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基于主成分分析与深度神经网络的快速噪声水平估计算法 预览
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作者 徐少平 李崇禧 +2 位作者 林官喜 唐祎玲 胡凌燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期274-281,共8页
鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值... 鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值构成刻画图像噪声水平高低的特征矢量,然后在大量有代表性且已标定噪声水平值的噪声图像集合上利用深度神经网络训练预测模型以实现将特征矢量直接映射为噪声水平值,最后为获得更高的预测准确性,采用粗精预测模型相结合的两步预测方式实现.实验表明:文中算法在各个噪声级别上都具有稳定的预测准确性,且执行效率非常高,作为降噪算法的前置预处理模块具有更好的综合优势. 展开更多
关键词 图像降噪 噪声水平估计 主成分分析 深度神经网络 粗精结合策略
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基于两阶段支持向量回归的快速噪声水平估计算法 预览
2
作者 徐少平 曾小霞 唐祎玲 《计算机辅助设计与图形学学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期447-458,共12页
虽然基于主成分分析的噪声水平评估算法的预测准确性比较高,但是以迭代方式从原生图块集合中筛选同质图块子集的过程导致其执行效率比较低.为提高现有算法的执行效率,提出一种基于两阶段支持向量机回归的快速噪声水平估计改进算法.首先... 虽然基于主成分分析的噪声水平评估算法的预测准确性比较高,但是以迭代方式从原生图块集合中筛选同质图块子集的过程导致其执行效率比较低.为提高现有算法的执行效率,提出一种基于两阶段支持向量机回归的快速噪声水平估计改进算法.首先依据原生图块协方差矩阵的前若干个特征值与噪声水平值的强相关性,利用支持向量机回归技术训练粗精度的预测模型,大致估计出图像中的噪声水平范围;然后根据初步估计的结果,使用专门针对低、中、高噪声水平训练的精细预测模型获得最终的噪声水平估计值.大量实验结果表明,该算法可以在不降低太多预测准确性的前提下,大幅度地提高执行效率,用它作为各类图像处理算法的前置预处理模块,较其他同类算法具有显著的综合优势. 展开更多
关键词 图像降噪 噪声水平估计 两阶段预测 支持向量回归 原生图块 主成分分析
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基于小波变换系数统计特征值和深度神经网络的快速噪声水平评估算法
3
作者 徐少平 林官喜 +2 位作者 曾小霞 姜尹楠 唐祎玲 《光电子.激光》 CSCD 北大核心 2018年第6期669-678,共10页
鉴于噪声干扰导致图像小波变换系数的统计特征值产生有规律的变化以及深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)强大的函数逼近(映射)能力,提出了一种快速噪声水平评估(FastNoiseLevelEstimation,FNLE)算法。具体地,先利用Daubech... 鉴于噪声干扰导致图像小波变换系数的统计特征值产生有规律的变化以及深度神经网络(DeepNeuralNetwork,DNN)强大的函数逼近(映射)能力,提出了一种快速噪声水平评估(FastNoiseLevelEstimation,FNLE)算法。具体地,先利用Daubechies9/7小波基在3个尺度、3个方向对噪声图像进行小波变换,再利用广义高斯分布(GeneralizedGaussianDistribution,GGD)模型为变换后各个子带上的小波系数值建模并以GGD模型的2个参数作为统计特征值,共可得到18个特征值构成描述图像噪声水平高低的特征矢量;然后,选用大量已知噪声水平值的噪声图像构成噪声图像集合,提取集合中噪声图像的特征矢量并与所施加的噪声水平值构成训练数据集;最后,利用DNN深度神经网络技术在训练数据集上进行训练从而获得能够将特征矢量映射为噪声水平值的预测模型。为了获得更加准确的预测值,将噪声水平值范围细分为5个子范围分段训练以获得更为精准的预测模型。相对于现有的算法,FNLE算法采用了基于训练的实现策略。预测模型一旦训练完成,其用于预测的执行时间非常短。同时,DNN深度神经网络技术保证了预测结果的准确性。大量实验数据验证了FNLE算法在预测准确性和执行效率两个关键评价指标上具有更好的综合优势。 展开更多
关键词 噪声水平估计 小波变换系数 广义高斯分布 深度神经网络 预测准确性 计算效率
基于最小特征值非线性修正的快速噪声水平估计算法
4
