简介：中值滤波算法能有效抑制椒盐噪声和高斯噪声，是一种广泛应用的遥感图像预处理方法。针对标准的图像中值滤波算法中在方形邻域窗口进行简单排序而没有考虑与中心像素距离的不足，提出了一种对邻域像素使用高斯加权的中值滤波算法，并使用C语言进行了快速实现。普通图像、光学和SAR遥感图像的实验表明，新算法具有更好的噪声抑制性能，且计算效率与经典算法有大幅提高。

简介：针对无线室内定位存在的非视距误差及信号跳变的问题,提出了一种基于指数渐消记忆加权测距滤波的内交点定位算法。为了减小非视距误差对无线系统定位精度的影响,提出了一种内交点定位算法,它无需识别基站是否处于视距环境,也无需任何先验的信息,仅基于当前时刻的各基站测距信息实现目标位置的解算。针对无线信号易跳变的问题,采用指数渐消记忆加权算法对测距信息进行滤波处理,通过选取合适的渐消记忆因子有效调节测距信号跳变的幅度。实测数据结果表明：利用所提出的方法定位精度优于2m,显著优于传统的加权最小二乘定位算法,且定位结果的跳变现象明显减弱。

简介：给出了单位圆盘上不同加权B日舯锄空间之间的加权复合算子有界性及紧性刻划.

简介：摘要

简介：利用上极限，给出了单位球上加权Bergman空间的加权复合算子的本性模的表示．

简介：多波地震勘探资料解释中最重要，最困难的问题是层位对比，纵、横波剖面上观测到的特征地层标志可作为对比的重要参考，如果纵、横波剖面具有相同的分辨率，则有利于识别特征地层标志，从而准确地进行层位对比，波长与分辨率密切相关，如果两剖面上波长近似相等，则分辨率大致相当，因此，为了有利于层位对比，需要进行等波长滤波，文中从傅里叶变换的基本性质出发，导出等波长滤波要求的转换波与纵波理想的主频比，带宽比，滤波算子长度比等，并根据实际处理需要提出利用相关函数的频谱计算等波长滤滤算子的方法，实际资料的试验处理说明了方法的有效性。

简介：论述干扰的种类及产生的场合，针对不同类型的干扰采取不同的抑制方法。

简介：在72届SEG会上，BP公司LindaHodgson等人提出了一种新的噪声压制方法——频率切片滤波(FSF)。在复杂的X-Y频率域中，FSF应用二维平滑滤波器直接去噪。它可以任意选择特定的频率处理范围进行有针对性的滤波，而数据的其余部分不受影响；任何适合于空间滤波的噪声都能够去除，特别是低频噪声的消除和剩余多次波能量的衰减。具体实施过程分为4个步骤：①应用一维快速傅立叶变换到目的层时窗；②检查X-Y频率域数据体，确定频率范围，有针对性地进行噪声衰减；③在每一个频率切片上进行平滑处理，数据的其余部分不改变；④进行傅立叶逆变换，得到滤波结果。以下选取北海2个油田的实例展示其良好的滤波效果。

简介：首先证明了联邦滤波器中各局部滤波器实际上滤波不相关,然后通过使用集中式滤波器的滤波稳定性定理,来分析联邦滤波器的滤波稳定性.仿真实验首先根据上述方法证明了联邦滤波器的滤波稳定性,然后通过改变滤波初始值的方法对上述方法的执行结果进行了实验验证.

简介：设函数φ和Ф是复平面单位圆盘D上的解析函数且φ(D)■D,则将加权复合算子定义为Wφ,Ф:f→Фf°φ.当1

简介：小聪、小颖、小华三个同学正在为谁的成绩最好争论不休……

简介：刻画加权Bergman空间Aα^2（Ω）上的加权复合算子Cφ,Ф的Schatten-p类．

简介：研究了单位圆上从Hardy空间到α-Bloch空间的加权复合算子uCφ的有界性和紧性.分别给出从Hp空间到βα空间和β0α空间的算子uCφ的有界性和紧性的充分和必要条件.

简介：LCL滤波器具有低频增益和高频衰减的优越性,但是参数难以确定.文章提出一种有源电力滤波器的LCL滤波器新型设计方法,并根据LCL滤波器的低频特性,求出LCL滤波器的总电感值.滤波电容使电感分为两个不对称的电感,利用电容吸收的无功功率设计出滤波电容值.以谐振频率作为参变量,借助MATLAB仿真软件并结合工程经验,对两个不对称电感值进行分配.系统的实验结果也证明所提出的设计方法是可行的.

简介：针对常规傅里叶变换所不能解决的啁啾噪声滤除问题，利用Wigner分布函数分析分数傅里叶变换的空域和频域特性，提出在分数傅里叶变换域进行啁啾滤波的方法。并将该方法应用到图像处理中，对分数傅里叶变换滤除一维和二维图像的啁啾噪声进行了计算机仿真，获得了满意的效果，结果表明该方法在图像处理中的有效性。

简介：针对用卡尔曼滤波方法进行导航时精度下降或发散的问题，探讨了一种基于观测值及其统计误差的位置势导航滤波方法，并针对运动方程复杂和收敛速度慢的现象，简化了位置势运动方程。从概念和数值上对位置势滤波和卡尔曼滤波进行了比较和分析。与卡尔曼滤波相比，位置势滤波不需要建立系统的状态方程，仅仅依靠观测数据及其统计误差，在系统方程未知或不能准确评定下尤为有用。

简介：

简介：

简介：分形维数是度量复杂网络分形特性的最重要的一个指标,其中体积维数被广泛应用于度量无权网络的分形特性。沿着无权网络体积维数的思想进一步考虑,以在给定盒子长度下覆盖到的节点强度和来定义加权网络体积维中“体积”的概念,提出了基于节点强度的加权网络体积维数,并称这种度量加权网络分形特性的维数为强度体积维。首先,利用强度体积维分析了两类具有规则分形结构的谢尔宾斯基(Sierpinski)加权分形网络和康托三角尘(CantorDust)加权分形网络,结果表明强度体积维数的值与理论计算的维数值具有非常小的误差。然后,利用强度体积维分析了3个实际加权网络的分形特性,并将结果与利用盒维数得到的结果进行比较,结果表明强度体积维也能够较好地度量实际加权网络的分形特征。

简介：一组数据里的各个数据重复出现的次数不一定相同，我们把一个数据出现的次数或这个数据在一组数据中所占的比的份数（百分比）叫做这个数据的权．