本文關(guān)鍵詞：空間局部加權(quán)回歸自適應(yīng)TFPF

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【摘要】：時(shí)頻峰值濾波(TFPF)算法是一種非常有效的去噪方法.但是傳統(tǒng)的TFPF采用的單一窗長,并且僅沿時(shí)間方向進(jìn)行濾波,忽略了信號的空間信息,并且TFPF近似等效成一個(gè)時(shí)不變的低通濾波器,不能追蹤快速變化的信號.針對這些問題,引入空間局部加權(quán)回歸自適應(yīng)TFPF(SLWR-ATFPF).鑒于隨機(jī)噪聲在各個(gè)位置的方向隨機(jī)性,以及有效信號在各個(gè)位置的方向確定性,首先利用空間局部加權(quán)回歸(SLWR),對含噪信號進(jìn)行空間加權(quán),從而使加權(quán)之后的信號包含空間信息.然后,再引入凸集和Viterbi的思想,對空間加權(quán)之后的信號進(jìn)行自適應(yīng)濾波.從而,完成時(shí)空域二維自適應(yīng)濾波.將SLWR-ATFPF應(yīng)用于合成記錄和實(shí)際的共炮點(diǎn)記錄,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)的方法與原算法相比,能夠在壓制低信噪比(SNR)隨機(jī)噪聲的同時(shí)更好地保留有效信號.
【作者單位】： 吉林大學(xué)通信工程學(xué)院;吉林大學(xué)地球探測科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 時(shí)頻峰值濾波(TFPF) 自適應(yīng) 空間局部加權(quán)回歸(SLWR) 凸集 Viterbi算法
【基金】：國家自然科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目(41130421)資助
【分類號】：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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本文編號：756847