作者 杨娟 贾振红 +2 位作者 覃锡忠 杨杰 胡英杰 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第3期241-244,共4页

三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果... 三维块匹配法中3-D变换真实信号的稀疏表达能力较弱,针对该问题,提出一种关于图像去噪的三维块匹配(BM3D)改进算法。采用形状自适应的图像块(邻域)代替BM3D算法中的平方窗图像块,对3-D变换处理的形状自适应图像块进行PCA变换。实验结果证明,该算法能够有效去除图像的高斯噪声,提高图像的峰值性噪比和结构相似度,且在保持图像的边缘等细节信息方面性能较好,图像视觉效果有明显改善。 展开更多

关键词 形状自适应图像块 主成分分析 三维变换处理 稀疏性 图像去噪

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结合NAPCA和复小波变换的高光谱遥感图像去噪 被引量：18

11

作者 徐冬 孙蕾 罗建书 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期327-334,共8页

提出了一种能够良好地保持高光谱遥感图像细节特征的噪声去除方法。该方法首先利用噪声调整的主成分分析（NAPCA）进行特征提取，再利用复小波变换（CWT）对NAPCA变换后的低能量成分进行去噪处理。对此低能量成分的每个波段利用二维复... 提出了一种能够良好地保持高光谱遥感图像细节特征的噪声去除方法。该方法首先利用噪声调整的主成分分析（NAPCA）进行特征提取，再利用复小波变换（CWT）对NAPCA变换后的低能量成分进行去噪处理。对此低能量成分的每个波段利用二维复小波去噪，此时复小波系数采用BivaShrink函数进行收缩。然后对低能量成分的每条光谱进行一维复小波变换，利用邻域阈值函数进行小波系数的收缩。对AVIRIS 图像贾斯珀桥、月亮湖和盆地进行的仿真实验表明：该方法去噪后的信噪比与HSSNR相比提高了4.3-7.8 dB，与PCABS相比提高了0.8-0.9 dB，验证了该算法的可行性。真实数据OMIS图像的实验结果验证了该方法的有效性和适用性。 展开更多

关键词 高光谱遥感图像 去噪 噪声调整的主成分分析 复小波变换 BivaShrink函数

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基于小波变换和MNF变换的遥感影像融合 被引量：7

12

作者 李海涛 顾海燕 +2 位作者 林卉 韩颜顺 杨景辉 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第5期56-60,共5页

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(Principal Com-ponents Analysis,PCA)变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离(Minimum Noise Frac-tion,MNF)变换考虑了噪声和融... 随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(Principal Com-ponents Analysis,PCA)变换融合对噪声比较敏感,受到融合区域的限制,而最小噪声分离(Minimum Noise Frac-tion,MNF)变换考虑了噪声和融合区域,是一种完备的成分分解方法,小波变换(Wavelet Transformation,WT)融合也存在一定程度的光谱失真。由此,本文在分析MNF变换和WT的基础上,以IKONOS新型高分辨率观测卫星提供的全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其它融合方法的定量和视觉比较,发现该方法能得到更好的融合效果。 展开更多

关键词 主成分分析(变换) 最小噪声分离(变换) 小波变换 影像融合

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CLAHE优化低频DCT系数重变换的鲁棒人脸识别

13

作者 王轶冰 胡邦君 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期135-140,共6页

针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的低频离散余弦变换(DCT)系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对每个局部小块进行局部对... 针对光照、表情、姿态、遮挡等变化显著影响人脸识别系统性能的问题,提出了基于限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)的低频离散余弦变换(DCT)系数重变换算法。将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对每个局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;利用核主成分分析进行特征提取,采用K-最近邻分类器以完成最终的人脸识别。在ORL、扩展YaleB和AR人脸数据库上的实验验证了所提算法的有效性和鲁棒性,实验结果表明,相比其他几种较为先进的人脸识别技术,所提算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所用时间。 展开更多

关键词 鲁棒人脸识别 自适应直方图均衡化 离散余弦变换 系数重变换 核主成分分析

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一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法 被引量：3

14

作者 陈孝培 杨学志 +1 位作者 方帅 董张玉 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期1619-1625,共7页

