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基于小波分析的湖南罗富冲滑坡监测数据去噪与预警

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科学技术创新 2024年第6期 221-224页

作者：刘海涛现代投资股份有限公司怀化分公司湖南怀化

滑坡自动化监测数据中噪声的存在导致滑坡预警误报严重,在预警之前有必要对原始监测数据进行去噪。以湖南罗富冲滑坡为研究案例,首先使用小波分析对该滑坡GNSS地表变形数据进行分解,然后使用分解的低频分量进行信号重建以实现数据去噪,... 详细信息

滑坡自动化监测数据中噪声的存在导致滑坡预警误报严重,在预警之前有必要对原始监测数据进行去噪。以湖南罗富冲滑坡为研究案例,首先使用小波分析对该滑坡GNSS地表变形数据进行分解,然后使用分解的低频分量进行信号重建以实现数据去噪,最后分别使用原始数据和去噪数据计算日变形速度以进行预警计算,通过对比分析验证去噪效果。研究结果表明,对原始滑坡自动化监测数据使用小波分析进行去噪处理能够有效提升预警的准确性,对于保障滑坡影响区域的人民群众生命财产安全具有重要意义。

关键词：小波分析滑坡监测数据去噪预警

基于先验信息的地面三维激光扫描地形测绘数据去噪方法

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移动信息 2024年第9期46卷 304-306页

作者：王一雷张玉川江苏易图地理信息科技有限公司江苏扬州225000

随着地面三维激光扫描技术在地形测绘领域的广泛应用,数据准确性成为提升地图质量的关键因素.但原始数据常会受到多种噪声的影响,如环境干扰、设备误差等,严重影响测绘结果的质量.先验信息被证实能显著优化数据去噪过程,如地理环境特征... 详细信息

随着地面三维激光扫描技术在地形测绘领域的广泛应用,数据准确性成为提升地图质量的关键因素.但原始数据常会受到多种噪声的影响,如环境干扰、设备误差等,严重影响测绘结果的质量.先验信息被证实能显著优化数据去噪过程,如地理环境特征、历史测绘数据及环境条件等.这种去噪方法的基础理论和数学模型提供了理解和实现这些技术的框架.文中详细探讨了利用先验信息去噪地面三维激光扫描数据的方法,包括数据同化、标准化处理、概率模型和统计分析、机器学习方法、先验知识集成、参数选择与误差分析等,以期可以提高地形测绘数据的准确性和可靠性.

关键词：先验信息地面三维激光扫描技术地形测绘数据去噪

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数据去噪处理在土壤侵蚀模拟分析中的应用

泥沙研究 2021年第2期46卷 47-53,14页

作者：杨茹珍张风宝杨明义李占斌西北农林科技大学水土保持研究所黄土高原土壤侵蚀与旱地农业国家重点实验室陕西杨凌712100 中国科学院-水利部水土保持研究所陕西杨凌712100 西安理工大学水利水电学院陕西西安710048

对已发表的土壤侵蚀数据采用信噪比进行去噪处理,对比分析去噪前后数据在研究影响因子对因变量影响的显著性、贡献率及拟合优度等方面的差异,确定去噪方法对土壤侵蚀相关试验的适用性。结果显示:去噪前后的数据都能识别出土壤侵蚀速率... 详细信息

对已发表的土壤侵蚀数据采用信噪比进行去噪处理,对比分析去噪前后数据在研究影响因子对因变量影响的显著性、贡献率及拟合优度等方面的差异,确定去噪方法对土壤侵蚀相关试验的适用性。结果显示:去噪前后的数据都能识别出土壤侵蚀速率、径流速率、流速及径流输移能力等因变量变化的主导因子,但去噪处理能增加影响因子对观测变量的贡献率,降低误差项的贡献率,明显增大预测值与实测值之间的决定系数、Nash-Sutcliffe效率系数及相对均方根误差,减小预测值与实测值之间的绝对误差和相对误差。说明去噪处理能有效提高影响因子对观测因变量的解释程度,减小试验误差对试验结果的影响,确保试验结果的准确性。

