地震与核爆识别的小波包分量比方法

频谱分析法在核爆与地震识别中具有广泛的应用．但是频谱分析方法是稳态方法,即使采用Gabor变换,也因时-频窗口形状不变而分辨串较低．为提高时-频分辨率,本文将小波变换理论用于乌鲁木齐台记录的地震与核爆事件的分析,并提出了识别核爆和天然地震的小波包分量比判据．通过对加拿大黄刀地震台记录的印度地下核爆的分析,进一步验证了小波包分量比判据对核爆和地震的识别具有较高的识别效率．结果表明：对于地震信号,其小波包分量比U03/U1一般都大于1.0,而对于核爆信号,比值U03／U13一般都小于1.0.     

抛物Radon变换法近偏移距波场外推

本文给出了抛物Radon变换的基本原理,以及部分动校正后的CMP道集抛物线近似有效性的证明,基于带限正反最小平方抛物Radon变换的Levinson递推算法,对缺失的近偏移距地震波场进行叠前重建和外推.给出了抛物Radon变换法地震道重建外推的基本原理和叠前地震数据规则化的处理流程,另外对于Radon域均匀采样的情形,本文给出了均匀层状介质和Marmousi模型的近偏移距外推结果,计算结果验证了算法的稳定性和适用性.     

几种统计预测方法对1998年南京降水的跨季节预测试验及分析

对1998年南京降水分别设计并开展了求和自回归滑动平均（Auto-Regressive Integrated Moving Average,ARIMA）模型预测、经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）预测和基于Hilbert变换（HilbertTransformation,HT）的幅频分离预测等3种跨季节统计预测试验。结果表明：ARIMA模型预测结果存在明显的系统性误差且对夏季的降水突变现象预测困难;EMD分解预测的结果虽在降水演变趋势上有明显提高,但仍未能预测出夏季的强降水突变现象,究其原因可能是对高频分量预测效果不好所致;而基于Hilbert变换的幅频分离预测方法能够对各模态分量的瞬时频率和瞬时振幅实施隔离预测,消除两者的相互影响,显著改善高频模态的预测效果,使得最终预测结果最为理想,不仅具有最高的趋势相关性和最小的偏差,而且还较好地预测出了夏季两次强降水过程。不仅如此,在对2003年的降水预测验证中,基于Hilbert变换的幅频分离预测方法同样具有最好的预测效果,表明该方法预测效果较为稳定,为改进跨季节短期气候统计预测技术提供了一个新思路。     

小波和IHS变换结合实现ETM图像波段融合

采用小波变换和IHS结合的方法实现了ETM多光谱波段和ETM全色波段的融合,并与传统的IHS融合的结果进行比较,结果表明小波和IHS变换相结合的方法优于IHS方法。     

改进SPIHT算法及硬件高速实现

基于小波变换的SPIHT图像压缩方案是一种实用高性能图象压缩编码算法,但原始SPIHT算法链表式编码限制了其在高速处理中的应用。本文提出了一种改进的SPIHT压缩编码算法,在确保恢复图像质量与原始算法基本相当的基础上,改进算法可以采用并行流水结构实现,有利于高速处理中的应用,可以对高达40×8Mbit／s的原始图像实时压缩和去压缩。     

Least squares spectral analysis and its application to superconducting gravimeter data analysis

Detection of a periodic signal hidden in noise is the goal of Superconducting Gravimeter (SG) data analysis. Due to spikes, gaps, datum shrifts (offsets) and other disturbances, the traditional FFT method shows inherent limitations. Instead, the least squares spectral analysis (LSSA) has showed itself more suitable than Fourier analysis of gappy, unequally spaced and unequally weighted data series in a variety of applications in geodesy and geophysics. This paper reviews the principle of LSSA and gives a possible strategy for the analysis of time series obtained from the Canadian Superconducting Gravimeter Installation (CGSI), with gaps, offsets, unequal sampling decimation of the data and unequally weighted data points.     

高分辨率Radon变换方法及其在地震信号处理中的应用

Radon变换方法在地震资料处理中广泛采用,在地震同相轴识别和估计方面具有良好效果．无论是倾斜叠加,还是广义Radon变换方法,一般采用最小二乘反演方法实现．目前,在提高反演算法的效率和分辨率方面仍值得研究．本文从倾斜叠加的定义出发,阐明Radon变换分辨率问题的来源和解决办法．采用最小二乘反演方法研究高分辨率抛物线Radon变换和双曲Radon变换时,给出稀疏约束预条件共轭梯度法求解的高分辨率Radon变换的实现方法,同阻尼最小二乘方法相比,分辨率和精度明显提高,文中给出了模型算例．根据有效波和多次波NMO后剩余时差不同,采用高分辨率抛物线和双曲Radon变换可以压制多次波,分别给出了方法原理,最后给出应用实例．研究表明,稀疏约束预条件共轭梯度法可以有效实现高分辨率Radon变换;数值算例表明,算法计算效率和精度较高,可以更好地实现多次波压制．     

消除EMD 边界效应的四中点估计方法

为了快速高效地实现信号的本征模态分解,消除分解过程中边界效应,在 Directly-Mean EMD方法的基础上,通过引入左、右待估中点和左、右延拓中点,并根据信号首尾两端各种可能的情况给出了四中点估计公式,建立了可完全消除边界效应的Directly-Mean EMD四中点估计方法。该方法不仅减少了样条插值次数,提高分解速度,而且还可以有效避免因插值节点过于稀疏所产生的大幅波动,使分解结果更加准确。将新方法应用于日长数据序列的本征模态函数分解,得到了满意的分解结果。     

基于小波变换改善天气回波信噪比的模拟分析

为了提升天气雷达对弱气象目标的发现能力,扩展系统观测的动态范围,可以从改善雷达回波的输出信噪比方面来考虑.从信号处理算法层面寻求改善天气雷达回波的输出信噪比的方法,提出运用小波变换的方法来达到这个目的.首先介绍了小波消噪的基本原理,再结合具体雷达系统参数,进行了相关的算法模拟,其结果表明,在符合高斯谱特征分布的模拟回波在不同信噪比（-20～10dB）设定条件下,运用小波变换的去噪方法可以使其信号的输出信噪比提高大约5～11dB,为天气雷达探测更多的弱气象目标提供了有利条件.     

直流电阻率法2.5维正演的外推瀑布式多重网格法

引入外推瀑布式多重网格法(EXCMG)求解2.5维直流电阻率有限元计算形成的大型稀疏线性方程组,结合基于地址矩阵的压缩存贮方式以及最优化离散波数,使得2.5维电阻率正演程序的计算速度大大提高而内存需求大大减小.研究结果表明:EXCMG法的收敛速度与网格尺寸无关,计算速度明显优于不完全Cholesky共轭梯度(ICCG)...