空间局部加权回归自适应TFPF

发布时间：2017-08-30 02:42

  本文关键词：空间局部加权回归自适应TFPF

  更多相关文章： 时频峰值滤波(TFPF) 自适应 空间局部加权回归(SLWR) 凸集 Viterbi算法

【摘要】：时频峰值滤波(TFPF)算法是一种非常有效的去噪方法.但是传统的TFPF采用的单一窗长,并且仅沿时间方向进行滤波,忽略了信号的空间信息,并且TFPF近似等效成一个时不变的低通滤波器,不能追踪快速变化的信号.针对这些问题,引入空间局部加权回归自适应TFPF(SLWR-ATFPF).鉴于随机噪声在各个位置的方向随机性,以及有效信号在各个位置的方向确定性,首先利用空间局部加权回归(SLWR),对含噪信号进行空间加权,从而使加权之后的信号包含空间信息.然后,再引入凸集和Viterbi的思想,对空间加权之后的信号进行自适应滤波.从而,完成时空域二维自适应滤波.将SLWR-ATFPF应用于合成记录和实际的共炮点记录,实验结果表明,改进的方法与原算法相比,能够在压制低信噪比(SNR)随机噪声的同时更好地保留有效信号.
【作者单位】： 吉林大学通信工程学院;吉林大学地球探测科学与技术学院;
【关键词】： 时频峰值滤波(TFPF) 自适应 空间局部加权回归(SLWR) 凸集 Viterbi算法
【基金】：国家自然科学基金重点项目(41130421)资助
【分类号】：P631.4
【正文快照】： To solve these problems,we introduce the spatial locally weighted regression adaptive TFPF(SLWR-ATFPF).Due to the randomness of the random noise at each location and thedefiniteness of the valid signal at each location,we first apply the spatial locally

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本文编号：756847