赵攀
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：武汉科技大学理学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金武汉市青年科技晨光计划湖北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于经验模态分解空域相关滤波的脉冲星信号消噪被引量：2
- 2015年
- 针对脉冲星信号信噪比极低,且信号中有色噪声成分远大于高斯白噪声的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的脉冲星信号空域相关滤波消噪方法。首先建立脉冲星信号的分形高斯噪声模型,根据双对数功率谱密度估计分形高斯噪声的Hurst参数值;然后,结合脉冲星累积信号的窗口辐射特性和分形高斯噪声经EMD分解后的噪声分布特点,估计脉冲星信号各层内蕴模态函数(intrinsic mode function,IMF)中噪声的方差;最后,以IMF噪声方差为基础,建立EMD空域相关滤波方法并应用于脉冲星累积轮廓消噪。实验结果表明,与经典的平移不变小波阈值消噪法、平移不变小波空域相关滤波消噪法以及EMD模态单元比例萎缩消噪法相比,改进的EMD空域相关滤波消噪法在抑制脉冲信号中的噪声和保留更多的微脉冲特征细节信息方面更加有效。
- 赵攀王文波龚邦明常毓禅张童硕
- 关键词：脉冲星消噪有色噪声空域相关滤波
- 利用经验模态分解和主成分分析的SAR图像相干斑抑制被引量：7
- 2012年
- 对SAR图像应用对数加性噪声模型,将经验模态分解与主成分分析相结合,提出一种基于PCA的EMD相干斑抑制算法。根据对数SAR图像中相干斑噪声的统计特性和高斯白噪声经EMD分解后的能量分布模型,近似估算SAR图像经EMD分解后各层内蕴模态函数中所含噪声的能量;将内蕴模态函数利用PCA进行分解,根据PCA对含噪信号的分解特性和内蕴模态函数中噪声能量所占的比例,选择合适的成分分量重构内蕴模态函数,以进一步去除噪声保留有用的细节信息。仿真试验结果表明,该方法在有效抑制相干斑噪声的同时,可以较好地保持边缘纹理细节的清晰。
- 王文波赵攀张晓东
- 关键词：经验模态分解SAR图像相干斑抑制主成分分析
- 基于谐波小波与神经网络的钢铁价格预测被引量：3
- 2012年
- 应用谐波小波分解算法、混沌分析和神经网络理论提出了一种中国钢铁价格趋势预测的谐波小波神经网络模型。应用广义谐波小波分解算法把原始钢铁价格序列分解到不同的频带上,并在此基础上进一步分析表明,钢铁价格存在混沌特性;再经混沌分析和神经网络进行组合预测,提高了模型对多种目标函数的学习能力,有效改进了预测精度。实验表明,与现有方法相比,该方法具有较高的预测精度。
- 祝彦成王文波赵攀
- 关键词：神经网络
- 联合EMD和FSVM的非平稳时间序列预测被引量：2
- 2014年
- 提出一种基于经验模态分解(EMD)和模糊支持向量机(FSVM)的非平稳时间序列组合预测方法。首先,利用EMD对非平稳时间序列进行分解,将其分解为时间尺度特征较为单一的单模态分量,降低待预测信号的非线性复杂度;然后,利用模糊支持向量机对EMD分解后的各固有模态函数进行预测;最后将各固有模态函数独立预测的结果进行叠加,即可得到原始序列的预测值。以带噪声的Lorenz系统和太阳黑子月平滑值序列为实验数据,对提出的预测方法进行了仿真分析。实验结果表明,与BP神经网络预测和传统的SVM预测方法相比,提出的方法具有更好的预测精度,而且对带有孤立点、噪声的序列信号具有较强的适应能力。
- 龚邦明王文波赵攀
- 关键词：经验模态分解模糊支持向量机组合预测
