由于毫米波的敏感性极强，物体的微小移动也可以被毫米波所感知，体现为频谱变化，借助此优势提出了一种基于毫米波感知的小型无源物体定位追踪方法，可以实现对目标物体的高精度定位与追踪。与传统的有源物体定位追踪相比，在无源物体定位追踪中，由于目标物体无法主动发射信号且目标物体较小，因此，需要有效的机制区分、分离目标物体的反射信号和背景环境的反射信号，采用多种方法去除背景噪声和突发噪声，实现了良好的定位追踪效果。实验结果表明，所提方法可以追踪一支笔的运动轨迹，其平均误差为0.32 cm。
2023-05-16 17:37:42
1.11MB
1
matlab图片频域分析代码通用交叉验证设计
该存储库包含MATLAB脚本和示例地震数据，用于应用以下方面提出的地震消噪：
Mousavi,
SM,
and
CA
Langston
(2017).
Automatic
Noise-Removal/Signal-Removal
Based
on
the
General-Cross-Validation
Thresholding
in
Synchrosqueezed
domains,
and
its
application
on
earthquake
data,
Geophysics.82(4),
V211-V227
doi:
10.1190/geo2016-0433.1
@article{mousavi2017automatic,
title={Automatic
noise-removal/signal-removal
based
on
general
cross-validation
thresholding
in
synchrosqueezed
domain
and
its
application
on
earthquake
dat
2022-05-13 11:19:07
19.19MB
1
针对传统的OBF分解算法在非高斯噪声下检测性能较差的问题,提出了一种带通滤波结合OBF分解的磁异常信号检测算法。首先,根据磁异常信号的频域特征,设计了Parks-McCl ellan最优FI R滤波器。通过对含噪信号的带通滤波,实现对非高斯噪声的近似高斯化,同时最大程度地保留磁异常信号的信息。然后,对滤波后的信号进行OBF分解,提取能量特征信号进行门限检测。最后,分别采用仿真数据和实测数据对算法进行了验证。结果表明:改进后的算法有效地提高了信噪比,增强了非高斯噪声下微弱磁异常信号的检测能力,解决了OBF在
2022-03-07 19:25:31
1.29MB
1
行业分类-物理装置-基于多辨别器对抗网络的碑帖二值化背景噪声去除方法.zip
2021-08-04 09:02:46
620KB
MSNoise：利用地震背景噪声监测地震波速变化的Python程序包.pdf
2021-06-29 15:03:24
2.66MB