针对现有多光谱和全色图像融合算法空间和光谱特性难以兼顾的问题,文章提出了一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法,通过局部方差相似度自适应选择融合规则来改善现有问题。首先对多光谱图像主成分分析(principal component anal... 针对现有多光谱和全色图像融合算法空间和光谱特性难以兼顾的问题,文章提出了一种基于局部方差相似度的自适应图像融合算法,通过局部方差相似度自适应选择融合规则来改善现有问题。首先对多光谱图像主成分分析(principal component analysis,PCA)变换后的第一主分量和全色图像进行小波变换;其次根据系数矩阵局部方差相似度在2选1和加权平均之间自适应选择小波系数融合策略;最终由对应的逆变换获取融合图像。实验采用Landsat7和QuickBird卫星数据进行算法验证,并与基于PCA变换、小波变换(wavelet transform,WT)、基于局部算法的改进小波算法和自适应IHS(intensity hue saturation)算法进行比较分析。实验结果表明,该方法在提高融合图像空间和光谱质量上,综合性能优越。 展开更多

关键词 图像融合 局部方差相似度 自适应 主成分分析变换 小波变换

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CLAHE低频DCT系数重变换在人脸识别中的应用 被引量：1

15

作者 邵丹 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第11期180-184,共5页

针对光照变化显著影响自动人脸识别系统性能的问题,为了规范化光照变化以提高人脸识别率,提出基于对比度限制自适应直方图均衡化CLAHE(Contrast Limiting Adaptive Histogram Equalization)的低频离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Trans... 针对光照变化显著影响自动人脸识别系统性能的问题,为了规范化光照变化以提高人脸识别率,提出基于对比度限制自适应直方图均衡化CLAHE(Contrast Limiting Adaptive Histogram Equalization)的低频离散余弦变换DCT(Discrete Cosine Transform)系数重变换算法。首先将图像划分成多个互不重叠的局部小块,使用CLAHE对局部小块进行局部对比拉伸以实现去噪;然后,通过缩减适当数目的低频DCT系数来消除人脸图像中的光照变化;最后,利用核主成分分析进行特征提取,稀疏系数重建和k-近邻分类器完成最终的人脸识别。在扩展Yale B及AR人脸数据库上的实验验证了算法的有效性。实验结果表明,算法在识别非常困难的Yale B子集5上的识别率可高达98.20%,相比其他几种规范化技术,该算法取得了更高的识别率,同时大大降低了识别所耗时间。 展开更多

关键词 自适应直方图均衡化 离散余弦变换 系数重变换 核主成分分析k近邻分类器

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白条猪价格预测模型构建 被引量：4

16

作者 刘合兵 华梦迪 +1 位作者 席磊 尚俊平 《河南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期123-131,共9页

【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应... 【目的】增强农产品价格预测准确度,为农产品价格的有效预测提供参考。【方法】以河南省白条猪每周平均批发价格为研究对象,提出一种基于序列分解、主成分分析和神经网络(CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM)的白条猪价格预测方法。首先,使用自适应白噪声完全集合模态分解方法(CEEMDAN)对白条猪价格序列进行分解;其次,选用皮尔逊相关系数筛选影响价格波动的相关因素;再次,利用主成分分析(PCA)对影响因素及分解得到的子序列降维处理并作为原始价格序列的特征值,并行输入到作为编码器的卷积神经网络(CNN)中进行特征提取;最后,引入长短期记忆网络(LSTM)作为解码器输出得到预测结果。将该方法应用于河南省白条猪每周平均价格数据,与LSTM、门控循环单元(GRU)、CNN、基于卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)模型进行比较。【结果】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM组合模型预测方法得到的平均绝对误差分别降低了44.95%、27.30%、28.13%、43.17%。【结论】CEEMDAN-PCA-CNN-LSTM模型对于河南省白条猪市场价格的预测性能更优,有助于相关部门针对河南省白条猪价格波动做出科学决策。 展开更多

关键词 价格预测 自适应白噪声完全集合模态分解 主成分分析 神经网络 组合模型

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基于数据驱动的离心泵轴承特征分析及寿命预测 被引量：3

17

作者 苏皓南 黄倩 +2 位作者 胡波 付强 朱荣生 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期941-955,共15页

离心泵是工业中能量转换和流体输送的核心设备,其部件滚动轴承的可靠性对整个机组的安全运行尤为关键。为了解决目前滚动轴承寿命预测问题,对滚动轴承剩余寿命的最佳预测方案进行了研究。首先,从数据驱动和试验出发,利用试验台采集所得... 离心泵是工业中能量转换和流体输送的核心设备,其部件滚动轴承的可靠性对整个机组的安全运行尤为关键。为了解决目前滚动轴承寿命预测问题,对滚动轴承剩余寿命的最佳预测方案进行了研究。首先,从数据驱动和试验出发,利用试验台采集所得的离心泵轴承正常及故障状态下的数据,分析了时域、频域、时频域各特征在不同工况中的表现差异,发现了时域特征、频域特征、小波包分解能量特征、完全自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)能量特征可以捕捉到不同工况下的故障信息;然后,以单调性、趋势性指标加权分数为依据,结合特征的敏感性分析结果,优选出了轴承在全寿命周期中表现突出的12个特征,经核主成分分析(KPCA)-长短期记忆网络(LSTM)降维处理后,构建出了能够表征离心泵轴承退化过程的一维特征量;最后,对比分析了LSTM网络、反向传播(BP)网络和卷积神经(CNN)网络的预测效果。研究结果表明:LSTM网络的均方根误差(RMSE)为0.402,平均绝对百分比误差(MAPE)为0.332,预测精度在三者中最好,模型平均训练时间为12.6 s,可见LSTM网络在预测精度及模型训练时间上更具优势。 展开更多

