基于小波谱能量曲线EWT的面波压制算法

面波提取和压制是地震资料处理的关键问题之一,对地震资料处理的准确性具有重要影响.针对传统地震面波压制算法面波分离精度低、有效波损伤大的问题,提出一种基于小波谱能量曲线(Wavelet Spectrum Energy Curve,WSEC)经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的面波压制算法,该算法利用连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)精细化的时频分析能力得到地震信号的WSEC,从频率和能量两个维度对信号进行自适应分解,提高面波提取精度.首先对地震记录进行CWT,根据小波谱计算各频率点的能量得到WSEC;基于WSEC极大值点的频率及ε邻域法确定频谱分割边界进行改进EWT,得到依能量和频率分解的各固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);根据各子频带的频率和能量确定面波IMF,最后对面波IMF进行带通滤波以保护其中的有效波.仿真实验表明,算法能根据地震信号的频率和能量自适应分解,实现面波的精准分离与提取;实际地震资料处理表明,算法能准确分离面波,能最大限度保护有效波,提高资料信噪比,是一种有效可靠的面波压制算法.     

基于小波变换的遥感纹理信息提取

遥感纹理信息是地物空间特征的综合反映,综合纹理信息是进行专题信息提取获取的重要依据.遥感数据具有复杂性、统计性和随机性,同时,遥感图像中地学信息,如地质构造、蚀变信息及岩性分界等高频信息具有一定的方向性;小波变换具有"变焦性"、对称性、正则性等特点,可以较为快速地检测到奇变信号.利用小波变换可以快速、有效地提取遥感纹理高频奇变信息.     

临清坳陷变换构造研究

讨论了临清坳陷内3个规模较大的调节构造带,即封丘左行传递带、马陵横向背斜调节带和夏津—腰站斜向背斜调节带的构造特征及成因机制。临清坳陷内“东西分带、南北分块”的构造特征,是由平行于裂谷轴方向的NNE(NE)向伸展正断层和垂直(或斜交)于裂谷轴方向的NW(NWW)斜向滑移断层及横向构造带等共同作用造成的;区内3个规模较大的调节构造带是造成“南北分块”的构造原因,这些调节构造带垂直或斜交于裂谷方向．通过传递带或调节带的方式调节不同伸展域间的应变,从而使区域应变守恒。     

基于西原模型的圆形隧道黏弹-黏塑性解析解

基于西原模型,假设黏塑性体的偏应变张量的一阶导数与瞬态偏应力张量和稳态偏应力张量之差成正比,得到围岩黏塑性区的本构方程。采用拉普拉斯变换与逆变换,推导了圆形隧道黏弹-黏塑性解析解。当 时,该解退化成线弹性本构模型的解答;当 时,该解退化成理想弹塑性本构模型的解答。通过工程实例,分析了围岩位移场、应力场和黏塑性区半径随时间的变化规律。当支护力保持不变时,围岩不同位置位移、围岩黏塑性区半径将随时间增长而持续增大并趋于稳定;围岩黏弹-黏塑性特征对径向应力和黏弹性区切向应力影响较小,对黏塑性区切向应力影响较大,越靠近洞壁处,切向应力随时间变化越剧烈。此外,不同支护力作用下洞壁处的切向应力在支护初期均较大,因此应采用及时支护的策略;考虑到围岩黏弹-黏塑性特征对支护力的影响,建议采取让压支护技术以保证围岩和衬砌的稳定性。     

深度残差神经网络频率域下蚀变岩石光谱分类模型研究

以往的蚀变岩石光谱分类方法包括机器学习模型和浅层神经网络模型,且均使用光谱波形特征作为模型分类依据.小波变换能够将光谱数据转换为频谱图进行奇异性探测,显示光谱瞬态突变信息.该文使用5种不同蚀变类型的石英闪长玢岩光谱数据,通过Symlets小波变换将光谱数据转换为频谱图,作为深度卷积分类模型的基础数据,再利用50层深度残差网络(ResNet50)模型对数据进行分类,并选取准确率、损失值、召回率、精确率以及F1参数对结果进行评价.通过与传统的机器学习方法及其他方法进行比较,证明该模型的准确率和F1参数均优于对比模型,测试集分类准确率达到99.67％,表明该模型对蚀变岩石光谱数据分类的适用性较强,且具有较好的鲁棒性和泛化性.     

