基于改进Cao算法确定奇异谱嵌入维数及应用

基于奇异谱分析法的GP S时间序列周期项探测汤文娟【摘要】目前,地壳板块运动学研究、精密工程测量、北斗导航与定位系统的发展等都对参考框架的实时、动态、高精度提出了更高程度的要求.为了构建高精度、非线性运动参考框架,GPS时间序列中的周期性运动分析成为一种有力的分析手段.基于奇异谱分析法的正交分解、动力重构特性对累积的GPS观测资料进行不同尺度周期项的探测,并对GPS坐标序列中周期性变化的几个主要影响因素进行分析.【期刊名称】《城市勘测》【年(卷),期】2018(000)004【总页数】5页(P84-88)【关键词】GPS时间序列;周期项;奇异谱分析【作者】汤文娟【作者单位】广州市房地产测绘院,广东广州 510030;广州市测绘产品质量检验中心,广东广州 510030【正文语种】中文【中图分类】P2281 引言高精度、实时的非线性运动特性研究和监测是大地测量学科的热门研究课题。

只有在采用更完善的非线性运动模型的基础上，才能构建更高精度参考框架。

GPS参考框架点坐标变化具有复杂的非线性特征，很多经典的时间序列分析方法并不能有效地分离出不同尺度的周期运动特性，从而无法对所得结果给出合理的地球物理解释。

奇异谱分析已经被证明为分解时间序列的有力工具，能弥补常用谱分析的不足。

奇异谱分析方法的优越性主要在于①不需要预先给定滤波周期，只需根据资料自身确定，具有较强的自适应性。

②对原始序列要求比较宽松，不需要对统计分布和平稳性做假设[1]。

奇异谱分析方法根据序列自身的时间相关特性可以对序列进行动力重构，进行不同振荡频率的信号分离，在测绘领域中广泛用于序列插值、滤波去噪、趋势识别、周期项提取以及预报模型的建立。

按照时间序列分析理论，每一个时间序列经过合理的变换后都可以分解为趋势项、周期项和随机噪声三个部分[2]。

本文在时域和频域内，应用奇异谱分析对GPS连续观测站的位置变化情况进行分解，提取不同尺度的周期项，并与经典GPS时间序列模型最小二乘拟合结果进行对比。

基于奇异谱分析和维纳滤波的语音去噪算法靳立燕;陈莉;樊泰亭;高晶【摘要】针对维纳滤波算法对非平稳语音信号去噪存在的信号失真、信噪比(SNR)不高的问题,提出了一种奇异谱分析(SSA)和维纳滤波(WF)相结合的语音去噪算法SSA-WF.通过奇异谱分析将非线性、非平稳的语音信号初步去噪,提高含噪语音的信噪比以获取尽可能平稳的语音,并将其作为维纳滤波的输入,以剔除其中仍存在的高频噪声,最终获取纯净的去噪语音.在不同强度的背景噪声下进行仿真实验,结果表明SSA-WF算法在SNR和均方根误差(RMSE)等方面都要优于传统的语音去噪算法,能够有效去除背景噪声,降低有用信号的失真,适用于非线性、非平稳语音信号的去噪.【期刊名称】《计算机应用》【年(卷),期】2015(035)008【总页数】5页(P2336-2340)【关键词】奇异谱分析;维纳滤波;语音信号;去噪;强噪声【作者】靳立燕;陈莉;樊泰亭;高晶【作者单位】西北大学信息科学与技术学院,西安710127;西北大学信息科学与技术学院,西安710127;西安生产力促进中心,西安710048;西北大学信息科学与技术学院,西安710127【正文语种】中文【中图分类】TN912.30 引言在实际的信号采集和处理过程中，语音信号不可避免地被噪声所污染，获得比较纯净的有用信号是进行信号后续处理的基础和关键［1］。

语音去噪技术是信号处理领域的一个重要研究分支，该技术在提高语音质量和可懂度等方面发挥着重要的作用。

同时，去噪效果的优劣还会影响到语音识别系统的识别率。

由于语音信号的非线性和非平稳性，一些传统的语音去噪算法需要知道噪声的一些统计特征，以致单一的时域或频域处理无法获得很好的去噪效果。

小波阈值［2-3］作为近年来的主流去噪算法被广泛应用，但是阈值去噪需要综合考虑阈值和阈值函数等因素才能达到令人满意的去噪效果，同时还存在着选取最优小波基的困难［4］。

随着噪声强度的增加，小波阈值的去噪能力也会逐渐变差。

基于改进Cao算法确定奇异谱嵌入维数及应用岳顺;李小奇;翟长治【摘要】According to the singular spectrum analysis for embedding dimension of uncertainty ,the methods of the past scholars are too subjective .The choice of embedding dimension ,based on Cao algorithm is analyzed .At the same time ,it has improved the algorithm for the shortcomings of Cao algorithm .The improved algorithm simulation experiment results show that the improved algorithm used to select the embedding dimension is more accurate and efficient by reducing the subjectivity ,based on the theoretical analysis .Finally this algorithm is applied to the deformation monitoring datas .The results realize the noise reduction of processing monitoring datas and extract the key trendsitems .%针对奇异谱分析嵌入维数不确定性这一问题，以往学者的方法过于主观。

