导读:本文包含了数据滤波论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:数据,算法,卡尔,地震波,厦门市,蜂群,特征。
数据滤波论文文献综述
雷孟飞,孔超,周俊华[1]（2019）在《自适应卡尔曼滤波在BDS变形监测数据处理中的应用》一文中研究指出针对在变形监测结果中高频噪声、粗差较多,以及普通卡尔曼滤波在模型建立不准确情况下易产生数据发散的问题,提出一种自适应卡尔曼滤波方法:在普通的卡尔曼滤波算法中增加观测噪声方差缩放因子以及参考方差动态计算窗口;并根据前期监测结果中的残差方差动态调整卡尔曼滤波中的测量误差方差阵,达到自适应卡尔曼滤波的效果。实验结果表明,该方法的滤波结果相较普通卡尔曼滤波能够剔除结果中的粗差,并且能够保留被监测物的真实位移,反应速度较普通卡尔曼滤波也有很大提高。(本文来源于《导航定位学报》期刊2019年04期）
吴颖,李晓玲,唐晶磊[2]（2019）在《Hadoop平台下粒子滤波结合改进ABC算法的IoT大数据特征选择方法》一文中研究指出针对现有物联网大数据特征选择算法计算效率低下、可扩展性不高的问题,提出一种基于改进人工蜂群(ABC)选择特征的系统架构,该架构包含四层体系,可以高效地聚合有效数据,剔除不需要的数据。整个系统是基于Hadoop平台、MapReduce以及改进ABC算法的。改进ABC算法用于选择特征,而MapReduce则由并行算法支持,该算法可高效处理大数据集。该系统使用MapReduce工具实现,并利用粒子滤波来消除噪声。将提出的算法与同类方法进行比较,并通过使用十个不同的数据集对效率、准确性和吞吐量进行评估。结果表明,相比其他几种较新的算法,提出的算法在选择特征时更具可扩展性和高效性。(本文来源于《计算机应用研究》期刊2019年11期）
韦建成,肖云,王利,孟宁,邹嘉盛[3]（2019）在《捷联式海洋重力数据的小波阈值滤波》一文中研究指出基于捷联式海洋重力测量数据,对比不同小波、阈值及施加方式对滤波效果的影响。结果表明,db6、db7、db8、db9、db10、sym6、sym7、sym8、sym9、sym10、coif3、coif4和coif5小波较适用于海洋重力测量,小波分解层次可取至8层或9层,采用史坦无偏风险阈值滤波效果较好;小波分解至第8、9层时,阈值滤波结果与截止频率为0.005 Hz和0.003 3 Hz的Butterworth低通滤波器的滤波结果吻合较好,但小波阈值滤波结果更加平滑,两者差值的RMSE在0.25 mGal以内,且小波阈值滤波更容易分解出噪声成分,可以更有效地消除重力畸变。(本文来源于《大地测量与地球动力学》期刊2019年11期）
焦晨,王宝锋,易耀华[4]（2019）在《点云数据滤波算法研究》一文中研究指出叁维点云数据是一种新的物体原始表示方法,由于其简单、灵活和强大的表示能力,在许多研究领域越来越普遍,如物体识别和叁维重建。因此,处理和操作点云数据成为当前研究一个热点。在点云数据的处理操作过程当中,如何准确高效的去除这些噪声成为其中的一个难点。通过对噪声点的总结和噪因的分析,提出一种互补性综合点云滤波算法。通过实验滤波效果对比,该综合算法能够高效的剔除掉噪声点,并能够保持住点云数据的空间几何特征。(本文来源于《国外电子测量技术》期刊2019年11期）
王旭,赵冲[5]（2019）在《井中地震数据中值滤波方法研究》一文中研究指出探讨了中值滤波方法在井中地震数据处理的应用,进而改进研制了中值滤波算法。为了验证算法效果,设计了不同类型的井中地震合成地震记录上对该算法加以测试,并推广到实测井中地震记录上加以研究。结果表明;中值滤波算法能较好的进行滤波处理,对井中地震记录滤波效果较好,可以很好的分离出上行波。(本文来源于《云南化工》期刊2019年09期）