关键词 叶片式泵 滚动轴承 完全自适应噪声完备集合经验模态分解 核主成分分析 长短期记忆网络 轴承退化过程

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一种变工况下海流发电机叶片附着物检测方法

18

作者 谢涛 王天真 +1 位作者 汤天浩 徐玉洁 《电机与控制学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期101-110,118,共11页

针对流速变化使得变工况下海流发电机叶片附着物故障特征模糊、鉴别性差的问题,提出一种基于自适应频率正比采样(APFS)的叶片附着物检测方法。首先,采集不同工况下海流发电机电流信号,通过希尔伯特变换提取出定子电流信号的瞬时频率;然... 针对流速变化使得变工况下海流发电机叶片附着物故障特征模糊、鉴别性差的问题,提出一种基于自适应频率正比采样(APFS)的叶片附着物检测方法。首先,采集不同工况下海流发电机电流信号,通过希尔伯特变换提取出定子电流信号的瞬时频率;然后,利用瞬时频率与采样频率比值变步长采样瞬时频率序列,将非稳定瞬时转动频率转变为稳定值;最后,利用排列熵设置采样迭代停止阈值,将重采样后的瞬时频率序列作为故障特征划分为样本矩阵,建立主成分分析检测模型以实现附着物检测。基于0.23 kW海流发电样机的实验平台被搭建用于验证所提方法的有效性,实验结果表明,所提算法在对抗流速变化下引起的海流发电机变工况问题中,误报率低至0.25%,具备较高检测精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 海流发电机 故障检测 叶片附着物 希尔伯特变换 自适应频率正比采样 主元成分分析

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PCA和KLE在高采样率GPS定位中的应用 被引量：8

19

作者 敖敏思 胡友健 +2 位作者 赵斌 叶险峰 丁开华 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2011年第6期145-150,共6页

为抑制多路径误差和随机噪声以提高定位精度,引入主成分分析(PCA)和KLE变换方法对定位坐标序列随机噪声水平进行评价、提取和消除多天坐标序列中的多路径误差。对比分析结果表明,主成分系数比值能有效地反映出强随机噪声对某天定位坐标... 为抑制多路径误差和随机噪声以提高定位精度,引入主成分分析(PCA)和KLE变换方法对定位坐标序列随机噪声水平进行评价、提取和消除多天坐标序列中的多路径误差。对比分析结果表明,主成分系数比值能有效地反映出强随机噪声对某天定位坐标序列的影响,PCA方法能有效地提取和消除多天定位坐标序列中的多路径误差,显著提高定位精度。KLE变换对随机噪声污染不敏感,对多路径误差的滤波能力较PCA略弱,但其对随机噪声以及局部异常具有较好的抑制作用。 展开更多

关键词 高采样率GPS 多路径误差 随机噪声 主成分分析 KARHUNEN-LOEVE变换

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基于Curvelet和LBP的可变光照人脸识别 被引量：4

20

作者 周立俭 刘万泉 孙洁 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第22期176-178,182,共4页

光照变化和环境噪声会引起人脸识别正确率下降。为此,提出一种基于Curvelet变换和LBP的可变光照人脸识别方法。对原始人脸图像进行Curvelet变换,对第1层低频系数,采用对数运算和局部二值模式运算克服光照影响,舍弃剩余的最高频信息子图... 光照变化和环境噪声会引起人脸识别正确率下降。为此,提出一种基于Curvelet变换和LBP的可变光照人脸识别方法。对原始人脸图像进行Curvelet变换,对第1层低频系数,采用对数运算和局部二值模式运算克服光照影响,舍弃剩余的最高频信息子图像,以除去环境噪声和光照产生的阴影边界带有的虚假信息,利用主成分分析和线性判别分析方法进行人脸识别。仿真结果表明,该方法能有效去除光照和噪声引起的影响,具有较好的鲁棒性。 展开更多

关键词 人脸识别 光照 噪声 CURVELET变换 局部二值模式 主成分分析 线性判别分析

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