文中基于Cao算法对其嵌入维数的选择进行研究，同时针对该算法存在的不足，提出改进Cao算法，在理论分析的基础上，用改进算法进行仿真实验，实验结果表明：改进的算法对嵌入维数的选择更具有准确性和高效性，减少了主观性。

基于改进谱聚类的医学图像分割算法周燕琴;吕绪洋;田春梅;李超强【摘要】为了解决基于像素难以有效分割的医学图像问题,提出一种改进谱聚类方法:一,将全局划分成具有强关联的子问题提高图像分割精度;二,传统基于欧氏距离度量的聚类容易陷入局部最优,提出流行距离构造样本相似矩阵,从而得到图像全局上的一致.最后通过对脑核磁共振图像分割验证算法的有效性.【期刊名称】《大众科技》【年(卷),期】2015(017)012【总页数】3页(P6-8)【关键词】医学图像;谱聚类;拉普拉斯特征映射;流行距离【作者】周燕琴;吕绪洋;田春梅;李超强【作者单位】广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁 530023;广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁 530023;广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁 530023;广西师范学院计算机与信息工程学院,广西南宁 530023【正文语种】中文【中图分类】R445近年来，医学图像分割成为一个活跃的研究领域。

精确的医学图像分割可为临床诊断和做病理学研究等方面提供可靠依据。

这受到国内外研究学者的广泛关注，Lombaert和Ziki等人[1]提出了基于像素建立全局分类模型，对所有可能的目标类图像以及局部图像训练。

然而，医学图像含有重现组织构造不同、局部限定子问题很难并入到全局模式，所以全局分类模型很难解决此类问题。

局部子问题是由大量的子图组成不是由整体外观图像体现，所以解决局部问题可以采用全局问题域划分成局部限定的子问题针对性解决。

对于上述问题，本文提出并且解决了以下两方面的问题：第一个问题是局部子问题。

第二个问题是图像数据点相似性问题。

本文提出一种新的基于谱聚类算法将全局问题划分成局部有限子问题。

传统基于欧氏距离度量不能完全反应数据点在样本空间的分布特性[2]。

受文献[3]的启示，提出了一种新的基于流行学习距离度量聚类方法，可以增强类内间相似度，同时削弱类间相似度。

本文方法通过对脑部核磁共振（MR）图像分割与常用的谱聚类算法进行比较，实验结果表明所提方法获得较好的分割结果。

一种改进的遗传算法
石玉;于盛林
【期刊名称】《合肥工业大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2002(025)003
【摘要】采用实数编码的遗传算法,在基于适应值比例和最优保留策略结合的选择、数值交叉及一致变异的基础上对算法作了两方面的改进,即对交叉操作采用剔除无
效个体和保留父代进入选择,在算法出现未成熟收敛的趋势时插入混沌序列,增加群
体多样性,以判断算法搜索特性.对函数优化仿真结果显示,新方法提高了搜索精度,较好地克服了未成熟收敛现象,取得了较满意的优化效果.
【总页数】4页(P403-406)
【作者】石玉;于盛林
【作者单位】南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016;南京航空航天大学,自动化学院,江苏,南京,210016
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.一种改进了的基于遗传算法的维特征加权改进FCM算法 [J], 韦相;汤兴华
2.一种新的改进遗传算法--混合式遗传算法 [J], 令狐选霞;徐德民;张宇文
3.一种基于改进遗传算法的组合加工约束混流车间调度方法 [J], 朱海华;张毅;孙宏伟;廖良闯;唐敦兵
4.一种改进的双种群遗传算法在服务机器人仿真中的应用 [J], 刘璇;陈万米;钟灿灿
5.一种改进的自适应遗传算法 [J], 刘萍;俞焕
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基于奇异谱分析的高斯噪声降噪改进算法李国芳;王力;龙飞【摘要】针对Donohue提出的多分辨分析小波降噪法中存在的恒定偏差、不连续性及重构图像失真等问题，引入奇异谱分析理论(SSA)，对直接影响降噪效果的小波基、分解层数的选取和阈值函数进行改进。

