经验模态分解在高光谱遥感数据处理中的应用



经验模态分解在高光谱遥感数据处理中的应用

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经验模态分解在高光谱遥感数据处理中的应用

论文目录
摘要	第4-5页
abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-12页
1.1 选题依据和研究意义	第9页
1.2 国内外研究现状	第9-11页
1.2.1 经验模态分解研究现状	第9-10页
1.2.2 EMD算法去噪研究现状	第10-11页
1.3 研究内容和框架图	第11-12页
1.3.1 研究内容	第11页
1.3.2 论文框架图	第11-12页
第2章常见时频分析方法概述	第12-15页
2.1 短时傅立叶变换	第12页
2.2 Wigner-Ville分布	第12-13页
2.3 小波变换	第13-15页
第3章经验模态分解概述	第15-24页
3.1 瞬时频率	第15页
3.2 特征模态函数	第15-16页
3.3 经验模态分解	第16-19页
3.4 经验模态分解特性	第19-21页
3.4.1 自适应性	第19页
3.4.2 完备性	第19-20页
3.4.3 正交性	第20-21页
3.5 经验模态分解主要问题及研究热点	第21-24页
3.5.1 端点效应	第21页
3.5.2 模态混叠问题	第21-22页
3.5.3 均值曲线拟合	第22页
3.5.4 筛选终止条件	第22-24页
第4章经验模态分解在信号去噪中的应用	第24-39页
4.1 引言	第24页
4.2 传统滤波方法简介	第24-25页
4.3 EMD滤波特性	第25-26页
4.4 基于连续均方误差准则的EMD传统去噪算法	第26-31页
4.4.1 高信噪比仿真及结果分析	第27-29页
4.4.2 低信噪比仿真及算法分析	第29-31页
4.5 基于自相关函数特性的EMD去噪算法	第31-37页
4.5.1 算法描述	第31-32页
4.5.2 仿真分析	第32-35页
4.5.3 实际应用案例分析	第35-37页
4.6 结果分析	第37-39页
第5章经验模态分解在高光谱遥感数据识别中的应用	第39-48页
5.1 问题描述与背景简介	第39页
5.2 基于匹配的分类识别	第39-43页
5.3 经验模态分解与高光谱数据精细识别	第43-45页
5.3.1 EMD分解	第43-44页
5.3.2 特征提取及结果分析	第44-45页
5.4 降噪数据的EMD分类识别	第45-47页
5.5 结果分析	第47-48页
结论	第48-49页
致谢	第49-50页
参考文献	第50-54页
攻硕期间取得的研究成果	第54页

本篇论文共54页，点击这进入下载页面。

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