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61.
酸溶——催化极谱法测定地质样品中的钨、钼 总被引:3,自引:0,他引:3
本文采用混合酸溶解样品,对影响催化体系稳定的酸度、温度和不同反应时间的因素分别进行了对比试验,确定催化体系相对稳定的最佳条件,经过大量样品的分析验证,分析方法可靠。 相似文献
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64.
Chebyshev逼近滤波器在位场分离中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在对经典FIR数字滤波器的设计方法进行研究的基础上,提出了一种可以用于位场分离的基于Chebyshev最佳一致逼近原理的FIR滤波器的设计方法。在理论模型实验中,采用基于Hanning窗的低通滤波器计算出的区域异常最大误差为6.266×10-6 m/s2 ,均方差为2.115×10-6 m/s2 ,最大百分比误差为22.2%,而且计算点在±9 km以外的误差均大于10.1%。而利用最佳一致逼近原理分离出的区域场和局部场与理论异常值拟合得较好,曲线基本重合。分离出的区域异常最大误差为3.101×10-6 m/s2 ,均方差为0.989×10-6 m/s2 ,最大百分比误差仅在边部的几个数据上,为7.76%,其余各点的误差均小于4.1%。实例检验中将该方法用于孙吴—嘉荫剖面布格重力异常场的分离,分离出的区域场中局部场残留少,分离彻底,效果较为理想。 相似文献
65.
针对水文序列周期识别的困难,提出首先对原序列处理,再识别周期的新思路,同时提出两种新方法:一种是模拟延长序列法,即通过建模延长原序列,再应用最大熵谱分析法(MESA)对延长序列识别周期;另一种方法是构建主频序列法,应用小波重构法重构原序列主频部分,然后应用MESA对重构序列进行周期识别。结合实例,运用多种方法对同一序列进行周期识别。分析结果表明:由于受序列长度偏短、偏态性、复杂随机成分等因素的影响,传统单一处理方法(周期图法、FFT、MESA、小波分析)周期识别效果并不理想,而使用两种新方法可以有效地减小或消除上述因素的影响,周期识别效果有明显改善。 相似文献
66.
有色噪声作用下的卡尔曼滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
利用GPS载波相位三差观测量进行动态定位(或精密导航),就必须研究有色噪声滤波的理论问题.根据需求,推导了动态噪声、观测噪声为有色噪声的线性系统滤波公式,并证明白噪声卡尔曼滤波是有色噪声卡尔曼滤波的特例,或者说有色噪声的卡尔曼滤波是白噪声卡尔曼滤波的推广. 相似文献
67.
汶川5月12日8.0级地震在构造上起因于印度板块与欧亚板块以每年约5 cm的速度聚敛,并因此而引起青藏高原的地壳物质向四川盆地及中国东南大陆运移.主震震源及余震活动集中于以龙门山为中轴的一条长约350 km、宽约100 km的地震活动带.震源深度一般分布丁地壳脆性-韧性转换边界以上约10~20 km区间的地壳震源层之中,属浅源构造地震.主要震源机制与龙门山构造运动方式密切相关,以其地壳厚度向西急剧加厚、重力梯度带、高波速比(Vp/Vs~2.2)等深部异常及逆冲断层兼具走滑性质的地质构造为特征.在震源辐射、路径传播和场地效应研究的基础上,分别计算并比较了岩石和土壤条件下的地震响应谱,特别强调了土壤条件下的场地放大效应;同时对与地震安全性有关的一些问题如地质灾害、地震频谱设计、地震早期预警系统及中、长期至短期地震预报等进行了探讨;特别提供了一个由加权平均计算、以岩石条件下震波衰减模式为基础的地震频谱设计参考实例.地震构造与动力学研究可融人工程地质与环境工程等学科发展.经历汶川地震考验的一些新近设计和建设的工程项目可为今后改进工程建筑规范与标准提供重要而有益的参考.地震预报是当今一大难题,但需探索研究,不可懈怠.地震减灾与预防足目前比较切合实际的安全举措. 相似文献
68.
69.
针对野外数据采集参数对分辨率的影响,对资料处理过程中静校正、反褶积、速度分析、Q补偿及谱白化等几个重要模块原理进行分析,指出在高速岩层中数据采集,应采用小药量激发,小道距,小排列,全三维,不组合、单点数字检波器接收。高密度多点采集,能够充分保护有效地质信息的高频成份,在更大范围内满足高分辨地震勘探的要求。资料处理过程中,在保证同相叠加和高信噪比的前提下,采用提高分辨率的模块以弥补地震波在传播过程中损失的高频成份。实践证明通过高保真、宽频带数据采集和高信噪比前提下的高分辨率数据处理,完全能够为矿井采掘提供高精度地震勘探资料。 相似文献
70.
对高层、超高层建筑物进行实时,高精度的变形监测对提前预防安全隐患,保证人民生命财产安全具有重要意义。建筑物变形作为一种典型的随机性和微弱性过程,噪声等误差的存在会影响从中提取有用的变形信息。针对该问题,提出一种改进粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的噪声稳健建筑物变形监测方法,利用改进PSO算法的全局搜索能力对SVM的核参数进行优化,提升预测精度的同时增强算法的噪声稳健性。基于实测数据的试验结果表明,相对于传统交叉验证SVM和小波方法,所提方法可以获得更高的变形预测精度,并且在低信噪比条件下优势更加明显。 相似文献