内蒙古翁公敖包航磁异常的推断与解释

文章对内蒙古四子王旗—土默特右旗中北部近年发现的翁公敖包航磁异常进行推断与解释,在对找矿有望的航磁异常进行筛选后,对翁公敖包航磁异常进行了野外地质-地球物理查证,确定异常为铁矿所致;采用向上延拓、垂向导数、斜导数及小波变换等方法对航磁异常进行数据转换处理,以获取铁矿体的横向及纵向分布信息,取得了较好的效果。     

基于小波变换与ARMA模型的建筑物沉降预报

对建筑物进行沉降监测并预报其变化趋势,能有效保障建筑物的安全性。本文提出一种基于小波变换的ARMA模型用于建筑物沉降预报。利用小波多尺度分析将沉降监测数据分解为高频信号和低频信号,并分别采用ARMA模型进行预测,然后将各序列预测结果进行合成,得到最终预测结果。并以青岛市某高层建筑物监测数据为例,分别采用传统ARMA模型以及基于小波变换的ARMA模型进行预报对比分析,结果表明基于小波变换的ARMA模型取得了较高的预报精度。     

长江中游沿岸地下水中有机质分子组成特征及其对碘富集的指示

长期摄入高碘地下水（碘浓度＞100 μg/L）会造成人体甲状腺机能损伤.天然有机质被认为是影响高碘地下水形成的关键组分,为研究地下水中溶解性有机质（DOM）分子组成对碘富集的影响,选取长江中游沿岸浅层地下水作为研究对象,运用傅立叶变换离子回旋共振质谱仪（FT-ICR-MS）表征不同碘浓度地下水中DOM分子组成差异.研究发现碘易富集在还原环境的浅层地下水中,地下水中碘的浓度与溶解性有机碳（DOC）浓度无显著关系,DOM分子总数越多碘浓度越高;高碘地下水较低碘水DOM分子均一性、多样性更强,氧化程度和不饱和程度更高,含更多芳香性结构.长江中游沿岸高碘地下水的形成受DOM分子组成控制,主要与不饱和程度高尤其是含芳香性结构的大分子DOM有关,含芳香性结构的DOM分子与碘络合在高碘地下水的形成过程中起重要作用.      

基于小波分析的场地波速测量方法

在场地波速测量中,由于噪声等因素的影响很难准确识别P、S波的初至时刻,致使波速结果存在很大的误差。本文给出了一种基于小波变换的波速测量的新方法。该方法利用波动信号的小波变换与弹性波群速度的关系准确识别弹性波初至时刻。弹性波小波变换的峰值时刻代表着以群速度传播的弹性波的初至时刻,使P波、S波的初至时刻的确定具有明确的物理意义,波速的结果准确、可靠、稳定。此外,波动信号的小波多尺度分析还可以确定地层中传播的弹性波的频散特性。最后,该方法在场地波速测量的实测信号的应用表明该方法可准确确定P、S波速。     

Morlet 小波用于环境激励下的模态参数识别研究

本文分别从卷积和Parseval定理的角度推导了非正交小波变换系数的实用计算方法。在环境激励下以互相关函数代替系统的自由响应数据,给出了基于Morlet小波变换的频率、阻尼比的参数识别方法,重点介绍了基于最小二乘法的振型识别技术。采用2层楼仿真算例和潮白河桥应用实例验证本算法,识别结果表明基于Morlet小波变换的模态参数识别技术能够有效地识别出环境激励下系统的模态参数。     