作者 徐少平 曾小霞 +2 位作者 姜尹楠 林官喜 唐祎玲 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2018年第7期219-225,共7页
鉴于从噪声图像上提取的原生图块协方差矩阵的最小特征值与噪声水平值之间具有显著的相关性,提出一种基于多项式回归技术训练非线性映射模型,直接将原生图块最小特征值修正为最终的噪声水平预测值的快速噪声水平估计算法。首先,选择具... 鉴于从噪声图像上提取的原生图块协方差矩阵的最小特征值与噪声水平值之间具有显著的相关性,提出一种基于多项式回归技术训练非线性映射模型,直接将原生图块最小特征值修正为最终的噪声水平预测值的快速噪声水平估计算法。首先,选择具有代表性且无失真的自然图像作为训练图像集合;然后,对这些图像施以不同程度的高斯噪声构成样本训练图像库。在此基础上,提取各个噪声样本图像的原生图块,并使用PCA变化得到原生图块协方差矩阵的最小特征值;最后,利用多项式回归技术构建最小特征值与噪声水平值之间的非线性修正模型。实验表明,与现有算法相比,改进算法对高、中、低各级别的噪声都能鲁棒地进行预测,尤其在低水平噪声方面表现出色,在预测准确度和执行效率两方面具有显著的综合优势。 展开更多
关键词 图像降噪 噪声水平估计 主成分分析 最小特征值 修正函数 低水平噪声
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基于PCA和BM3D的噪声估计方法及其在中子图像去噪中的应用 预览 被引量:1
5
作者 乔双 吴晓阳 +1 位作者 赵辰一 王泽琦 《原子能科学技术》 CSCD 北大核心 2018年第4期729-736,共8页
针对中子图像的去噪问题,本文提出了一种弱化残差图像特征值的噪声估计方法。该方法将残差图像作为噪声图像,利用主成分分析(PCA)分析了残差图像特征值,估计了噪声强度。根据噪声强度,应用三维块匹配方法(BM3D)去除了噪声,逐步弱化残差... 针对中子图像的去噪问题,本文提出了一种弱化残差图像特征值的噪声估计方法。该方法将残差图像作为噪声图像,利用主成分分析(PCA)分析了残差图像特征值,估计了噪声强度。根据噪声强度,应用三维块匹配方法(BM3D)去除了噪声,逐步弱化残差图像特征值,得到了最终噪声估计值。实验结果表明,该方法能估计模拟噪声图像和实际含噪中子图像的高斯噪声,计算效率高,可实现较好的去噪复原效果。 展开更多
关键词 残差图像 噪声估计 高斯噪声 中子图像 图像去噪
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局部均值噪声估计的盲3维滤波降噪算法 被引量:3
6
作者 徐少平 张兴强 +2 位作者 姜尹楠 唐祎玲 江顺亮 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2017年第4期422-434,共13页
目的图像在获取和传输的过程中很容易受到噪声的干扰,图像降噪作为众多图像处理系统的预处理模块在过去数十年中得到了广泛的研究。在已提出的降噪算法中,往往采用加性高斯白噪声模型AWGN(additive white Gaussiannoise)为噪声建模... 目的图像在获取和传输的过程中很容易受到噪声的干扰,图像降噪作为众多图像处理系统的预处理模块在过去数十年中得到了广泛的研究。在已提出的降噪算法中,往往采用加性高斯白噪声模型AWGN(additive white Gaussiannoise)为噪声建模,噪声水平(严重程度)由方差参数控制。经典的BM3D3维滤波算法属于非盲降噪(non—blind denoising algorithm)算法,在实际使用中需要由人工评估图像噪声水平并设置参数,存在着噪声评估值随机性大而导致无法获得最佳降噪效果的问题。为此,提出了一种新的局部均值噪声估计(LME)算法并作为BM3D算法的前置预处理模块。方法本文专注于利用基于自然统计规律(NSS)的图像质量感知特征和局部均值估计技术构建图像噪声水平预测器,并通过它高效地获得噪声图像中准确的噪声水平值。关于自然场景统计方面的研究表明,无失真的自然场景图像在空域或者频率域上具有显著的统计规律,一旦受到噪声干扰会产生规律性的偏移,可以提取这些特征值作为反映图像质量好坏的图像质量感知特征。另外,局部均值估计因其简单而高效率的预测特性被采用。具体实现上,在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加不同噪声水平的高斯噪声构建失真图像集合,然后利用小波变换对这些失真图像进行不同尺度和不同方向的分解,再用广义高斯分布模型(GGD)提取子带滤波系数的统计信息构成描述图像失真程度的特征矢量,最后用每幅失真图像上所提取的特征矢量及对其所施加的高斯噪声水平值构成了失真特征矢量库。在降噪阶段,用相同的特征提取方法提取待降噪的图像的特征矢量并在失真特征矢量库中检索出与之类似的若干特征矢量及它们所对应的噪声水平值,然后用局部均值法估计出待降噪图像中� 展开更多
