在最小噪声分离变换的基础上，引入核方法，采用小波核函数代替传统核函数对最小噪声分离变换予以改进。小波核函数的多分辨率分析特性可进一步提高算法的非线性映射能力。相关向量机高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，将...在最小噪声分离变换的基础上，引入核方法，采用小波核函数代替传统核函数对最小噪声分离变换予以改进。小波核函数的多分辨率分析特性可进一步提高算法的非线性映射能力。相关向量机高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，将新型核最小噪声分离变换方法与相关向量机相结合，对高光谱影像数据进行分类实验。仿真实验结果表明，基于小波核最小噪声分离变换的方法体现了高光谱影像的非线性特征，将所提出的方法应用于HYDICE系统在Washington DC Mall上空拍摄的数据，与对照算法相比，分类精度可提高3％～89／6，并可有效地提高小样本区域的分类精度。展开更多
时间域航空电磁数据经预处理后,仍存在残余噪声,影响电磁探测对地下异常的识别能力。笔者提出一种基于最小噪声分离的去噪方法,将一组含噪电磁数据通过旋转矩阵线性变换为按照信噪比大小排列的最小噪声分离成分,利用信噪比较大的最小噪...时间域航空电磁数据经预处理后,仍存在残余噪声,影响电磁探测对地下异常的识别能力。笔者提出一种基于最小噪声分离的去噪方法,将一组含噪电磁数据通过旋转矩阵线性变换为按照信噪比大小排列的最小噪声分离成分,利用信噪比较大的最小噪声分离成分重构电磁数据,以达到分离噪声的目的。仿真数据去噪结果表明:最小噪声分离不仅能够有效压制晚期道剖面噪声,还能准确分辨异常信息;晚期道信噪比较测线滤波提高了11.28 d B,实测数据的噪声水平也由±50 n T/s降低到±10 n T/s。展开更多
文摘在最小噪声分离变换的基础上，引入核方法，采用小波核函数代替传统核函数对最小噪声分离变换予以改进。小波核函数的多分辨率分析特性可进一步提高算法的非线性映射能力。相关向量机高光谱图像分类是一种较新的高光谱图像分类方法，将新型核最小噪声分离变换方法与相关向量机相结合，对高光谱影像数据进行分类实验。仿真实验结果表明，基于小波核最小噪声分离变换的方法体现了高光谱影像的非线性特征，将所提出的方法应用于HYDICE系统在Washington DC Mall上空拍摄的数据，与对照算法相比，分类精度可提高3％～89／6，并可有效地提高小样本区域的分类精度。
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文摘时间域航空电磁数据经预处理后,仍存在残余噪声,影响电磁探测对地下异常的识别能力。笔者提出一种基于最小噪声分离的去噪方法,将一组含噪电磁数据通过旋转矩阵线性变换为按照信噪比大小排列的最小噪声分离成分,利用信噪比较大的最小噪声分离成分重构电磁数据,以达到分离噪声的目的。仿真数据去噪结果表明:最小噪声分离不仅能够有效压制晚期道剖面噪声,还能准确分辨异常信息;晚期道信噪比较测线滤波提高了11.28 d B,实测数据的噪声水平也由±50 n T/s降低到±10 n T/s。
