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11.
12.
被动源海底地震仪(OBS)探测是海洋深部结构研究的重要方法之一.受投放区洋流、海底地形崎岖,以及海底温压环境等多种因素影响,OBS数据预处理面临时钟漂移,姿态及水平方位角偏差等问题.本文基于国产OBS硬件结构特点与其观测数据特性,针对仪器姿态校正、时间校正和水平方位角校正三个关键环节构建技术解决方案.通过硬件架构特征构建仪器姿态校正方案;结合仪器记录的石英晶振特点和背景噪声互相关方法提出时间校正技术;基于最小化P波切向分量能量和P波主成分分析两个技术方法进行水平方位角校正.上述预处理技术体系在苏拉威西海域被动源OBS数据预处理中取得了良好的应用效果,综合背景噪声水平与地震信号的时频分析结果,表明该预处理技术能有效提高被动源OBS观测数据质量,为进一步的科学研究奠定坚实基础. 相似文献
13.
基于 TEQC 的 GPS 观测数据质量分析 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了TEQC在GPS测量数据预处理中的基本功能,包括:格式转换、数据编辑和质量检核,结合实例对T EQC在GPS数据质量检核中的应用进行了分析,并将其结果可视化,最后,利用TEQC计算了伪距单点定位的结果,并与已公布的ITRF2005值进行了比较。 相似文献
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15.
论述了基于数据融合的侧扫声纳图像处理的特殊过程。根据现代侧扫声纳系统的特点,提出了利用声线跟踪法进行斜距改正,同时对目标阴影区进行了处理;对文献[1]的灰度不均衡的改正算法进行了改进。利用小波变换检测出灰度突变区,根据剔除突变区后计算的灰度改正系数进行航向上的灰度改正,并用模拟数据和实际数据进行了验证;鉴于波束展宽效应对远场目标造成的拖尾效应,论述了对拖尾效应使用的去卷积的改正算法。 相似文献
16.
针对卫星激光数据处理算法这一难题,分析了COMPASS系统GEO卫星激光观测数据的质量,讨论了反求工程和计算机视觉中的曲线识别与激光观测数据预处理的异同,提出了基于点云曲线辨识的卫星激光数据预处理算法。该算法将卫星激光观测数据预处理视为有序带噪声的空间曲线重建问题,利用COMPASS系统多圈GEO卫星实测数据进行验证。结果表明:该方法与常用算法一致率在85%以上,能够实现激光观测数据的自动处理与满足导航系统的需要。 相似文献
17.
An ion chromatographic method with a valve switching facility was developed to determine trace nitrate concentrations in seawater using two pumps, two different suppressors, and two columns. A carbohydrate membrane desalter was used to reduce the high concentrations of sodium salts in samples. In this method, trace nitrate was eluted from the concentrator column to the analytical columns, while the matrix flowed to waste. Neither chemical pre-treatment nor sample dilution was required. In the optimized separation conditions, the method showed good linearity (R〉0,99) in the 0.05 and 50 mg/L concentration range, and satisfactory repeatability (RSD〈5%, n=6). The limit of detection for nitrate was 0.02 mg/L. Results showed that the valve switching system was suitable and practical for the determination of trace nitrate in seawater. 相似文献
18.
目前在野外重力观测中普遍使用的国产重力仪,不具有自动记录和数据预处理功能,采用手工记录、人工计算方式。这种方式效率低,还容易引入一些由手工操作而带来的误差。本文所介绍的以PC-1500A袖珍计算机和数据采集接口实现的重力仪读数自动记录及数据预处理系统,可按规范要求自动记录重力观测读数,从而可防止野外记录和室内转抄计算时产生的差错,减少了大量的数据转抄、校对、复算、检查等繁琐劳动,极大地提高了重力观测的质量和效率。 相似文献
19.
20.
针对传统车道线检测中图像预处理算法易受光照、遮挡以及阴影等环境因素影响的问题,提出了一种自适应灰度处理算法,并与全局二值化组合用于车道线检测的图像预处理.算法结合R和G通道对车道线的敏感性自适应选取灰度处理阈值,并结合逆透视变换和全局二值化算法实现高质量预处理图像生成.为了验证本文算法实际性能,分别在Tusimple、KITTI、CULane和Caltech-lanes 4个数据集上进行了测试实验.实验结果表明:所提算法能够有效降低光照、遮挡和阴影等环境因素对预处理效果的影响,相比于传统预处理方法检测精度更高,鲁棒性与普适性更优. 相似文献