关键词：田口方法信噪比数据去噪土壤侵蚀

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微地震数据去噪方法综述

吉林大学学报（地球科学版） 2019年第4期49卷 1145-1159页

作者：代丽艳董宏丽李学贵东北石油大学复杂系统与先进控制研究院黑龙江大庆163318 黑龙江省网络化与智能控制重点实验室黑龙江大庆163318 东北石油大学计算机与信息技术学院黑龙江大庆163318

随着常规油气藏资源不断枯竭,非常规油气藏的勘探开发已逐渐成为一种必然趋势,从而使得微地震监测技术快速发展。微地震事件的发生持续时间短、声波频率高,使得实际采集到的微地震数据信噪比较低。本文首先简要介绍了微地震监测技术能... 详细信息

随着常规油气藏资源不断枯竭,非常规油气藏的勘探开发已逐渐成为一种必然趋势,从而使得微地震监测技术快速发展。微地震事件的发生持续时间短、声波频率高,使得实际采集到的微地震数据信噪比较低。本文首先简要介绍了微地震监测技术能够在非常规油气藏开发中保证高效的增产,以及微地震噪声压制在微地震监测技术数据处理流程中是关键一步,直接影响着后续微地震研究的准确性和可靠性;并对地面微地震监测数据中的噪声源进行分析,归纳了地面微地震监测中常见噪声:强脉冲干扰、工业交流电干扰、钻井干扰、声波干扰、规则干扰等,分析了其各自的基本特点。然后,概述了地面微地震数据去噪方法已取得的成果,按频率、传播方向、空间分布区域等特性进行分类,分析各种去噪方法在实际应用过程中针对的噪声类型,以及在去噪过程中对有效信号造成的影响等。最后,基于深度学习具有更强的复杂函数表征能力,分析了3种典型深度学习模型的结构及特点;结合在其他相关领域数据去噪问题的成功应用,深度学习可以解决目前微地震数据噪声压制存在的问题,可以作为微地震数据去噪的一种新方法;考虑到目前微地震数据样本数量可能影响深度学习在微地震监测中大规模的应用,本文提出用生成式对抗网络来构建微地震数据样本库以解决该问题,并将其用于后续深度学习过程中的模型训练。

关键词：微地震数据去噪深度学习

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长庆油田水平井二流量试井数据去噪方法

油气井测试 2019年第4期28卷 7-13页

作者：何生平柳良仁谭习群杨军安小平中国石油长庆油田分公司勘探开发研究院

长庆油田水平井二流量测试中存在着测试数据质量差、试井解释难度大、解释结果偏差较大等问题。在研究分析104井次测试数据质量的基础上,针对试井分析资料,提出一种基于最小二乘曲线拟合原理的数据去噪处理方法,对曲线形态较好、光滑性... 详细信息

长庆油田水平井二流量测试中存在着测试数据质量差、试井解释难度大、解释结果偏差较大等问题。在研究分析104井次测试数据质量的基础上,针对试井分析资料,提出一种基于最小二乘曲线拟合原理的数据去噪处理方法,对曲线形态较好、光滑性较差的数据进行去噪处理。将一口井二流量测试数据去噪前后的解释结果与同一口井的压力恢复测试解释结果进行对比,结果表明,去噪前的解释结果与压力恢复解释结果差异较大,最大相对误差可达95%;而去噪后的解释结果与压力恢复解释结果较为接近,最大相对误差仅为7.9%,验证了该处理方法的准确性。该方法有效挖掘了质量较差的测试资料中的有用数据,提高了长庆油田水平井二流量测试数据解释结果的可靠性。

关键词：长庆油田二流量测试压力恢复测试试井解释最小二乘法数据去噪光滑度

基于噪声辅助多元经验模态分解的海洋三分量磁测数据去噪方法

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地球物理学进展 2023年第5期38卷 2336-2349页

