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基于小波变换的降雨时间序列去噪方法研究
被引量：
4
1
作者
李东升
马金锋
+1 位作者
饶凯锋
王晓燕
《人民长江》
北大核心
2023年第5期127-133,共7页
小波变换在降雨时间序列数据的去噪方面具有显著的优势,可有效提高降雨时间序列预测的准确性。为确定降雨时间序列小波去噪过程中小波基函数、分解尺度以及阈值估计方法的选择,实现最优去噪,以国家气象科学数据中心2008~2018年的日降雨...
小波变换在降雨时间序列数据的去噪方面具有显著的优势,可有效提高降雨时间序列预测的准确性。为确定降雨时间序列小波去噪过程中小波基函数、分解尺度以及阈值估计方法的选择,实现最优去噪,以国家气象科学数据中心2008~2018年的日降雨时间序列为基础数据,以中国5个不同气候类型的省份为研究区域,基于复合指标T对57种小波基函数的去噪效果进行评价,并评价去噪过程中可能的分解尺度和常用阈值估计方法。结果表明:7~10阶的Daubechies小波是去噪效果最好的小波基函数组,最小T值在0.3264~0.4228之间,Symlets小波族的去噪效果最差;最优的分解尺度为3级,最小T值范围为0.1844~0.2526;混合阈值和Steins无偏风险估计阈值的去噪效果最好,最小T值在0.3773~0.4359之间。研究成果可为中国境内降雨时间序列和其他水文气象时间序列的去噪方法提供参考。
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关键词
降雨时间序列
小波
去噪
最优去噪
最优
小波基函数
小波变换
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职称材料
基于PSO改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法
2
作者
刘莉彬
《煤矿机械》
2025年第5期201-204,共4页
由于矿井地质环境复杂,导致探测仪接收的信号噪声大、信息提取困难。因此提出基于粒子群优化(PSO)改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法。采用改进型自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始信号进行预处理,将其分解为多...
由于矿井地质环境复杂,导致探测仪接收的信号噪声大、信息提取困难。因此提出基于粒子群优化(PSO)改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法。采用改进型自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始信号进行预处理,将其分解为多个本征模态函数分量及1个余项。利用基于PSO改进遗传算法的方法,通过优化个体的适应度值,精确寻找最优的信号去噪参数。在获取最优参数后,筛选出有效的本征模态函数分量和残余项,利用重构技术将它们重新组合,从而实现对矿井地质探测仪信号的有效去噪处理。实验结果表明,该方法能够在处理矿井地质探测仪的含噪信号时显著提升信号质量,为地质分析提供准确的数据基础。
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关键词
PSO
遗传算法
矿井地质探测仪
信号
去噪
去噪
最优
参数
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职称材料
题名
基于小波变换的降雨时间序列去噪方法研究
被引量：
4
1
作者
李东升
马金锋
饶凯锋
王晓燕
机构
首都师范大学资源环境与旅游学院
中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室
中国科学院生态环境研究中心环境模拟与污染控制国家重点联合实验室
中国科学院生态环境研究中心中国科学院饮用水科学与技术重点实验室
出处
《人民长江》
北大核心
2023年第5期127-133,共7页
基金
国家重点研发计划项目(2019YFD0901105)。
文摘
小波变换在降雨时间序列数据的去噪方面具有显著的优势,可有效提高降雨时间序列预测的准确性。为确定降雨时间序列小波去噪过程中小波基函数、分解尺度以及阈值估计方法的选择,实现最优去噪,以国家气象科学数据中心2008~2018年的日降雨时间序列为基础数据,以中国5个不同气候类型的省份为研究区域,基于复合指标T对57种小波基函数的去噪效果进行评价,并评价去噪过程中可能的分解尺度和常用阈值估计方法。结果表明:7~10阶的Daubechies小波是去噪效果最好的小波基函数组,最小T值在0.3264~0.4228之间,Symlets小波族的去噪效果最差;最优的分解尺度为3级,最小T值范围为0.1844~0.2526;混合阈值和Steins无偏风险估计阈值的去噪效果最好,最小T值在0.3773~0.4359之间。研究成果可为中国境内降雨时间序列和其他水文气象时间序列的去噪方法提供参考。
关键词
降雨时间序列
小波
去噪
最优去噪
最优
小波基函数
小波变换
Keywords
precipitation time-series
wavelet denoising
optimal denoising
optimal wavelet function
wavelet transform
分类号
P332 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
基于PSO改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法
2
作者
刘莉彬
机构
中国煤炭地质总局地球物理勘探研究院
出处
《煤矿机械》
2025年第5期201-204,共4页
文摘
由于矿井地质环境复杂,导致探测仪接收的信号噪声大、信息提取困难。因此提出基于粒子群优化(PSO)改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法。采用改进型自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)对原始信号进行预处理,将其分解为多个本征模态函数分量及1个余项。利用基于PSO改进遗传算法的方法,通过优化个体的适应度值,精确寻找最优的信号去噪参数。在获取最优参数后,筛选出有效的本征模态函数分量和残余项,利用重构技术将它们重新组合,从而实现对矿井地质探测仪信号的有效去噪处理。实验结果表明,该方法能够在处理矿井地质探测仪的含噪信号时显著提升信号质量,为地质分析提供准确的数据基础。
关键词
PSO
遗传算法
矿井地质探测仪
信号
去噪
去噪
最优
参数
Keywords
PSO
genetic algorithm
mine geological exploration instrument
signal denoising
optimal parameters for denoising
分类号
TP391 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换的降雨时间序列去噪方法研究
李东升
马金锋
饶凯锋
王晓燕
《人民长江》
北大核心
2023
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于PSO改进遗传算法的矿井地质探测仪信号去噪方法
刘莉彬
《煤矿机械》
2025
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职称材料
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