利用MP算法去除地震资料中的随机噪声

对已有的基于MP(匹配追踪)算法去除地震资料中的随机噪声的方法进行了一定改进。通过对地震信号特性的研究及传统Ricker子波的分析,对传统Ricker子波进行了改进,并将其作为MP分解中构造原子库的基函数。改进后的Ricker子波能更加匹配的表示地震信号,去除地震随机噪声中,基于改进后的Ricker子波进行MP去随机噪声较基于Gabor原子的方法具有更好的去噪效果。     

超分辨率Root-Min-Norm井下定位算法

对不能处理相关信号的求根最小范数(Root-Min-Norm)算法进行了修正,对信号估计协方差运用了前后向平滑处理,在小样本条件下提高了相关矩阵和TDE(Time Delay Estimation)的估计精度.将该超分辨率算法应用到井下定位算法当中,通过仿真实验得到的统计结果表明超分辨率Root-Min-Norm算法是一种高分辨率、高精度、高稳定性的算法,具有很大的实际推广价值.     

基于张量投票的图像超分辨率算法

张量投票算法在提取图像主观轮廓上具有良好的效果,本文提出了一种基于张量投票的图像超分辨率算法.首先用二维张量矩阵存储低分辨率图像各像素点所处的位置特征信息,并利用稀疏张量投票将特征信息进行加强,再使用稠密张量投票产生高分辨率图像对应的二维张量矩阵.此张量矩阵包含了视觉特性强的边缘信息,最后利用该边缘信息指导高分辨率图像的重构.实验结果表明,该方法得到的高分辨率图像信噪比高、视觉效果好.     

基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法

在研究和分析小波变换理论的基础上提出了一种基于小波变换的全景图像超分辨率增强算法,该算法充分利用了小波多分辨率分解思想,体现图像降低的自然过程;通过高分辨率小波系数,经插值逆变换可得到重构的高分辨率图像。实验结果证明该算法克服了传统的插值算法致使图像高分辨部分损失、细节被模糊的缺点,是超分辨率图像处理的一种行之有效的途径。     

基于改进MAP估计算法的图像超分辨率重构

为了改善超分辨率复原的效果,提出了一种改进的MAP估计算法。本文通过对成像降价模型的分析,加入了像面扭曲的环节,并提出了基于Delaunay三角剖分法的校正方法,使MAP算法得到完善。为了增强超分辨率图像的细节,本文提出了基于Huber-Markov和基于POCS的改进MAP算法。通过与传统的MAP算法进行比对实验,证明了本文提出的改进算法的有效性。     

基于小波变换的地震资料处理和应用

由于小波变换有着其他方法无法比拟的时域性与频域性的特点,使其在地震资料处理中得到广泛的应用,尤其是在地震数据去噪、压缩、提高分辨率、三维地震资料拼接等方面的应用取得了很好的效果。     

数字信号处理算法在相干光通信系统中的应用

正数字信号处理算法在相干光通信系统已经实现成功应用,本文介绍相干光通信系统相关理论与应用原理,在相干光通信系统使用中建立光纤模型,实现信号处理、信号补偿和相关耦合。所谓光纤通信系统,即信息传播所利用的载体是光,以光电变换作为信息获取的方法,当前信息时代当中光纤通信已经成为主要的通信方式之一。传统形式光纤通信主     

基于SG的地震射线追踪算法研究

文章针对最小走时射线路径算法存在的问题,引入谱梯度算法(SG)并结合薄层模型求解地震射线追踪问题,仿真结果显示:新的射线追踪方法较好地克服了最小走时射线路径算法存在的问题,提高了射线追踪的精度.     

应用Canny算子的织物疵点检测改进算法

针对传统的Canny算子不同阈值的选择存在被动性差、实时性差,无法进行在线检测等问题,本文提出了应用Canny算子的织物疵点检测改进算法。分析不同种类的织物疵点特征,利用不同的高斯滤波器对织物疵点进行滤波处理。通过自适应形式获取图像边缘信息的阈值,有效避免了由于阈值取值过高或者过低无法获取更好的织物疵点的边缘信息,同时能够根据织物疵点的类型选取对应的滤波参数,实现了织物疵点检测优化。仿真实验结果表明,经过改进后的Canny算法运行时间较短,漏检率低,能够更好的获取图像的边缘细节,并且整个算法的适应能力较强。     

结合地震资料利用地层法恢复剥蚀量

恢复剥蚀过程和剥蚀量对研究沉积盆地的埋藏史、构造演化史、热史等均具有十分重要的意义。目前恢复地层剥蚀量的方法很多,但均受特定条件限制,本文主要介绍的是求取地层剥蚀厚度的一种简单实用的方法,即结合地震资料利用地层法恢复地层剥蚀量,包括地层趋势分析法、厚度对比的方法、地震地层综合法等三种方法。     

使用Fortran程序计算海森堡模型纠缠度的算法实现及随机数据的消除方法

介绍Fortran程序下计算海森堡模型纠缠度的算法实现及计算结果中所出现的随机数据的消除方法,为研究者们在各种普适计算中提高计算结果的准确度方面提供一些借鉴方法。研究方法:在利用置换群方法产生能量矩阵和N粒子纯态的纠缠度定义的情况下,使用Fortran软件编程计算海森堡模型的纠缠度,对计算结果中的非预期随机数据采用物理法及更换(matlab代替fortran)软件编程计算的方法进行消除。研究结果:使用物理法消除随机数据费时费力,使用更换软件编程计算以消除随机数据的方法效果较好。