夏晨翕,张献州,陈霄,蒋英豪[6]（2019）在《基于方差补偿自适应Kalman滤波的沉降监测异常数据方法改进》一文中研究指出高速铁路路基沉降变形观测中存在多种数据异常,其中"断高"类型的异常数据尤为特别。本文细致分析了断高数据产生、传统处理方法。针对第二种断高情况,考虑自适应Kalman滤波的改进方法替代"归零法"处理。以某高速铁路路基填筑期间沉降板数据为例,采用方差补偿自适应Kalman滤波模型,比较分析新方法与"归零法"成果,最后运用精度评定指标对该方法预测性能进行评价,并得到良好效果。本文提出的处理断高异常数据的思路以期为今后类似问题提供有效借鉴。(本文来源于《工程勘察》期刊2019年11期）
李晖,彭韧超,李万凯,朱晓铃,黄于同[7]（2019）在《厦门典型树种的HJ-1A/B NDVI时序数据滤波算法及物候特性》一文中研究指出植被指数具有明显的季节节律,归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)时间序列可以获取地表植被物候信息,HJ-1 A/B兼具高空间分辨率和高时间分辨率的特点,为中小尺度范围树种物候特性应用与分析提供了丰富的时间序列数据。本文针对厦门市8个典型树种,选择Savizky-Glolay (S-G)滤波法和时间序列谐波分析法(Hants)对58景HJ-1 A/B NDVI曲线进行滤波重构,选用平均值、平均绝对误差和相关系数等指标对滤波结果进行定量评价,结合NDVI比率对8个树种的物候特性进行分析,最后探讨了气温和降水等气象因子对树种NDVI时序波动的影响。结果表明:S-G和Hants滤波方法均能很好地还原物候特征变化明显的植被,Hants谐波的平滑程度最好; 7个树种(尾叶桉除外)的NDVI值均处于较高的水平,NDVI时序年内波动并不剧烈,双峰形态表现明显,NDVI值在5、6月达到顶峰,7、8月下降,10月达到第二个峰值,第二个峰值比第一个峰值低; 8个树种的生长期持续时间较长,持续7～8个月,除尾叶桉的生长起始时间为2月底外,其他树种均在4月底进入生长期,11月生长期结束,在7月达到生长顶峰;生长期内出现生长期减缓的情况,8月出现生长谷值,生长曲线表现为双峰形态;树种的生长对7月降水量骤减有很明显的响应,不同树种的滞后期不同,生长降低的速度存在一定的差异,但大多表现为8月NDVI比率谷值。研究成果为亚热带地区HJ-1 A/B NDVI时间序列数据的滤波方法选择、典型树种物候特性及树种精细分类研究提供了一定的参考。(本文来源于《生态学杂志》期刊2019年11期）
常明,康志忠,李敏,李方舟[8]（2019）在《多特征扩展信息滤波在RGB-D点云数据中的应用》一文中研究指出针对RGB-D相机获取的数据在全局拼接中由于单点精度不高而导致误差累积的情况,提出一种多特征扩展信息滤波模型(multi feature extended information flter,MEIF)。利用迭代最近点(iterative closest points,ICP)算法获取场景内的点特征,利用区域面生长法平面拟合得到的空间平面参数作为面特征,构建多特征加权扩展信息滤波模型,实现对RGB-D相机数据的全局拼接。实验证明,该方法对误差累积的消弱有一定的作用,对RGB-D数据在室内场景生成的应用具有一定的参考价值。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年05期）
王逸超,吴小忠,陈仲伟,彭康博[9]（2019）在《一种改进的LiDAR数据多级曲面滤波方法》一文中研究指出针对机载LiDAR点云数据粗差点剔除运算复杂度高、地形复杂地区滤波精度较低等问题,提出了一种基于多项式曲面拟合的改进的多级曲面滤波方法。首先采用一种快速的统计坐标直方图的方法去除点云中的粗差点,然后通过形态学运算和插值寻找格网内可靠的种子点拟合局部曲面,设定自适应阈值完成地面点和非地面点的判断。该过程在不同窗口大小下迭代进行,由粗到细最终得到一个精确的地面模型。该算法结构简单、易于实现,针对标准滤波数据集的实验结果表明,对于不同地形复杂程度的地区,该方法都能够进一步提高滤波精度,满足实际应用的需求,具备一定的使用价值。(本文来源于《遥感信息》期刊2019年05期）