关键词 噪声评估 特征矢量提取 局部均值估计 BM3D(block—matching and 3D filtering)算法 盲降噪
基于噪声水平估计的图像盲去噪 预览 被引量:3
7
作者 方帅 夏秀山 +1 位作者 曹洋 于磊 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2015年第1期50-58,共9页
三维块匹配(BM3D)去噪是当前去噪性能最好的算法之一.但由于时间复杂度较高,而且需要输入精确的图像噪声水平参数,极大地限制该算法的广泛应用.因此,文中首先采用基于网格的块匹配策略,提出快速三维块匹配(FBM3D)算法.然后... 三维块匹配(BM3D)去噪是当前去噪性能最好的算法之一.但由于时间复杂度较高,而且需要输入精确的图像噪声水平参数,极大地限制该算法的广泛应用.因此,文中首先采用基于网格的块匹配策略,提出快速三维块匹配(FBM3D)算法.然后提出基于迭代的盲图像噪声水平估计算法,由SVM学习算法确定迭代的初始值,再由图像质量判定迭代是否终止.测试实验表明,与原始的BM3D算法相比,该算法在计算效率、视觉感知效果和定量评测方面均有明显改善. 展开更多
关键词 图像去噪 三维块匹配(BM3D) 噪声水平估计 图像盲去噪
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改进的EMD算法及其在含噪盲扰信分离中的应用 预览 被引量:1
8
作者 段玉玲 张杭 《系统仿真技术》 2011年第2期 142-147,162,共7页
针对经验模态分解(EMD)降噪算法存在因表示噪声的内蕴模态函数(IMF)分量选择不当而引起的降噪性能不稳定的问题,对其进行改进,加入对噪声水平的估计,并将噪声阈值作为分解结束的判决门限,避免了对噪声IMF分量的选择。在此基础... 针对经验模态分解(EMD)降噪算法存在因表示噪声的内蕴模态函数(IMF)分量选择不当而引起的降噪性能不稳定的问题,对其进行改进,加入对噪声水平的估计,并将噪声阈值作为分解结束的判决门限,避免了对噪声IMF分量的选择。在此基础上,联合小波变换进行降噪,并应用于含噪盲扰信分离中。仿真表明在一定范围的低信噪比条件下,该算法增强了盲扰信分离的抗噪声性能,可将源信号从染噪的观测信号中有效地分离出来。 展开更多
关键词 噪声水平估计 经验模态分解 小波变换 盲源分离
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快速随机值脉冲噪声的估计检测和滤波方法 预览
9
作者 杨燕 陈启强 万毅 《兰州大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2010年第4期 120-123,共4页
提出了一种快速、准确的随机值脉冲噪声水平的自动估计方法,并且对当前效果最好的基于对比度增强的滤波算法(CEF)进行了简化,使得噪声点检测的计算量大大减少.实验结果表明:该算法能够很好地自动估计噪声水平,同时简化了CEF算法... 提出了一种快速、准确的随机值脉冲噪声水平的自动估计方法,并且对当前效果最好的基于对比度增强的滤波算法(CEF)进行了简化,使得噪声点检测的计算量大大减少.实验结果表明:该算法能够很好地自动估计噪声水平,同时简化了CEF算法,大大降低了CEF检测噪声点的计算复杂度,而且滤波效果仍能够达到甚至有时超过了CEF算法. 展开更多
关键词 随机值脉冲噪声 图像去噪 噪声水平估计 噪声点检测
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噪音强度的估计和去噪效果的评估 预览 被引量:4
10
作者 王景泉 《计算机工程与设计》 北大核心 2009年第7期 1705-1706,1772,共3页
若图像有较大的噪音,会影响视觉效果和有效信息的提取。常用的去噪方法在实际应用中都需要借助图像噪音强度去估计或控制去噪的效果。目前,我们常用的噪音强度估计方法中,没有考虑边缘像素点的影响,使估计值不很准确。把图像的边缘提取... 若图像有较大的噪音,会影响视觉效果和有效信息的提取。常用的去噪方法在实际应用中都需要借助图像噪音强度去估计或控制去噪的效果。目前,我们常用的噪音强度估计方法中,没有考虑边缘像素点的影响,使估计值不很准确。把图像的边缘提取与噪音强度的估计相结合,提高了噪音强度估计的精度,并由此导出了去噪效果评估的一个新的数值客观标准算法,该评估方法不依赖在现实中不可知的标准图像,通过实验可以看出该标准具有很大的实用价值。 展开更多
关键词 数字图像处理 噪音强度估计 去噪效果评估 边缘提取 CANNY算子
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引进Canny边缘检测算子的噪音强度估计 预览 被引量:1
11
作者 王景泉 《湖南工程学院学报:自然科学版》 2008年第4期 58-61,共4页