根据小波分解系数的奇异谱特性确定最优分解层数，通过小波降噪质量评价方法进行反复实验，对比分析选出最佳小波基，提出一种改进的阈值函数。

仿真结果表明，针对加性高斯噪声人脸图像，该算法较其它算法能更好地保留有效图像细节信息，提高了算法实用性能，体现出更优越的数学特性和清晰的物理意义，减小了运算量。

%Aiming at the problems of constant deviation,non-continuity and distortion of reconstructed images in multi-analysis wavelet threshold de-nosing methods proposed by Donohue,improvements based on the singular spectrum analysis (SSA)were implemented on wavelet base,decomposition level selection and threshold function which directly influenced the noise reduction effect.The optimal wavelet decomposition level was determined based on singular spectrum characteristics of coefficients.An op-timum wavelet base was selected by wavelet de-noising validity assessments and an improved threshold function was proposed with repeatedly and comparatively experimental analysis.Simulation results show that the improved algorithm can reserve more effective details to improve practicalperformance.Superior mathematical properties and clearer physical significance with less cal-culation were also reflected in additive Gaussian noise cases than other methods.【期刊名称】《计算机工程与设计》【年(卷),期】2016(037)008【总页数】8页(P2143-2150)【关键词】阈值萎缩;奇异谱分析(SSA);最优分解层数;改进阈值函数;质量评价【作者】李国芳;王力;龙飞【作者单位】贵州大学大数据与信息工程学院，贵州贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院，贵州贵阳 550025;贵州大学大数据与信息工程学院，贵州贵阳 550025【正文语种】中文【中图分类】TN911.73为了后续更高层次的处理，对实际采集到的图像信号进行阈值降噪能有效提高图像质量[1]。

一种改进的基于深度神经网络的偏微分方程求解方法
陈新海;刘杰;万仟;龚春叶
【期刊名称】《计算机工程与科学》
【年(卷),期】2022(44)11
【摘要】偏微分方程求解是计算流体力学等科学与工程领域中数值分析的计算核心。

由于物理的多尺度特性和对离散网格质量的敏感性,传统的数值求解方法通常包含复杂的人机交互和昂贵的网格剖分开销,限制了其在许多实时模拟和优化设计问题上的应用效率。

提出了一种改进的基于深度神经网络的偏微分方程求解方法TaylorPINN。

该方法利用深度神经网络的万能逼近定理和泰勒公式的函数拟合能力,实现了无网格的数值求解过程。

在Helmholtz、Klein-Gordon和Navier-Stokes方程上的数值实验结果表明,TaylorPINN能够很好地拟合计算域内时空点坐标与待求函数值之间的映射关系,并提供了准确的数值预测结果。

与常用的基于物理信息神经网络方法相比,对于不同的数值问题,TaylorPINN将预测精度提升了3~20倍。

【总页数】9页(P1932-1940)
【作者】陈新海;刘杰;万仟;龚春叶
【作者单位】国防科技大学并行与分布处理国家重点实验室;复杂系统软件工程湖南省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种改进的基于小波偏微分方程的图像去噪方法
2.利用一种新的同伦摄动方法对一类偏微分方程求解
3.一种求解抛物型偏微分方程的时空高阶方法
4.偏微分方程求解的一种新颖方法-格子Boltzmann模型
5.一种求解偏微分方程反问题的正则化方法
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基于改进Cao算法的奇异谱分析法及其在北斗多路径去噪中的应用余斌;杨少敏【摘要】研究了基于奇异谱分析的北斗恒星日滤波算法,采用相空间重构Cao算法来确定奇异谱嵌入维度,并针对Cao算法的不足进行改进,提高奇异谱分析法的准确性和计算效率.分析北斗系统不同星座卫星的轨道重复周期特性,通过计算确定北斗系统多路径误差的周期约为86 160 s.利用奇异谱分析法和传统小波分析法对北斗短基线解算结果进行恒星日滤波处理.结果表明,本文提出的奇异谱分析法多路径滤波效果优于小波滤波法,能较好地消除原始坐标序列中的多路径误差.【期刊名称】《大地测量与地球动力学》【年(卷),期】2019(039)001【总页数】6页(P25-30)【关键词】奇异谱分析;改进Cao算法;重复周期;恒星日滤波【作者】余斌;杨少敏【作者单位】中国地震局地震研究所地震大地测量重点实验室,武汉市洪山侧路40号,430071;中国地震局地壳应力研究所武汉科技创新基地,武汉市洪山侧路40号,430071;中国地震局地震研究所地震大地测量重点实验室,武汉市洪山侧路40号,430071;中国地震局地壳应力研究所武汉科技创新基地,武汉市洪山侧路40号,430071【正文语种】中文【中图分类】P228北斗卫星导航系统(Beidou navigation satellite system，BDS)是中国自行研制的全球卫星导航系统。

截至2018-01，北斗系统已发射27颗卫星，其中15颗在轨稳定运行。

当前北斗系统的服务范围已覆盖亚太地区，能够为亚太地区用户提供稳定可靠的PNT服务。

随着北斗系统星座的不断完善，其在动态变形监测中的应用越来越广泛。

在实际GNSS变形监测中，所布设的基线一般较短，利用差分技术可以大幅削减有较强空间相关性的接收机钟差、卫星钟差、对流层延迟和电离层延迟等误差。

但基线两端的多路径效应与站点环境有关，不具有空间相关性，利用差分技术无法消除其影响。