Chebyshev逼近滤波器在位场分离中的应用

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。     

水文时间序列周期识别的新思路与两种新方法

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。     

多源遥感影像误匹配点剔除的粗糙模糊C-均值方法

简要概述了遥感影像匹配中,误匹配点剔除的常用方法.对SIFT特征描述子生成及其匹配、粗糙模糊C-均值方法聚类分析的原理方法进行了详细论述.针对SIFT方法匹配出的大量点对,将不同时相,不同传感器、不同分辨率影像广义划分为同分辨率和不同分辨率.基于同分辨率影像匹配点对问连线具有相同的距离及斜率、不同分辨率影像匹配点对间连线的延长线交于一点的几何约束条件,利用粗糙模糊C-均值模型聚类分析方法对点对快速剔除误匹配点后,对剔除的结果利用最小二乘方法进行精匹配,结果达到亚像素.最后,通过对不同时相、不同分辨率、不同传感器的多源遥感影像实验分析验证了该方法的适用性、可靠性及精确性.     

基于已知钻孔的场地类别模糊等值线的建立

对照现行《建筑抗震设计规范》（GB50011-2001）场地类别划分方法,应用模糊数学原理,推导了场地类别的模糊二次评价方法,得出了场地类别的模糊向量和模糊特征周期,实现了场地类别划分的连续化;在此基础上,基于收集到的杭州市254个建筑场地波速钻孔实测资料,通过建立场地类别地质模型,实现了场地类别、特征周期的模糊等值线,与实测资料对比,结果表明：由该模糊等值线得出的建筑场地抗震类别与现行《建筑抗震设计规范》给出的场地类别是统一的,模糊特征周期与规范给出的特征周期基本上是吻合的,该模糊等值线对建筑抗震设计具有指导意义。     

浅谈煤田地震勘探中影响纵向分辨率的主要因素

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。     

多频载波相位组合进行单点定位

不同于双频数据的应用,多频数据的采用对单点定位有着特殊意义,可以更好地获得其模糊度的解。基于卫星导航定位系统多频载波相位线性组合理论,研究了具有特殊意义的组合观测值及其特性。在此基础上,通过多频观测值数据的数值仿真,采用新方法进行整周模糊度快速求解。编制了基于多频载波相位组合单点定位软件,通过结果的比较分析,得出有一定实际应用意义的结论。此方法算法简单,速度快,能够满足实时导航定位的需要,具有工程应用价值。     

苏里格气田盒8气藏气水层测井识别研究

鄂尔多斯盆地苏里格气田盒8气藏为弹性驱动的河流相低效气藏,储层非均质性强,在开发中普遍见水。根据试采情况将气藏储层分为气层、水层、气水层三类,开展气、水层的测井识别研究。以区内26口井50个射孔层段各层的试油结果作为依据,选出了700个样本点作为判识建模的标本,以声波时差和中子孔隙度等8个原始测井值作为判识变量组合,采用模糊判别分析,建立了各层的判识模型。回判结果表明,模型对气层精度达到97％,水层为89％,气水层为94％。利用未参加建模的出水井射孔段对模型进行验证,判识结果基本符合实际情况,模型具有较高精度。     

FS方法及其在综合多项震兆中的应用

本文提出了一种模式识别方法--FS方法.该方法的特征取为某些论域上的模糊子集.先以每三个原始特征组成子分类器的特征集,“训练”这些分类器,然后对子分类器进行筛选,最后用筛选出的子分类器的“软”分类结果的加权平均作为判别函数,形成总的分类决策.将FS方法应用于综合多项震兆,并进行了一系列控制试验,还与地震学中几种常用的方法进行了对比试验.结果表明,FS方法是稳定和有效的.     

模糊理论在公路边坡稳定性分析中的应用

边坡工程是一个复杂的系统工程。边坡的稳定与否直接关系到其防护工作的程度。因此,如何有效、合理地判断边坡的稳定性对整个工程的经济与社会效益极为重要。影响边坡稳定的因素众多,判断其稳定与否应考虑各因素的综合效果。论文运用模糊理论中的多因素综合评判模型对某高速公路边坡的稳定性进行研究。通过全面考虑影响因素,建立相应的评判因素集及单因素评判矩阵,运用专家评判法和判断矩阵法确定出各因素的权重。最后通过多层次模糊评判得到该边坡的稳定性评判结果。研究证明,该法在边坡稳定性分析评判中是切实可行的。