Том 16, номер 10, статья № 11

pdf Ершов А. Д. Подавление шумовой компоненты лидарных сигналов на основе дискретного вейвлет-преобразования . // Оптика атмосферы и океана. 2003. Т. 16. № 10. С. 933-939.
Скопировать ссылку в буфер обмена
Аннотация:

Рассмотрена процедура подавления шума лидарных сигналов на основе вейвлетов. Выполнен краткий обзор кратномасштабного анализа. Показано, что дискретное вейвлет-преобразование может с успехом применяться в таких практических приложениях, как шумоподавление лидарных данных. При этом достигается достаточно эффективное подавление шума при сохранении структуры сигнала.

Список литературы:

1. Исакова А.И., Игонин Г.М. Адаптивная временная фильтрация лидарных сигналов // 1-й Межреспубл. симп. "Оптика атмосф. и океана": Тезисы докл. Томск, 1994. Ч. 2. С. 126-127.
2. Глазов Г.Н., Игонин Г.М., Лещинский Д.М. Эффективность зондирования аэрозолей самолетным когерентным лидаром ИК-диапазона с оптимальной фильтрацией сигналов // Оптика атмосф. 1988. Т. 1. № 5. С. 71-76.
3. Волков С.Н., Надеев А.И. Эффективность зондирования профилей температуры и отношения рассеяния КР-лидаром с последующим адаптивным сглаживанием сигналов // Оптика атмосф. и океана. 1995. Т. 8. № 5. С. 1191-1194.
4. Волков С.Н., Кауль Б.В., Шапранов В.А., Шелефонтюк Д.И. Некоторые вопросы сглаживания лидарных сигналов // Оптика атмосф. и океана. 2000. Т. 13. № 8. С. 754-758.
5. Zarader J.-L., Dabas A., Flamant P.H., Gas B., and Adam O. Adaptive Parametric Algorithms for Processing Coherent Doppler-Lidar Signal // IEEE Trans. Geosci. and Remote Sens. 1999. V. 37. N 6. P. 2678-2691.
6. Голуб М. Приближенно - не значит неточно http://www.osp.ru/school/1999/03/05.htm
7. Геппенер В., Ланнэ А., Черниченко Д. МАТЛАБ для DSP. Использование GUI WAVEMENU для решения инженерных задач. Часть 1 http://www.chipinfo.ru/ literature/chipnews/200006/2.html
8. Терехов С.А. Вейвлеты и нейронные сети (http:// alife.narod.ru/lectures/wavelets2001)
9. Дьяконов В.П. Вейвлеты. От теории к практике. М.: Солон-Р, 2002. 440 с.
10. Переберин А.В. О систематизации вейвлет-преобразований // Вычислительные методы и программирование. 2001. Т. 2. № 2. С. 133-158.
11. Mallat S.G. Multiresolution approximation and wavelet orthonormal bases of L2(R) // Trans. Amer. Math. Soc. 1989. V. 315. N 1. P. 69-87.
12. Jawerth B. and Sweldens W. An overview of wavelet based multiresolution analyses // The Wavelet Digest V. 2. Issue 2 (maxwell.math.sc.edu /pub/wavelet/papers/overview.ps.)
13. Daubechies I. Orthonormal bases of compactly supported wavelets // Commun. Pure and Appl. Math. 1988. V. 41. P. 909-996.
14. Новиков Л.В. Спектральный анализ сигналов в базисе вейвлетов // Науч. приборостр. 2000. Т. 10. № 3. С. 57-64.
15. Спиридонов В. Самоподобие, всплески и квазикристаллы // Компьютерра. 1988. № 8 (http://www. computerra.ru /offline/1998/236/1124/)
16. Алексеев К.А. Теория и практика шумоподавления в задаче обработки сейсмоакустических сигналов (http://www.matlab.ru/wavelet/book5/index.asp)
17. Donoho D.L. De-noising by soft-thresholding // IEEE Trans. on Inform. Theory. 1995. V. 41. № 3. P. 613-627.
18. Donoho D.L., Johnstone I.M. Neo-classical minimax problems, thresholding, and adaptation // Bernoulli. 1996. № 1. P. 39-62.
19. Геппенер В., Ланнэ А., Черниченко Д. МАТЛАБ для DSP. Использование GUI WAVEMENU для решения инженерных задач. Часть 2 http://www.chipinfo.ru/ literature/chipnews/200007/16.html
20. Киселев А. Приложения вейвлет-анализа. BaseGroup Labs (http://www.basegroup.ru/ filtration/ wavelet_applications.htm)
21. Киселев А. Библиотека инструментов вейвлет-преобразования. BaseGroup Labs (http:// www. basegroup.ru/ filtration/ wavelet_utils.htm)
22. Дремин И.М., Иванов О.В., Нечитайло В.А. Вейвлеты и их использование // Успехи физ. наук. 2001. Т. 171. № 5. С. 465-501.
23. Сигналы и помехи в лазерной локации. М.: Радио и связь, 1985. 264 с.
24. Балин Ю.С., Самохвалов И.В., Шаманаев В.С. К вопросу определения дальности действия лидара // Лазерное зондирование атмосферы. М.: Наука, 1976. С. 118-121.
25. Cohen A., Daubechies I., and Feauveau J. Bi-orthogonal bases of compactly supported wavelets // Commun. Pure and Appl. Math. 1992. V. 45. P. 485-560.
26. Donoho D.L., Johnstone I.M. Ideal spatial adaptation by wavelet shrinkage // Biometrika. 1994. V. 81. N 3. P. 425-455.
27. Antoniadis A. and Fan J. Regularization of Wavelet Approximations // J. of the American Statistical Association. 1999. V. 96. N 455. P. 939-965.
28. Stein C. Estimation of the mean of a multivariate normal distribution // Annals of Statistics. 1981. V. 9. P. 1135-1151.