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集合背景误差方差中小波阈值去噪方法研究及试验

刘柏年 皇群博 张卫民 任开军 曹小群 赵军

集合背景误差方差中小波阈值去噪方法研究及试验

刘柏年, 皇群博, 张卫民, 任开军, 曹小群, 赵军
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  • 背景误差方差的集合估计值中带有大量采样噪声,在应用之前需进行降噪处理.区别于一般的高斯白噪声,采样噪声具有空间和尺度相关性,部分尺度上的噪声能级远大于平均能级.本文针对背景误差方差中采样噪声的特征,引入小波阈值去噪方法,并根据截断余项的小波系数分布特征发展了一种计算代价很小,能自动修正阈值的算法.一维理想试验结果表明,该方法能滤除大量采样噪声,提高背景误差方差估计值的精度.相对于原来的小波阈值方法,修正阈值后减少了因部分尺度上噪声能级过大导致的残差,去噪后的RMSE减少了13.28%.将该方法应用在实际的集合资料同化系统中,结果表明,小波阈值方法优于谱方法,阈值修正后能在不影响信号的前提下增大小波去噪强度.
      通信作者: 刘柏年, bnliu@nudt.edu.cn
    • 基金项目: 国家自然科学基金(批准号:41375113,41475094,41305101,41605070)资助的课题.
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出版历程
  • 收稿日期:  2016-03-26
  • 修回日期:  2016-10-20
  • 刊出日期:  2017-01-20

集合背景误差方差中小波阈值去噪方法研究及试验

  • 1. 国防科技大学海洋科学与工程研究院, 长沙 410073;
  • 2. 国防科技大学计算机学院, 长沙 410073
  • 通信作者: 刘柏年, bnliu@nudt.edu.cn
    基金项目: 

    国家自然科学基金(批准号:41375113,41475094,41305101,41605070)资助的课题.

摘要: 背景误差方差的集合估计值中带有大量采样噪声,在应用之前需进行降噪处理.区别于一般的高斯白噪声,采样噪声具有空间和尺度相关性,部分尺度上的噪声能级远大于平均能级.本文针对背景误差方差中采样噪声的特征,引入小波阈值去噪方法,并根据截断余项的小波系数分布特征发展了一种计算代价很小,能自动修正阈值的算法.一维理想试验结果表明,该方法能滤除大量采样噪声,提高背景误差方差估计值的精度.相对于原来的小波阈值方法,修正阈值后减少了因部分尺度上噪声能级过大导致的残差,去噪后的RMSE减少了13.28%.将该方法应用在实际的集合资料同化系统中,结果表明,小波阈值方法优于谱方法,阈值修正后能在不影响信号的前提下增大小波去噪强度.

English Abstract

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