作者：袁常青杜劲松何水原胡正旺中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院地球内部多尺度成像湖北省重点实验室武汉430074 地质过程与矿产资源国家重点实验室中国地质大学(武汉)武汉430074 中国地质调查局广州海洋地质调查局广州510760

动态环境下的海洋磁测数据难免会包含复杂多样的噪声干扰,为了便捷有效地恢复真实有效的磁异常信号,提升后续数据处理、反演和解释的可靠性(目的),本文采用了一种完全多元的方法进行多分量数据的同步相关去噪,在考虑各通道间耦合性的同... 详细信息

动态环境下的海洋磁测数据难免会包含复杂多样的噪声干扰,为了便捷有效地恢复真实有效的磁异常信号,提升后续数据处理、反演和解释的可靠性(目的),本文采用了一种完全多元的方法进行多分量数据的同步相关去噪,在考虑各通道间耦合性的同时避免了传统方法分别对每个分量去噪带来的繁琐计算.首先利用噪声辅助多元经验模态分解(Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)将一维多分量含噪信号同步分解成一系列多元固有模态函数(Multivariate Intrinsic Mode Functions,MIMF),其次根据多元多尺度样本熵(Multivariate Multiscale Sample Entropy,MMSE)特性判断噪声主导与信号主导MIMF的分界阶数,然后利用马氏距离确定特定阶数MIMF的阈值区间,再对多元信号的同阶分量进行同步阈值处理,最后与高阶分量一同重构得到去噪结果(方法).与单分量去噪方法相比,该方法在模拟含有随机噪声、海浪噪声、粗差干扰的磁测数据去噪仿真试验中取得了更为优异的表现,并且在实测海洋三分量数据中的应用效果也较好,内符合精度从±2.49 nT、±8.72 nT、±4.51 nT分别提升到±0.71 nT、±2.25 nT、±1.04 nT(结果).总之,本文提出的基于NAMEMD-MMSE-马氏距离的去噪方法可有效去除三分量磁测数据中包含的噪声,值得在其他多分量数据去噪处理中进行推广与应用(结论).

关键词：海洋磁测噪声辅助多元经验模态分解多分量多元多尺度样本熵马氏距离数据去噪

基于GA-LSSVR的煤矿瓦斯数据去噪研究

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矿业安全与环保 2017年第1期44卷 45-48,61页

作者：张文娟侯媛彬张文涛刘迷陈显西安科技大学电气与控制工程学院陕西西安710054 河南科技学院信息工程学院河南新乡453003

针对煤矿瓦斯数据普遍含有噪声的问题,提出一种基于遗传算法优化的最小二乘支持向量回归机(GA-LSSVR)的数据去噪算法。LSSVR通过求解只含一个等式约束的二次规划问题来求得最优解,从而改进了小波去噪局部最优的缺点。但LSSVR也存在收敛... 详细信息

针对煤矿瓦斯数据普遍含有噪声的问题,提出一种基于遗传算法优化的最小二乘支持向量回归机(GA-LSSVR)的数据去噪算法。LSSVR通过求解只含一个等式约束的二次规划问题来求得最优解,从而改进了小波去噪局部最优的缺点。但LSSVR也存在收敛速度慢的缺点,通过遗传算法(GA)优化LSSVR,以提高算法的收敛速度。首先,对某煤矿的瓦斯浓度时间序列进行异常数据和缺失数据的处理,然后用GA-LSSVR建模训练。仿真实验结果表明,与小波去噪方法相比,GA-LSSVR能有效去除噪声,并且能够避免数据失真,把有效信号分离出来,经过计算,GA-LSSVR能将输入输出均方根误差降低0.002 94,相对降低了34.59%,去噪效果较好;与LSSVR方法相比,GA-LSSVR能明显缩短程序运行时间,可提高运行效率。

