發(fā)布時(shí)間：2018-01-08 01:11

  本文關(guān)鍵詞：集合背景誤差方差中小波閾值去噪方法研究及試驗(yàn)　出處：《物理學(xué)報(bào)》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 小波 集合資料同化 背景誤差方差 去噪

【摘要】：背景誤差方差的集合估計(jì)值中帶有大量采樣噪聲,在應(yīng)用之前需進(jìn)行降噪處理.區(qū)別于一般的高斯白噪聲,采樣噪聲具有空間和尺度相關(guān)性,部分尺度上的噪聲能級(jí)遠(yuǎn)大于平均能級(jí).本文針對(duì)背景誤差方差中采樣噪聲的特征,引入小波閾值去噪方法,并根據(jù)截?cái)嘤囗?xiàng)的小波系數(shù)分布特征發(fā)展了一種計(jì)算代價(jià)很小,能自動(dòng)修正閾值的算法.一維理想試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能濾除大量采樣噪聲,提高背景誤差方差估計(jì)值的精度.相對(duì)于原來(lái)的小波閾值方法,修正閾值后減少了因部分尺度上噪聲能級(jí)過(guò)大導(dǎo)致的殘差,去噪后的RMSE減少了13.28%.將該方法應(yīng)用在實(shí)際的集合資料同化系統(tǒng)中,結(jié)果表明,小波閾值方法優(yōu)于譜方法,閾值修正后能在不影響信號(hào)的前提下增大小波去噪強(qiáng)度.
[Abstract]:The set estimation of background error variance contains a large amount of sampling noise, which needs to be de-noised before application. Different from general Gao Si white noise, sampling noise has spatial and scale correlation. The noise level on some scales is much larger than the average energy level. In this paper, wavelet threshold denoising method is introduced to deal with the characteristics of sampling noise in the variance of background error. According to the wavelet coefficient distribution of truncated remainder, an algorithm is developed, which can automatically correct the threshold, and the algorithm can filter a large number of sampling noise. Compared with the original wavelet threshold method, the modified threshold reduces the residuals caused by the excessive noise level in some scales. After denoising, the RMSE is reduced by 13.28 steps. The method is applied to the practical data assimilation system. The results show that the wavelet threshold method is better than the spectral method. The wavelet denoising intensity can be increased without affecting the signal after the threshold is corrected.
【作者單位】： 國(guó)防科技大學(xué)海洋科學(xué)與工程研究院;國(guó)防科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(批準(zhǔn)號(hào):41375113,41475094,41305101,41605070)資助的課題~~
【分類號(hào)】：TN713
【正文快照】： 1引言數(shù)值天氣預(yù)報(bào)可用一個(gè)非線性方程組表示,初始場(chǎng)的精度在很大程度上決定了預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性.為了得到高質(zhì)量的初始場(chǎng),變分資料同化需要融合各種觀測(cè)資料和背景信息[1].其中背景誤差協(xié)方差矩陣(B)在資料同化中起到了誤差結(jié)構(gòu)分布、信息傳播、權(quán)重分配等作用,因此資料同化的首要

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本文編號(hào)：1395002