基于分数阶Fourier变换的高性能SAR成像算法

传统距离多普勒算法（RD）较低精度的SAR成像质量越来越不能满足当前实际应用的需要。为解决传统距离多普勒算法成像性能低的问题,本文提出基于分数阶Fourier变换的高性能SAR成像算法（FrFT-RD）。本文详细推导SAR距离向信号运用分数阶Fourier变换时最佳阶数的计算表达式,同时给出方位向相应的计算式。理论分析表明距离（方位）向最佳阶数均取决于SAR成像参数并具有唯一性,无须迭代运算,可极大提高FrFT-RD算法的工程实用性。根据计算得到的距离向和方位向上最优阶数,在分数阶Fourier变换域完成FrFT-RD算法的构建。机载SAR模拟数据和星载SAR实测数据测试表明,FrFT-RD算法在分辨率、峰值旁瓣比（PSLR）成像性能方面比传统RD算法均得到显著提高,其中距离向和方位向分辨率提高比值分别为45.92%和48.06%;距离向PSLR和ISLR降低幅度为1.45 dB和2.59 dB,而FrFT-RD算法在方位向PSLR和ISLR成像性能方面与传统RD算法相当。     

临夏台钻孔应变观测资料浅析

对临夏台YRY-4型钻孔应变的观测数据进行初步分析,认为其观测资料稳定、可靠,观测质量好。同时,利用小波变换分析2015-01-01~2019-10-31的观测数据,提取甘肃及周边区域发生的M5.0以上且临夏台震中距在300 km左右的3次地震前的异常信息,发现异常信息在细节的第7阶更明显和集中。     

基于星敏感器的星图匹配方法的对比与分析

随着对地观察测绘卫星、深空探测卫星对姿态测量精度要求的提高,进一步提高星图匹配精度是当前面临的重要课题之一。星点提取和定位是星图识别的前提。本文简单探讨了新型Top-hat变换的星点提取方法,通过实验对比分析了三角形星图匹配算法和采用P向量的星图匹配算法优缺点。      

一种用于篡改定位及近似恢复的水印算法

针对遥感影像易被非法篡改的问题,提出了一种用于篡改定位及近似恢复的遥感影像半脆弱水印方案。首先将二值伪随机矩阵作为认证水印,通过量化Contourlet变换各方向子带中绝对值最大的系数将其嵌入,然后采用影像4×4分块后的灰度平均值作为恢复水印,将其嵌入到最低有效位。水印检测不需要原始遥感影像参与,实现了盲提取。实验结果表明,算法对于噪声、JPEG压缩等合理性失真具有一定的鲁棒性,而对于恶意篡改等攻击具有脆弱性,能够实现篡改区域的精确定位和近似恢复,使恢复后的遥感影像满足基本的视觉要求,可有效保护遥感影像的安全。     

视觉显著性与知觉组织相结合的高分影像居民地提取方法

受人类视觉认知机制的启发,提出了一种利用视觉显著性与知觉组织相结合的高分辨率遥感影像居民地提取方法。首先利用认知物理学中的数据场构建居民地的视觉显著性模型,并通过自适应阈值法实现候选居民地的自动提取,然后利用多尺度小波变换的高频特征实现居民地的知觉组织,最后通过集合交运算提取同时满足这两种视觉机制的居民地。通过ZY-3和Quickbird两种高分传感器的影像数据集进行居民地提取试验,验证了该方法的有效性。