高光谱遥感图像的小波去噪方法

高光谱遥感图像是由二维空间信息和一维光谱信息组成的三维数据。普通的去噪方式通常是分别对空间信息或光谱信息进行去噪,其主要缺点是忽视了高光谱图像强烈的谱间相关性和图谱合一的特点。针对这些特点,文章提出一种基于小波变换的高光谱遥感图像去噪方法。该方法对各波段高光谱图像逐一进行二维小波变换,根据含噪声大的波段与噪声小的波段的波长关系,对小噪声波段的高频系数加权求和,代替噪声大的波段的高频系数,通过小波逆变换得到去噪后的重构图像。该方法运算速度快,能有效地降低噪声。对机载可见红外成像光谱仪数据(AVIRIS)实验表明,与经典的BayesShrink图像去噪方法相比,方法重构图像的信噪比(SNR)高出3.8～10.6 db,节省运算时间一半以上。     

概率论与数理统计实验教学案例设计

为克服传统数学教学模式局限于理论教学的弊端而倡导实践教学,设计出一个概率论与数理统计实验教学的案例,将线性回归分析应用于高光谱遥感图像的处理之中.     

基于样条模型的汽车可靠性双向联合预测

通过分析原始数据和“千车故障数”计算的不合理性,提出了改进的千车故障数的计算方法,并对原始数据进行变换得到了合理的数据表.通过假设检验得出瞬时故障率是服从Weibull分布,在此基础上提出了单批次预测的概率模型.进一步,利用数据横向和纵向的相关性,在单批次概率模型的基础上,提出了基于样条拟合的多批次双向联合预测模型,这个模型保证了横向和纵向的有机结合,通过拟合汽车的质量参数,来进行联合预测,维护了数据的统一性.     

星间激光比对GPS相对定位精度数据量确定方法

针对星间激光比对GPS相对定位精度结果的精确性和可信度问题,研究了星间激光比对GPS相对定位精度数据量的确定方法;运用数理统计方法推导了相对误差、置信水平和数据量之间的概率不等式;为实现激光比对结果的精确性、可信度和数据量选取的综合权衡提供了量化分析手段,仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.