本文關(guān)鍵詞： 二維HHT 二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(BEMD) 復(fù)信號(hào)分析 隧道超前探測(cè)　出處：《廣西師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2014年01期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：為有效分析隧道超前探測(cè)圖像以避免災(zāi)害的發(fā)生,研究應(yīng)用二維希爾伯特—黃變換(二維HHT)進(jìn)行隧道超前探測(cè)圖像的識(shí)別與檢測(cè)。應(yīng)用二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(BEMD)方法將隧道超前探測(cè)圖像分解為不同頻率的本征模態(tài)函數(shù)圖(IMF)分量,去除含噪聲的高頻分量,得到重構(gòu)后的新圖像;再對(duì)新圖像進(jìn)行Hilbert變換,進(jìn)而進(jìn)行復(fù)信號(hào)分析,并求取圖像的瞬時(shí)參數(shù),突出圖像特征。研究表明:二維HHT方法能較好地去除圖像的噪聲部分,并結(jié)合復(fù)信號(hào)分析所到的瞬時(shí)參數(shù)圖,突出超前探測(cè)圖像的異常體特征。
[Abstract]:In order to effectively analyze the tunnel advanced detection images to avoid the occurrence of disasters, In this paper, the identification and detection of tunnel advanced detection images using two-dimensional Hilbert-Huang transform (2D HHT) are studied. The tunnel advanced detection images are decomposed into intrinsic mode function (IMF) components with different frequencies by using the two-dimensional empirical mode decomposition (EMD) method. The new reconstructed image is obtained by removing the high frequency component with noise, then the new image is transformed by Hilbert, then the complex signal is analyzed, and the instantaneous parameters of the image are obtained. The study shows that the two-dimensional HHT method can remove the noise part of the image, and combine the instantaneous parameter diagram of the complex signal analysis to highlight the abnormal volume feature of the image detected ahead of time.
【作者單位】： 石家莊鐵道大學(xué)電氣與電子工程學(xué)院;中國礦業(yè)大學(xué)(北京)煤炭資源與安全開采國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51274144) 河北省自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(F2012210031,COPRC023,E2014210075) 高等學(xué)校全國優(yōu)秀博士學(xué)位論文作者專項(xiàng)資金資助(200958) 博士后科學(xué)基金資助課題(2013T60197)
【分類號(hào)】：U452.1

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1544652