常用的噪音强度估计方法,没有考虑边缘像素点的影响,使估计值不彳艮准确.针对这一问题,可先用Canny边缘检测算子提取边缘后再进行噪音强度估计.通过实验数据可以看出该方法提高了噪音强度估计的精度.
关键词 数字图像处理 噪音强度估计 边缘提取
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基于小波域的图像噪声类型识别与估计 预览 被引量:27
12
作者 张旗 梁德群 +1 位作者 樊鑫 李文举 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS 北大核心 2004年第4期 281-285,共5页
提出了一种基于小波域分解的类型识别方法.该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声:高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计.对大量含噪图像的实验结... 提出了一种基于小波域分解的类型识别方法.该方法利用噪声图像的小波高频子带系数能量分布,对图像中最常出现的两类噪声:高斯噪声和椒盐噪声进行识别,并在此基础上对高斯噪声的方差和椒盐噪声的密度进行了估计.对大量含噪图像的实验结果表明:该方法对图像噪声类型的识别和噪声大小的估计都比较准确. 展开更多
关键词 小波变换 图像去噪 噪声类型识别 噪声估计 高斯噪声 椒盐噪声
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SELECTION OF PROPER EMBEDDING DIMENSION IN PHASE SPACE RECONSTRUCTION OF SPEECH SIGNALS 预览
13
《电子科学学刊:英文版》 2000年第2期161-169,共9页
In phase space reconstruction of time series, the selection of embedding dimension is important. Based on the idea of checking the behavior of near neighbors in the reconstruction dimension, a new method to determin... In phase space reconstruction of time series, the selection of embedding dimension is important. Based on the idea of checking the behavior of near neighbors in the reconstruction dimension, a new method to determine proper minimum embedding dimension is constructed. This method has a sound theoretical basis and can lead to good result. It can indicate the noise level in the data to be reconstructed, and estimate the reconstruction quality. It is applied to speech signal reconstruction and the generic embedding dimension of speech signals is deduced. 展开更多
关键词 SPEECH signals CHAOS Phase space RECONSTRUCTION EMBEDDING dimension False nearest NEIGHBOR Noise level estimation RECONSTRUCTION quality
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语音信号相空间重构中嵌入维数的选择 被引量:4
14
作者 林嘉宇 黄芝平 《电子科学学刊》 1999年第6期 735-742,共8页
嵌入维是时间序列相空赣色中的基本参数。本语文基于“增大重构维反减少虚邻点”的思想,构造了一种求合适最小嵌入维的方法。文章详细讨论了本的原理,给出了具体的算法构造,分析了算法性能,比较了本与已有同类方法的不同,用本方法... 嵌入维是时间序列相空赣色中的基本参数。本语文基于“增大重构维反减少虚邻点”的思想,构造了一种求合适最小嵌入维的方法。文章详细讨论了本的原理,给出了具体的算法构造,分析了算法性能,比较了本与已有同类方法的不同,用本方法,除可得到适合的最小嵌入维外,还可评估重构数据中所含的噪声强弱,并以重构质量评价,将本方法应用于语音信号相空间重构,得到了语音信号一般情况下的嵌入维数。 展开更多
关键词 语音信号 混沌 相空间重构 嵌入维 虚邻点 重构
