基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法

本文提出了一种基于最大后验和非局域约束的非下采样轮廓波变换域SAR图像去噪方法。根据SAR图像数据的特征,引入了非对数加性模型,并在该模型下对SAR图像NSCT域中的噪声分布统计建模,应用最大后验（MAP）准则和Non-Local（NL）约束相结合的方法解求SAR图像真实信号的NSCT系数。实验结果表明,本方法具有良好的去噪能力并在性能上优于当前主流方法。     

基于5分钟雷达资料降水估测模型的比较

For the Z-R relationship in radar-based rainfall estimation, the distribution of corresponding R values for a given Z value （or the corresponding Z value for a given R value） may be highly skewed. However, the traditional power-law model is physically deduced and fitted under the normal-distribution presumption of radar wave echoes associated with a rain rate value, and it may not be very appropriate. Considering this problem, the authors devised several generalized linear models with different forms and distribution presumptions to represent the Z-R relationship. Radar-reflectivity scans observed by a CINRAD/SC Doppler radar and 5-minute rainfall accumulation recorded by 10 ground gauges were used to fit these models. All data used in this study were collected during some large rainfalls of the period from 2005 to 2007. The radar and all gauges were installed in the catchment of the Yishu River, a branch of the Huaihe River in China. Three models based on normal distribution and a dBZ presumption of gamma distribution were fitted using maximum-likelihood techniques, which were resolved by genetic algorithms. Comparisons of estimated maximized likelihoods based on assumptions of gamma and normal distribution showed that all generalized linear models （GLMs） of presumed gamma distribution were better fitted than GLMs based on normal distribution. In a comparison of maximum-likelihood, the differences between these three models were small. Three error statistics were used to assess the agreement between radar estimated rainfall and gauge rainfall： relative bias （B）, root mean square error （RMSE）, and correlation coefficient （r）. The results showed that no one model was excellent in all criteria. On the whole, the GLM-based models gave smaller relative bias than the traditional power-law model. It is suggested that validations conducted in many previous works should have been made against a specific criterion but overlooked others.     

基于矩估计法的P范分布参数估计

P范分布的参数估计值的精度对观测值的估计效率和数据处理的精度影响较大。从观测值分布的实际情况和简化运算出发,引入二/四阶矩估计方法估计P范分布的形状参数和方差,给出了二/四阶矩估计法的形状参数的近似计算式。为了进一步提高估计效率,引入对数期望矩估计法,将绝对矩与对数绝对矩相结合,导出了基于对数期望矩估计法的P范分布形状参数p、方差σ的合理估计表达式。最后利用两组模拟数据对该模型和计算方法的正确性进行了验证,并与传统极大似然估计方法进行了对比分析。结果表明,当样本数较少时,二/四阶矩估计法和对数期望矩估计法在收敛性、稳定性和准确性等方面优于极大似然估计法。     

长江流域月季降水量的概率分布特征分析

利用长江流域712站1951—2015年的月、季降水资料,分析了站点降水在正态分布和Γ分布的空间服从情况。结果表明:对于月降水,大部分站点能服从Γ分布,通过Γ检验的站点表现出时空差异,两湖流域表现尤为突出,两湖流域在1和7—12月Γ特性表现较好,但在2—6月通过Γ检验的站点较少。季降水量服从正态分布的比例要高于Γ分布,春、冬季降水的正态分布服从性要好于夏、秋季;而对于Γ分布,春、夏季的服从性要好于秋、冬季。月、季降水中都存在一定比例的站点同时服从两种分布或都不服从这两种分布。     

论粗粒料的E-μ模型

本文在大三轴试验成果基础上,对在我国广泛采用的粗粒材料的E-μ模型存在的问题进行了分析。指出,模型中采用（σ1-σ3）f=R（σ1-σ3）ul的关系是多余的,反而给计算带来误差,模型中μi和σ3成半对数关系也不是唯一的。为了完善这个模型,作者建议了更适用的关系式。     

直方图分组数的确定

本文以概率统计知识为基础,提出一种直方图分组数的确定方法,并编制了计算机程序。利用该程序能够快速确定直方图的最优分组数、相应分组的频数序列、频率及累积频率,并且对数据进行正态分布检验     

普里兹湾沿岸下降风特征分析

根据2008年南极中山站的臭氧气球探空观测和塔层自动气象站数据,以及同时期的再分析资料,分析下降风(Katabatic wind)发生时的普里兹湾沿岸和东南极内陆地区的天气形势、中山站的边界层特征、气象要素的日变化规律。并利用对数风速廓线定律模拟中山站下降风,与实测值进行对比。个例研究表明,在晴朗的夜间或多云的白天,内陆地区冰面辐射冷却,导致气温降低,与普里兹湾沿岸地区的温度梯度大。此时内陆地区受高压控制,成为辐散中心,且高压的位置决定普里兹湾东岸和西岸的下降风强度。中山站的下降风出现在边界层低层,地面风速大,风向主要为东、东北东,导致强不稳定层结、气温和位温迅速降低。对数风廓线定律模拟中山站下降风的能力有限。     

3D正态分布变换在多波束自动校准中的应用

多波束测深数据存在横摇误差、纵摇误差、艏摇误差等,需进行校准。当前主要采用商业软件Caris进行人工手动校准,自动校准主要采用迭代最邻近算法等。针对Caris需要人工干预以及ICP容易陷入局部循环的缺陷,采用3D正态分布变换的配准方式,通过建立联合概率密度函数,采用似然函数建立匹配点云与目标点云之间转换关系。利用Hessian矩阵和梯度向量求最优化转换参数,完成多波束条带的自动校准。本文结合Caris中的人工配准结果,通过对3D-NDT算法匹配效果进行对比分析,验证了文中算法在平坦地区、斜坡区域等多种地形中都取得了更优的匹配效果,为实现多波束自动校准提供了重要的算法依据。     

对数正态分布下边坡稳定性二元指标体系研究

安全系数不能考虑边坡系统中实际存在的不确定性,可靠性理论缺乏丰富的工程实践经验,因此,将工程实践经验丰富的安全系数与先进的可靠性理论相结合,建立传统安全系数与可靠性相耦合的二元评价体系具有重要的理论意义和应用价值.设安全系数服从对数正态分布,取系列的最大可能安全系数（中值安全系数）和变异系数,计算得到最大可能安全系数及在不同变异系数下的破坏概率Pfo从而可由最大可能安全系数和可靠性（R=1-Pf）共同度量边坡的稳定性.将最大可能安全系数与边坡可靠性相乘,对最大可能安全系数进行折减,得到边坡可靠的安全系数.根据折减后安全系数的极限状态,可计算出不同最大可能安全系数的临界变异系数和临界破坏概率.根据不同最大可能安全系数及它的临界破坏概率,绘出边坡稳定性分区图,并建立安全系数和破坏概率相结合的边坡稳定性判别的二元指标体系.文中提供了小样本条件下,利用3倍方差原理估计参数方差的计算方法,并给出了边坡稳定性二元指标体系的研究实例.     

运用概率分布函数确定特高品位

地质品位是评价矿石质量的重要依据。样品的品位与频率的曲线为不对称的正态曲线时,通过对样品品位的数率统计,用正态分布积分函数计算某测定品位以上的样品在样本总体内允许出现的数量,确定其是否为特高品位。