导读:本文包含了叁维小波变换论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:相干,小波变换,不连续性检测,希尔伯特变换
叁维小波变换论文文献综述
王清振,张金淼,姜秀娣,翁斌,朱振宇[1]（2016）在《基于高维小波变换的高抗噪性边缘检测技术》一文中研究指出基于高维小波变换提出了一种高抗噪性的断层及地质体边缘检测技术。首先对叁维地震数据体进行希尔伯特变换得到复地震道,求取相位余弦属性;然后利用高维小波变换把相位余弦变换到包含叁维坐标(3个变量)、倾角、方位角和尺度等6个变量的高维空间,通过固定坐标和尺度,扫描倾角和方位角得到高信噪比的不连续性检测结果,以有效压制倾斜地层层间不连续带来的伪边界信息。模型试验和实际资料算例表明,该技术与常用的C3算法相比,能够更好地检测小断层、小河道等地质体边界信息,并且具有较强的抗噪性能。(本文来源于《石油地球物理勘探》期刊2016年05期）
黄丹,谭强,唐沐恩,李新均[2]（2016）在《一维小波变换在地震数据噪声抑制方面的应用》一文中研究指出本文针对实验数据体的特征和各去噪方法的适用条件,有针对性的选取一维小波变换方法去除地震数据噪声,通过对四种阈值量化方法和六种小波函数进行实验计算和效果分析,得到了合适的小波函数和阈值量化方法。研究结果表明:一维小波变换对地震数据具有一定的去噪效果,可有效抑制噪声,保护和补偿有效信号。(本文来源于《华北科技学院学报》期刊2016年02期）
熊传梁,夏伟,孙新轩,裴文斌[3]（2013）在《一维小波变换在侧扫声纳图像去噪中的应用》一文中研究指出针对侧扫声纳呯信号中的斑点噪声问题,采用一维离散小波变换对信号在各尺度分解,采用非极大值抑制技术平滑信号,并对各层小波系数模极大值进行阈值化处理抑制噪声,讨论了不同阈值对去噪效果的影响。结果表明,尺度因子和阈值的选择对原数据能量保持影响不大,但对噪声抑制效果影响大。文中算例均能较好地保持边缘,边缘保持指数均在0.5以上。(本文来源于《海洋测绘》期刊2013年03期）
宋亮,王晓凯[4]（2011）在《基于高维小波变换的地震资料横向不连续性检测技术应用效果分析》一文中研究指出1.引言断层、裂缝以及地质体边缘等不连续性结构对隐蔽性油气藏勘探有着重要的意义。第叁代相干C3算法具有优异的抗噪性能以及横向分辨率,但是运算量极大。有学者采用各种加速收敛的方法来提高计算速度,虽取得了一定的效果,但是其运算量随着分析窗的增大而急剧增大。由于两维连续小波变换(2DCWT)可以通过二维快速傅立叶变换来快速实现,并且可以对地震信号进行多分辨分析,即可以在受噪声干扰较小的尺度下分析地震资料。Bouchereau于1997年首次将2DCWT用于检测地震资料的不连续结构(Bouchereau.1997),但目前业内经常使用叁维地震资料,二维算法并不能充分利用叁维地震资料的空间相(本文来源于《中国地球物理学会第二十七届年会论文集》期刊2011-10-17）
张雨东,戴云,史国华,丁志华[5]（2008）在《一维小波变换在时域光学相干层析成像中的应用》一文中研究指出时域光学相干层析(OCT)系统通常采用短时傅里叶变换(STFT)完成干涉信号的解调和图像重构。短时傅里叶变换算法简单,但是在干涉信号解调时难以获得好的去噪效果,通常还需在二维(2D)图像域对重构图像进行去噪。该方法数据运算量大,集成度不高。将一维(1D)小波变换(WT)应用于时域光学相干层析成像技术,同时实现干涉信号解调、去噪和图像重构。算法将时域光学相干层析的干涉信号分解到各个不同的频率空间,保留包含调制频率的频率空间的小波系数,对保留的小波系数进行滤波去噪后进行逆变换即可实现对干涉信号的解调和去噪,对解调信号等间距采样实现图像重构。该方法数据运算量小,集成度高,结合先进的小波去噪技术可以大大提高重构图像的分辨率,具有良好的应用前景。(本文来源于《中国激光》期刊2008年07期）
毕清华,许琼,渠刚荣[6]（2007）在《一维小波检测和反演二维空间中Radon变换的奇性》一文中研究指出在二维空间中,基于Radon变换的理论,以小波变换作为工具,及利用此分片光滑函数积分线旋转变化时得到的、Ra-don变换的奇性传播规律,得到Radon变换的奇性反演公式。检测分片光滑函数Radon变换的奇性曲线,并根据原函数与其Radon变换奇性的关系;利用Legendre变换的对合性质来反演出原函数的奇性曲线。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2007年22期）
