大数据-算法-静止卫星闪电成像仪数据信号模拟及其滤波方法研究.pdf

为了抑制三分量地震勘探中的面波，根据体波和面波的极化特性，研究了一种基于小波变换的时频域极化滤波方法。 在时频域构造了三分量地震数据的协方差矩阵，测量了地震波的极化参数。 结合矩阵的对应特征值和特征向量，将椭圆率和仰角作为约束条件，并建立了偏振滤波函数来分离表面波。 对分离的表面波进行反变换，然后从原始记录中自适应减去。 极化滤波抑制了表面波后，转换波的信噪比得到有效提高。 为下一步的地震数据处理和地震勘探开发奠定了良好的基础。 实际数据处理结果表明，该方法可以有效地从三分量地震记录中提取地表波，避免了地表波对地震信号的干扰。

网络的传感器节点向处理中心传输局部估计时,不可避免地存在随机延迟,从而导致航迹无序现象频发。在分布式框架下,研究多传感器时滞航迹的融合估计问题。采用最新可利用的局部估计原则,若未收到最新局部估计,则用之前收到的最新的估计进行预报。进而,运用避免计算互协方差阵的CI算法进行分布式融合。避免了计算互协方差阵,且能改善局部估计的精度。仿真例子说明算法的有效性。

实际应用中，我们的系统获取的原始图像并非完美：例如系统获取的原始图像，由于噪声、光照等原因，使得图像的质量不高，需进行预处理，以达到利于我们提取感兴趣的信息的目的．图像的预处理包括图像增强、平滑滤波、锐化等内容。图像的预处理既可以在空间域实现，也可以在频域内实现，其中空间域内实现是对图像进行点运算，它是一种既简单又重要的图像处理技术，它能让用户改变图像上像素点的灰度值，这样通过点运算处理将产生一幅新图像． MATLAB是一种简单，高效、功能强大的高级语言，在科学与工程计算领域有着广泛的应用前途。在数字图像处理领域，可应用MKILAB数字图像处理技术进行系统分析与设计。本文介绍了MATLAB提供的图像处理工具箱函数的用法指南，并辅以应用示例，说明了基于MATLAB，进行数字图像处理的方法。

数字滤波方法的发展历程

粒子滤波算法matlab文档，里面包含粒子滤波算法matlab程序以及针对各种案例相应代码的修改方法

小波的多分辨率特性是小波去噪能够实现的基础。通过Mallat算法我们可以将信号中各种不同的频率成分分解开来，从而实现信号的按频带处理方式。

LIDAR数据的坡度滤波方法，国外关于此方法的资料。

血管内超声图像斑点模拟与滤波方法

软件滤波方法及其优缺点