关键词：瓦斯浓度数据去噪 LSSVR 遗传算法小波去噪

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基于神经网络的探地雷达数据去噪

物探与化探 2023年第5期47卷 1298-1306页

作者：吴嵩宁晓斌杨庭伟姜洪亮卢超波苏煜堤广西田新高速公路有限公司广西南宁530022 广西交科集团有限公司广西南宁530007 广西壮族自治区公路隧道安全预警工程研究中心广西南宁530007 广西道路结构与材料重点实验室广西南宁530007

探地雷达数据在实际工程检测过程中常被各种随机噪声污染,而数据中的噪声会降低数据的信噪比和分辨率,进而给后续的反演和解释等工作带来不利影响。对此,本文开展了基于神经网络的探地雷达数据去噪研究。首先,建立1个多层神经网络,向无... 详细信息

探地雷达数据在实际工程检测过程中常被各种随机噪声污染,而数据中的噪声会降低数据的信噪比和分辨率,进而给后续的反演和解释等工作带来不利影响。对此,本文开展了基于神经网络的探地雷达数据去噪研究。首先,建立1个多层神经网络,向无噪声数据加入高斯白噪声破坏数据。然后,将破坏后的数据和其对应的噪声的patch建立训练数据,通过反向传播算法更新模型各层神经元权重,使得模型训练损失值最小。最后,将两个合成数据和实测雷达数据输入到已训练好的模型,用其训练得到噪声特性权重计算模型输出。通过与曲波法的数值模拟试验结果对比验证了本文方法的有效性和鲁棒性,且本文方法对结构复杂、幅值较弱区域的噪声压制更彻底,有效信号展现得更清晰。

关键词：探地雷达(GPR) 神经网络多层感知机反向传播高斯白噪数据去噪

基于小波和Kalman滤波的GPS数据去噪方法研究

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基于小波和Kalman滤波的GPS数据去噪方法研究

作者：丁文东北大学

学位级别：硕士

本文在分析影响GPS定位精度的各种误差来源的基础上,根据小波分析基本理论和GPS信号噪声特性,将小波分析这一数学工具应用到GPS数据去噪处理中,同时引入Kalman滤波方法,将其与小波分析方法有机结合,进而提出利用基于小波分析的自适应Kal... 详细信息

本文在分析影响GPS定位精度的各种误差来源的基础上,根据小波分析基本理论和GPS信号噪声特性,将小波分析这一数学工具应用到GPS数据去噪处理中,同时引入Kalman滤波方法,将其与小波分析方法有机结合,进而提出利用基于小波分析的自适应Kalman滤波方法进行GPS数据去噪处理,并通过实验证明该方法在GPS数据去噪方面能达到良好的效果。本文的主要工作如下：针对GPS信号的结构特性,将L1、L2载波数据进行提取,以削弱多路径噪声和观测噪声等偶然误差为目的,以一条基线观测数据为研究对象,采用不同分解层数、不同阈值选取方法、不同小波函数等三种方案进行小波去噪处理,结果表明：选用合适的去噪方法可以很大程度上提高基线解算的精度,反之则会降低基线解算的精度。同时,在选用合适的小波去噪方法基础上,对不同观测时间和不同长度的多条基线观测数据进行去噪处理,给出了小波分析用于GPS数据去噪的有效作用范围。在小波去噪的基础上,引入自适应Kalman滤波方法,以小波去噪有效范围内的观测数据为研究对象进行二次处理,并与单独的小波去噪效果和单独的自适应Kalman滤波处理效果进行对比,结果表明：基于小波分析的自适应Kalman滤波方法对GPS观测数据的去噪效果优于小波分析方法和自适应Kalman滤波方法,三种方法将GPS基线解算的精度分别提高了43%、35%和4%。基于小波分析的自适应Kalman滤波方法“净化”GPS原始观测数据的效果最为理想。

关键词：小波分析 Kalman滤波 GPS 数据去噪