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基于多图像先验知识的噪声水平评估算法 预览
15
作者 徐少平 曾小霞 +1 位作者 唐祎玲 江顺亮 《计算机研究与发展》 CSCD 北大核心 2018年第12期2741-2752,共12页
为解决基于单图像噪声水平评估算法抗干扰能力低和执行效率不高的问题,提出一种基于多图像先验知识的噪声水平评估算法.首先,在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加已知噪声水平的高斯噪声构建失真样本图像集合,并提取每幅样本... 为解决基于单图像噪声水平评估算法抗干扰能力低和执行效率不高的问题,提出一种基于多图像先验知识的噪声水平评估算法.首先,在具有广泛代表性且未受噪声干扰图像集合上添加已知噪声水平的高斯噪声构建失真样本图像集合,并提取每幅样本图像中的若干统计特征值构成描述他们噪声水平值高低的噪声水平感知特征矢量.然后,利用样本图像上所提取的特征矢量及对其所施加的噪声水平值构成样本库.在评估时,先提取待评价噪声图像的特征矢量并在样本库中检索出与之类似的若干特征矢量及它们所对应的噪声水平值, 之后基于这些样本信息以加权均值法估算待评价图像的噪声水平值.实验数据表明:较现有的噪声水平评估算法,新算法不仅在高、中、低噪声水平下都具有稳定的预测准确度,而且评估速度快.尤其是对于高斯噪声中伴有脉冲或者泊松噪声情况,具有较好的抗干扰能力. 展开更多
关键词 图像降噪 噪声水平估计 噪声水平感知特征 加权均值估计 执行效率 鲁棒性
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Noise level estimation method with application to EMD-based signal denoising 预览
16
作者 Xiaoyu Li Jing Jin +1 位作者 Yi Shen Yipeng Liu 《系统工程与电子技术:英文版》 SCIE EI CSCD 2016年第4期763-771,共9页
This paper proposes a new signal noise level estimation approach by local regions. The estimated noise variance is applied as the threshold for an improved empirical mode decomposition(EMD) based signal denoising meth... This paper proposes a new signal noise level estimation approach by local regions. The estimated noise variance is applied as the threshold for an improved empirical mode decomposition(EMD) based signal denoising method. The proposed estimation method can effectively extract the candidate regions for the noise level estimation by measuring the correlation coefficient between noisy signal and a Gaussian filtered signal. For the improved EMD based method, the situation of decomposed intrinsic mode function(IMFs) which contains noise and signal simultaneously are taken into account. Experimental results from two simulated signals and an X-ray pulsar signal demonstrate that the proposed method can achieve better performance than the conventional EMD and wavelet transform(WT) based denoising methods. 展开更多
关键词 信号去噪 估计方法 噪声电平 EMD 应用 经验模式分解 固有模态函数 X射线脉冲星
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非线性去噪对发动机排气温度预测精度影响 预览
17
作者 史永胜 岳俊杰 宋云雪 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第25期212-216,共5页