张建生,林书玉,苗润才,杨万民[7]（2007）在《尾流散射光性质的一维小波变换分析》一文中研究指出船舶尾流具有特殊的声学、电学、磁学和光学特性。选用一维小波变换含离散小波变换、连续小波变换、小波包变换、复小波变换对测量的尾流光学性质进行了分析,其结果表明:不同条件下尾流散射光信号具有不同的自动阈值,经小波变换后保留的能量比例、小波系数置零比率不同,变换的小波系数染色模式、系数曲线、最大系数线区别明显。一维连续小波变换显示出细节信号具有一定周期性,说明在测量过程存在周期性的干扰因素。通过小波分解的各层细节信号,为在测量结果中消除或降低这些因素的影响指明了方向。一维连续小波变换结果显示,在不同压强下小波系数大小及分布、极大值分布都有明显区别。一维小波包变换的压缩信号保留了原始信号绝大部分的能量,选择的系数可作为不同压强下尾流气泡幕的特征系数,而一维复小波变换变换的模、模角以及系数随时间轴的分布,其相对大小都不相同。经小波分析,可以提取出散射光信号的共性,也可以直观地展示不同散射光信号的区别。(本文来源于《应用光学》期刊2007年03期）
彭宣戈,欧阳春娟,欧阳迎春,朱兵[8]（2007）在《多方向一维小波变换的显微图像去噪》一文中研究指出根据显微图像的特点,从水平、垂直、+对角线、-对角线四个方向将二维图像转为一维数组,对不同的分解尺度上的高频系数采用不同的阈值处理,对阈值处理后的高频系数进行增强处理,进行一维小波逆变换,一维数组转化为二维图像,最后将四个二维图像进行非均权值计算得到去噪后的图像。在原子力显微镜得到的显微图像中进行仿真实验,与改进软阈值去噪算法和Keesook.J.Han提出的去噪算法相比较。结果证明多方向一维小波变换的显微图像去噪算法具有更好的去噪性能,边缘细节保持明显优于其他算法。(本文来源于《计算机工程与应用》期刊2007年12期）
渠刚荣,许琼[9]（2006）在《一维小波变换刻画和检测一类图像函数边缘曲线的奇性》一文中研究指出对于图像中有边缘曲线,沿着该曲线函数f是Lipschitz指数α的,获得函数f的Lipschitz正则性与小波变换沿尺度的渐近衰减性相关联,该衰减由小波变换模的值控制,进而获得一维小波变换刻画图像边缘曲线的奇性的公式并给出例子.(本文来源于《北京交通大学学报》期刊2006年06期）
龙侃,欧阳春娟,欧阳迎春[10]（2004）在《基于一维小波变换的二维图像去噪算法》一文中研究指出根据一维方向数组的小波变换消噪较好地保留方向性边缘细节的特性,提出从水平、垂直、对角线四个方向将二维图像转化为一维数组进行去噪研究的算法。实验结果表明,该算法同文献[5]及二维图像软阈值消噪处理相比,具有更好的去噪和保留边缘细节能力。(本文来源于《上饶师范学院学报(自然科学版)》期刊2004年06期）
叁维小波变换论文开题报告
（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：
本文针对实验数据体的特征和各去噪方法的适用条件,有针对性的选取一维小波变换方法去除地震数据噪声,通过对四种阈值量化方法和六种小波函数进行实验计算和效果分析,得到了合适的小波函数和阈值量化方法。研究结果表明:一维小波变换对地震数据具有一定的去噪效果,可有效抑制噪声,保护和补偿有效信号。
（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。
叁维小波变换论文参考文献
[1].王清振,张金淼,姜秀娣,翁斌,朱振宇.基于高维小波变换的高抗噪性边缘检测技术[J].石油地球物理勘探.2016
[2].黄丹,谭强,唐沐恩,李新均.一维小波变换在地震数据噪声抑制方面的应用[J].华北科技学院学报.2016
[3].熊传梁,夏伟,孙新轩,裴文斌.一维小波变换在侧扫声纳图像去噪中的应用[J].海洋测绘.2013
[4].宋亮,王晓凯.基于高维小波变换的地震资料横向不连续性检测技术应用效果分析[C].中国地球物理学会第二十七届年会论文集.2011
[5].张雨东,戴云,史国华,丁志华.一维小波变换在时域光学相干层析成像中的应用[J].中国激光.2008
[6].毕清华,许琼,渠刚荣.一维小波检测和反演二维空间中Radon变换的奇性[J].科学技术与工程.2007
[7].张建生,林书玉,苗润才,杨万民.尾流散射光性质的一维小波变换分析[J].应用光学.2007
[8].彭宣戈,欧阳春娟,欧阳迎春,朱兵.多方向一维小波变换的显微图像去噪[J].计算机工程与应用.2007
[9].渠刚荣,许琼.一维小波变换刻画和检测一类图像函数边缘曲线的奇性[J].北京交通大学学报.2006
[10].龙侃,欧阳春娟,欧阳迎春.基于一维小波变换的二维图像去噪算法[J].上饶师范学院学报(自然科学版).2004