高速水动力强噪声下的特殊滤波技术

高速水动力强噪声下的特殊滤波技术黄济，黄述平（湖南邵了水文水资源勘测局）用超声波测河水流速，在低速时，用一般文献中所介绍的间接判真技术是完全可行的。但在高速水动力强噪声情况下，这一方法都先后遭到了失败。笔者通过不断探索，对其进行分析，提出了解决问题的...     

井间地震串联滤波波场分离方法

本文根据井间地震波场响应以及多种波场分离方法的性能，采用基于Ｋ－Ｌ变换的特征向量滤波与中值滤波相结合的串联滤波方法分离井间地震观测到的上、下行反射波。数值计算结果表明：在波场分离过程中，由于同时综合考虑了地震波能量主分量分布以及反射波同相轴时差两个参数，使得分离效果明显、处理更为简便，具有滤波特征矢量的选取条件更为宽松、无需精确确定拉平轴的时间等特点。     

提高测井曲线纵向分辨率的方法

常规处理方法往往漏掉一些有价值的薄油气储层。利用频率域反槽积方法、贝叶斯反褶积方法、反褶积与光滑滤波组合（ＤＦＳＮ）方法和分辨率匹配与非线性拟合方法对测井曲线进行了提高纵向分辨率处理，测井曲线的纵向分辨率可提高１～４倍，一些结果得到了证实，为准确地定量评价薄储居提供了较可靠的参数     

用GPS秒信号锁定高频振荡器的方法研究

对用远距离传输的GPS秒信号锁定本地高频晶体振荡器的方法进行了探讨。介绍了高精度的时间数字转换器TDC(Time to Digital Converter)和对滤波的方法进行了探讨。为了降低成本又能够满足设计要求的精度，还考虑了双D／A转换的方法。有关的硬件系统已经通过了调试和一系列的测试和实验，在测量和控制精度方面，能达到设计的要求。此外，提出了这个系统有待解决的问题，如双D／A转换的非线性问题，Kalman滤波抗野值及继续提高精度的问题。     

基于光谱信息的遥感图像空间域自适应滤波

遥感图像往往由于内外因素的干扰含有各种噪声 ,为提高图像质量人们对其进行滤波。常规的滤波方式完全基于图像空间域 ,在消除异常点使图像平滑的同时使边界变得不清楚从而使图像模糊 ;或者正相反 ,在边缘信息得到增强时也放大了图像噪声而使图像变得粗糙。该文的自适应滤波方法充分利用多光谱和高光谱遥感图像的光谱维信息 ,滤波时不仅要使均匀的地块得到平滑 ,而且要使地块间的边缘、局部的异常点、线仍然得到保存、在光滑的同时尽量保持原有的数值特征     

多波束测深数据的异常检测和滤波

根据较大区域的测深数据的分布特性 ,提出了一种基于中值滤波、局部方差检测和小波分析相结合的方法来定位异常数据 ,并滤去随机噪声     

用MATLAB对倾斜观测资料进行预处理

用MATLAB语言分析了龙岩地震台地倾斜垂直摆数字观测仪NS向观测数据的频率成分,然后分别调用完全的设计函数butter、cheby1、cheby2,设计了低通、带通、高通滤波程序,对龙岩台地倾斜垂直摆数字观测仪NS向观测数据进行了滤波,得到了相关频率的滤波曲线图。本文只对观测数据进行一个月的数据处理,若将一年或几年的观测数据进行滤波处理,并进一步进行波形分析或处理,也许能找出某些与地震有关的信息,为地震分析预报提供服务。     

基于NDVI时间序列数据的江西省水稻种植制度变化研究

利用Savitzky-Golay滤波对覆盖江西省范围的SPOT VGT NDVI时间序列数据进行平滑处理的基础上,结合坡度数据,通过非监督分类的方法提取了江西省2000、2005和2010年水稻种植范围,并根据NDVI的年内动态变化,从水稻种植范围、水稻生长季起始时间、水稻复种指数和NDVI最大振幅等分析了江西省水稻种植和生长情况,探讨2000~2010年江西省水稻生产的变化。     

基于方差递推法的Kalman滤波在钟差预报中的应用

卫星导航系统中星载原子钟的钟差预报对于导航、定位及授时具有重要的作用。为了提高卫星钟差预报的精度,设计了一种两步确定卫星钟噪声协方差矩阵的Kalman滤波钟差预报模型。该方法首先基于Hadamard总方差确定卫星钟噪声协方差矩阵的初值,然后,使用方差递推法得到滤波过程中卫星钟的噪声协方差矩阵。使用GPS系统的星载铷钟数据进行短期预报,并与常用的二次多项式模型、灰色模型进行对比,结果表明:本文中提出的方法可以实现高精度的卫星钟差预报且预报效果优于两种常用模型,同时,该方法能够在一定程度上弥补预报误差随预报时间增加而不断变大的不足。     

EnSRF雷达资料同化在一次飑线过程中的应用研究

本文利用包含复杂冰相微物理过程的WRF（Weather Research and Forecasting）模式,针对2007年4月23日发生在我国华南地区的一次典型飑线天气过程,分别进行了确定性预报和集合预报试验,发现确定性预报能大致捕捉到飑线系统的发生发展过程,但对飑线后部的层云区模拟效果较差。集合预报能够有效地减少模式的不确定性,大部分集合成员对飑线的模拟效果优于确定性预报。进一步将集合预报得到的40个成员作为背景场,采用EnSRF（Ensemble Square Root Filter）同化多普勒天气雷达资料,并将分析得到的集合作为初始场进行集合预报,通过与未同化雷达资料的集合对比,考察了EnSRF同化多部雷达资料对飑线系统的影响。结果表明:EnSRF雷达资料同化增加了模式初始场的中小尺度信息,大部分集合成员的分析场能够较准确地再现飑线的热力场、动力场和微物理场的细致特征,并且模拟出飑线后部的层云结构。通过对EnSRF分析的集合进行模拟发现,大部分集合成员较未同化雷达资料时模拟效果有明显改善。同化后的集合预报ETS（Equitable Threat Score）评分最高,其次是未同化的集合预报,确定性预报的最低。