电性源瞬变电磁法的迭前和迭后数据小波分析

电性源瞬变电磁法用于深部勘探时,观测到的垂直磁场脉冲响应非常微弱,常伴有严重的干扰噪声,从噪声中提取反映深部地层的中、晚期磁场信号非常重要.为此提出将多分辨率小波分析应用于电性源瞬变电磁法数据分析,并对西部某勘探区垂直磁场响应的迭前和迭后教据作多尺度分解后进行分析和比较的结果表明:①小波分析对数据具有良好的时频局部化特性,垂直磁场响应的迭前和迭后记录在不同频段上的分布特征可以清晰地反映出来;②高频干扰主要反映于数据的分解细节,反映深部信息的中、晚期弱信号存在于分解概貌;③迭后记录加入随机噪声与不加入随机噪声的处理结果类似,而迭前记录则不同,迭前记录比迭后记录具有更丰富的信息,并主要表现在早期.在电性源瞬变电磁法深部勘探中,利用更多的迭前记录的小波分解概貌对资料处理的解释工作很有意义.     

地磁Z分量低点时间季节性变化研究

通过小波分析和频谱分析,发现Z分量低点时间的小波变换结果曲线(α=6)明显地随节气而变化;对地磁Z分量低点时间季节性变化进行了初步的比较分析.     

不同型号摆式倾斜仪观测资料的一致性分析

利用相关系数法分析泰安台SSQ、VS、RZB和CZB四套摆式倾斜仪的潮汐因子和分量趋势变化特征;利用S变换和降雨效率分析抽水、降雨对倾斜观测资料的影响;分析了倾斜观测的气压干扰程度及映震能力。结果表明：摆式倾斜观测资料在变化趋势以及抽水、降雨、气压干扰影响方面有一定的一致性特征,在资料分析、异常识别中可以相互佐证,其中洞室SSQ和VS观测资料的一致性最高,但具体表现形态和变化幅度存在差异;抽水干扰信号频率在0.6×10^-3Hz以下,NS分量受抽水影响均大于EW分量,仪器距离抽水井越近、安装深度与抽水井深度越接近影响越大;雨季初始时段连续降雨的效率大于第二时段,且NS分量大于EW分量;山洞内的SSQ、VS受气压干扰程度较钻孔中的RZB和CZB严重;形变仪器本身的滤波性能,造成仪器映震能力相差较大,记录地震个数最大相差近12倍。     

粒子群优化广义回归神经网络与HHT样本熵结合的地震辨识研究

天然地震与人工爆破信号具有许多相似的特性,为实现地震类型的准确辨识,提出一种基于粒子群优化广义回归神经网络和HHT样本熵的地震类型辨识新方法．该方法先通过经验模态分解（EMD）将初始信号分解成6个本征模态函数（IMF）及1个残余向量,对前三个IMF进行Hilbert变换得到瞬时频率和瞬时能量,进而提取出样本熵并构造神经网络训练集与测试集;利用粒子群算法和训练集优化广义回归神经网络的光滑因子参数值,建立PSO-GRNN分类模型．将该模型结果与BPNN模型、GRNN模型、PNN模型及RBFNN模型等神经网络模型进行性能对照,得到该模型单次识别的准确率、MAE、MAPE、RMSE R2及MSE分别为95%、0.1604、0.1204、0.2381、0.7123、0.0567,绝大多数性能评价指标优于其他4种神经网络模型．该研究建立的PSO-GRNN模型性能较稳健,在100次循环随机试验中辨识效果仍然较突出,计算得到的上述评价指标均值为97.42、0.04、0.04、0.12、0.89、0.02,其对应的标准差为3.53、0.05、0.04、0.08、0.11、0.02,将PSO-GRNN模型...     

a′Trous小波变换与PCA变换相结合的遥感影像融合分析

随着高分辨率遥感卫星的产生,传统的融合技术难以达到较好的融合效果,如主成分分析(PrincipalComponents Analysis)变换融合受到融合区域的限制,而传统的小波融合(Wavelet Transformation)算法由于高频直接替换,导致了一定程度的光谱失真,由此本文在分析主成分分析变换和a′Trous小波变换(WT)的基础上,以QuickBird全色和多光谱数据为实验数据,提出了一种将两者相结合的遥感影像融合方法,通过与其他融合方法的定量和视觉比较,结果表明该方法能得到更好的融合效果。