针对传统方法难以进一步提高发动机排气温度(EGT)预测精度的问题,提出一种基于非线性去除噪声的正则化混沌预测算法。为了消除其他因素和离群点对EGT预测精度的影响,研究了实际测量数据的预处理方法。由于观测数据中的噪声和混沌相... 针对传统方法难以进一步提高发动机排气温度(EGT)预测精度的问题,提出一种基于非线性去除噪声的正则化混沌预测算法。为了消除其他因素和离群点对EGT预测精度的影响,研究了实际测量数据的预处理方法。由于观测数据中的噪声和混沌相空间重构参数对EGT预测精度有较大影响,提出利用搜索算法寻找使EGT预测精度较优的非线性去噪参数和重构相空间的延迟时间和嵌入维变量。仿真结果表明,该算法用于某型航空发动机EGT序列的预测,获得了满意的结果。 展开更多
关键词 排气温度 粗大误差剔除 噪声级估计 简单非线性去噪 正则化 主成分回归估计
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基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法 预览
18
作者 许慰玲 方若宇 闫敬文 《仲恺农业工程学院学报》 CAS 2011年第1期 32-35,共4页
利用噪声与图像双树复数小波变换各层系数的关系,提出基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法并进行了试验.结果表明,该估计方法与图像噪声水平近似线性相关,能很好地反映各层系数的噪声水平.双变量收缩函数阈值去噪法采... 利用噪声与图像双树复数小波变换各层系数的关系,提出基于尺度噪声水平估计的双树复数小波变换图像去噪方法并进行了试验.结果表明,该估计方法与图像噪声水平近似线性相关,能很好地反映各层系数的噪声水平.双变量收缩函数阈值去噪法采用该估计比采用全局噪声水平估计去噪效果更好,平均结构相似度明显提高. 展开更多
关键词 双树复数小波变换 尺度噪声水平估计 双变量收缩函数 阈值去噪
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多电平积累技术的研究 预览
19
作者 杨腾昌 苏洪涛 《现代雷达》 北大核心 2008年第5期,共4页
研究了多电平积累技术在不同Swerling模型下的性能及其实现方法,并且对比了不积累、双回路积累和多电平积累在不同Swerling模型下的性能。仿真结果表明,多电平积累技术的性能接近于双回路积累,但从工程实现角度考虑,多电平积累技术实现... 研究了多电平积累技术在不同Swerling模型下的性能及其实现方法,并且对比了不积累、双回路积累和多电平积累在不同Swerling模型下的性能。仿真结果表明,多电平积累技术的性能接近于双回路积累,但从工程实现角度考虑,多电平积累技术实现复杂度要远远低于双回路积累。 展开更多
关键词 多电平积累 双回路积累 Swerling模型 噪声电平估计
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云雷达回波强度谱密度定标及云内大气垂直运动速度反演试验
20
作者 郑佳锋 刘黎平 +1 位作者 刘艳霞 崔哲虎 《高原气象》 CSCD 北大核心 2016年第6期1650-1661,共12页
云内大气垂直运动在云动力和微物理过程中扮演了重要角色,云雷达功率谱数据是其反演的有效数据,但前提必需对谱线的回波强度进行准确定标,其中噪声电平的计算是关键步骤。本文首先提出了一种云雷达功率谱的模拟方法,利用模拟数据定量评... 云内大气垂直运动在云动力和微物理过程中扮演了重要角色,云雷达功率谱数据是其反演的有效数据,但前提必需对谱线的回波强度进行准确定标,其中噪声电平的计算是关键步骤。本文首先提出了一种云雷达功率谱的模拟方法,利用模拟数据定量评估了三种噪声电平计算方法的准确性,对实测谱线回波强度进行了定标。基于以上方法,采用小粒子示踪法反演了2014年6月广东阳江对流云和层状云内的大气垂直运动速度,并提出了假定数浓度和直径下的谱线回波强度临界阈值,利用该阈值对反演结果进行定量检验。结果表明:(1)利用云雷达的高斯白噪声特征和云信号满足高斯分布特征,结合实测数据统计得到的涨落程度,可以模拟出给定谱参数的功率谱,模拟数据与实测十分相近,可作为功率谱定量研究的有效数据源。(2)三种噪声电平计算方法中,分段法的准确性和稳定性最好,最大速度法受噪声起伏的影响,客观法计算结果偏高,当谱宽和多普勒速度较大时客观法和最大速度法误差会达到很大。(3)谱线回波强度临界阈值的检验结果表明,该对流云内所有示踪谱线的回波强度均远小于临界阈值,云内100%距离库为被反演,反演结果可靠;该层状云内,除了少数距离库,大部分示踪谱线的回波强度在临界阈值以下,云内96.23%距离库可被反演,反演结果可靠。 展开更多
关键词 云雷达功率谱 噪声电平计算方法 大气垂直运动速度反演
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