14、信号检测与噪声处理知识解析

信号检测与噪声处理知识解析

1. 信号检测相关概念

1.1 误判概率

误判概率指错误宣告信号不存在的概率。在信号检测中,这是一个重要的指标,它反映了系统将实际存在的信号误判为不存在的可能性。

1.2 奈曼 - 皮尔逊检测器

奈曼 - 皮尔逊检测器是一种在虚警概率上限约束下,使误判概率最小化的检测器。其工作原理是在保证虚警概率不超过一定限度的前提下,尽可能准确地检测出信号,从而降低误判的可能性。

1.3 二次检测器

二次检测器利用测量值的二阶统计结构(如频谱特性)进行信号检测。对于在加性高斯噪声中检测零均值高斯信号,这种检测器具有最优结构。它通过分析信号的二阶统计特征,能够更有效地从噪声中提取出有用的信号信息。

2. 噪声相关知识

2.1 噪声的定义与来源

在信息信号处理过程中,原始信号 $s(t)$ 会因物理处理而受到干扰,输出端会出现输入时不存在的新波动,这些波动被称为噪声。噪声会限制信号的动态范围,因此人们努力将其降低到理论最小值。噪声来源主要分为以下三类:
|噪声来源|具体说明|
| ---- | ---- |
|固有噪声|产生于有源器件、无源组件和导体中。其中,有源器件中电流流动的统计波动贡献的噪声最大,其次是电阻中电子的热能产生的噪声,导体中杂质和晶粒微边界电位变化产生的噪声最小。像约翰逊(热)噪声和散粒噪声等固有噪声源已被广泛研究,但低频下的额外噪声层(如 1/f 噪声或闪烁噪声、爆米花噪声或突发噪声)的物理过程仍在研究中。|
|外部干扰|包括电磁场、静电场或无线电波等。电磁场源是主要贡献者

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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