陈超健,蒋奇云,莫丹,李广,周峰[10]（2019）在《基于灰色判别准则和有理函数滤波的伪随机电磁数据去噪》一文中研究指出为压制伪随机多频电磁信号中的强干扰、提高数据质量,本文提出一种基于灰色判别准则和有理函数滤波的数据处理方法.首先通过灰色判别准则剔除各个频点频谱数据中的明显异常值,然后进行有理函数滤波得到充分接近真实值的圆滑数据曲线,进而约束数据的二次优化处理,剔除残余噪声的影响.为验证本文方法的处理效果,在实测无明显噪声数据中加入几种不同类型的强噪声,然后用本文方法进行处理.仿真处理结果表明,本文方法能高精度逼近原始数据,处理后数据误差低达8.09%.最后,将本文方法应用于重庆某工区实测伪随机多频电磁数据处理.结果表明,本文方法可以有效压制干扰,在频谱数据个数少、干扰幅值大(高达有效信号幅值的几个数量级)的情况下,仍可有效压制强干扰.处理后的数据相对误差显着下降,视电阻率曲线形态平滑,达到提高信噪比,改善实测数据质量的目的.(本文来源于《地球物理学报》期刊2019年10期）
数据滤波论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对现有物联网大数据特征选择算法计算效率低下、可扩展性不高的问题,提出一种基于改进人工蜂群(ABC)选择特征的系统架构,该架构包含四层体系,可以高效地聚合有效数据,剔除不需要的数据。整个系统是基于Hadoop平台、MapReduce以及改进ABC算法的。改进ABC算法用于选择特征,而MapReduce则由并行算法支持,该算法可高效处理大数据集。该系统使用MapReduce工具实现,并利用粒子滤波来消除噪声。将提出的算法与同类方法进行比较,并通过使用十个不同的数据集对效率、准确性和吞吐量进行评估。结果表明,相比其他几种较新的算法,提出的算法在选择特征时更具可扩展性和高效性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
数据滤波论文参考文献
[1].雷孟飞,孔超,周俊华.自适应卡尔曼滤波在BDS变形监测数据处理中的应用[J].导航定位学报.2019
[2].吴颖,李晓玲,唐晶磊.Hadoop平台下粒子滤波结合改进ABC算法的IoT大数据特征选择方法[J].计算机应用研究.2019
[3].韦建成,肖云,王利,孟宁,邹嘉盛.捷联式海洋重力数据的小波阈值滤波[J].大地测量与地球动力学.2019
[4].焦晨,王宝锋,易耀华.点云数据滤波算法研究[J].国外电子测量技术.2019
[5].王旭,赵冲.井中地震数据中值滤波方法研究[J].云南化工.2019
[6].夏晨翕,张献州,陈霄,蒋英豪.基于方差补偿自适应Kalman滤波的沉降监测异常数据方法改进[J].工程勘察.2019
[7].李晖,彭韧超,李万凯,朱晓铃,黄于同.厦门典型树种的HJ-1A/BNDVI时序数据滤波算法及物候特性[J].生态学杂志.2019
[8].常明,康志忠,李敏,李方舟.多特征扩展信息滤波在RGB-D点云数据中的应用[J].遥感信息.2019
[9].王逸超,吴小忠,陈仲伟,彭康博.一种改进的LiDAR数据多级曲面滤波方法[J].遥感信息.2019
[10].陈超健,蒋奇云,莫丹,李广,周峰.基于灰色判别准则和有理函数滤波的伪随机电磁数据去噪[J].地球物理学报.2019
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