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题名K-SVD字典在航空伽马谱数据降噪中的应用研究
被引量：1
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作者
张光雅
李江坤
李兵海
张翔
张伟
武雷超
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机构
核工业航测遥感中心
中核集团铀资源地球物理勘查技术中心(重点实验室)
河北省航空探测与遥感技术重点实验室
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出处
《核电子学与探测技术》
CAS
北大核心
2023年第1期56-63,共8页
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基金
基于航空高光谱和伽马能谱的铀矿勘查技术研究项目(202004010012)
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文摘
为降低航空伽马谱数据中的噪声,消除统计涨落对数据产生的影响,开展了K-SVD训练字典的降噪应用研究。根据稳定性测试所采集到的航空伽马谱数据,采用K-SVD训练字典进行了降噪实验,并将信噪比、皮尔森相关系数以及均方差等值作为降噪效果的评价指标,与NASVD以及S-G算法进行了降噪效果对比分析。实验结果表明,经过K-SVD字典降噪后的上下测窗谱数据与真值数据之间的相关系数分别达到了0.9983和0.9999,其整体降噪效果要优于NASVD与S-G算法。进一步利用不同降噪方法对实际测区数据进行处理,结果表明K-SVD算法能够有效滤除噪声并还原地质体特征。分析认为K-SVD算法能够有效降低统计涨落对原始波形带来的影响,在提升波形平滑性的同时使得数据的波峰波谷等特征得到较好的还原,在航空伽马谱数据处理中具有较好的降噪效果。
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关键词
航空伽马谱数据
K-SVD字典
降噪
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Keywords
airborne gamma-ray spectrum data
K-SVD dictionary
denoising
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分类号
P631
[天文地球—地质矿产勘探]
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