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101.
针对提取重力固体潮潮汐谐波分量,分析各谐波分量间调制关系的问题,该文结合重力固体潮的产生机制建立了一种重力固体潮信号正交分解模型。利用独立分量分析算法和谱相关方法,分离出与模型相对应的独立分量信号,并从独立成分中解调出载波分量和被调制分量。从而完整地描述了地球自转产生的潮汐谐波与月球、太阳相对于地球轨道变化产生的潮汐谐波的正交分解关系。实验表明,此方法能有效地提取出重力固体潮信号中所包含的潮汐谐波信息,并揭示出该重力固体潮信号中存在3个线性叠加的独立分量,在月波分量和年波分量都以乘性调制的方式调制到半日波分量和日波分量上。 相似文献
102.
103.
采用波函数展开法,并借助辅助函数思想,给出了平面SV波入射下半圆凸起地形地表运动的一个解析解,并对解答的收敛性和截断计算精度进行了检验;最后通过若干算例分析了入射频率和入射角度以及凸起地形宽度对地表运动的影响. 数值结果表明,凸起地形对入射SV波具有显著的放大作用, 该放大作用可达自由场的4倍以上. 当入射频率较低时, 位移峰值多位于半空间地表; 而当入射频率较高时,位移峰值多位于凸起地形表面. 相似文献
104.
105.
利用反射GPS信号遥感土壤湿度 总被引:5,自引:0,他引:5
在水文、气候、农业等问题的研究中,土壤湿度信息十分重要。近年来,利用GPS系统进行遥感的新方法,已经越来越多地引起研究者们的关注。特别是GPS卫星广播的L1(1.57542GHz)频率信号,是土壤湿度遥感的最佳频率。反射GPS信号功率是土壤介电常数的函数,而土壤介电常数又和土壤湿度有关。根据这一原理,美国国家航空与航天局于2002年进行了基于地表面反射GPS信号的遥感土壤湿度实验。结果证明反射GPS信号对土壤湿度特性十分敏感,由于植被的影响对反射率进行了修正,并用此方法模型与其它方法进行了比较。在利用GPS遥感土壤湿度方面,研制高增益天线,更好的修正信号波动的影响,发展更加完善的遥感土壤湿度方法等是今后在此项研究中所要解决的问题。 相似文献
106.
107.
何军 《地震工程与工程振动》2006,26(5):55-59
在结构首次穿越失效分析中,初始条件、成群穿越、结构的非线性及抗力退化等问题影响着分析方法的复杂性和分析结果的精确性。结合近年来的研究进展,本文讨论和分析了解决上述问题的新思路、新技术和新方法,同时,归纳了几个新的研究热点,以便为结构首次穿越失效的进一步理论和应用研究提供有益的参考。 相似文献
108.
水下磁性目标产生的磁场成为重要的水下目标非声探测信号源,因此对水下磁性目标的静磁场建模原理开展了研究。实现了均匀磁化的旋转椭球体模型和磁偶极子模型,并对2种模型在目标磁异常信号仿真上的适应性进行了分析。研究表明:相比于磁偶极子模型,旋转椭球体模型在传感器与目标距离较近时也能表现很好的适应性。由此,利用旋转椭球体模型,首先通过仿真计算构建了目标在不同运动速度状态下的近距离磁异常信号数据集,然后开展基于深度学习方法的水下磁性目标运动速度识别方法研究,最后识别效果在验证集和测试集上分别取得了0.17m/s和0.74m/s良好的误差精度,为后续目标的航向等状态识别奠定重要基础。 相似文献
109.
《测绘科学技术学报》2020,(1)
GNSS基准站坐标时间序列具有明显的季节性变化。基于谐波函数模型的最小二乘拟合方法只能得到固定振幅的季节性信号,而真实的季节性信号其振幅是变化的。采用半参数模型进行季节性信号提取时又存在最优平滑因子确定困难、迭代速度慢的问题。提出一种赋相对权比的半参数模型,采用迭代更快速的黄金分割法与改进效率法相结合的策略确定最优平滑因子。通过模拟数据实验,验证了改进模型的可用性。实验表明:改进方法的计算效率明显提高,对于10 a长度的模拟数据,相较GCV函数法搜索速度提高68.1%,相较L-曲线法速度提高25.8%;计算精度较最小二乘法和半参数模型法均有提高,所得残差中没有明显的季节性信号。 相似文献
110.
以水族馆内圈养的北海狮为研究对象,利用长达29 h的连续被动声学观测数据,对北海狮水下声信号类型进行了研究。共检测出22 689个水下声信号,对时长、最小频率、最大频率和峰值频率这4个声学参数采用聚类分析方法将信号分为10种类型:单脉冲(SP)、哨声(WS)、咕咕声(GG)、咚咚声(DS)、狗吠声(BK)、吼叫声(WY)、嗡嗡声(BZ)、撞击声(BG)、单频声(SF)以及咩咩声(BT)。该分类方式涵盖了北海狮92.6%的水下发声。北海狮水下声信号时长的均值为5~1 244 ms,峰值频率一般小于10 kHz。10种类型信号的占比各有不同,BK,BT和BG信号的比例较高;SP,WS和BZ信号的比例次之;DS,WY,SF和GG信号的比例较低。对北海狮水下声信号类型的分析能帮助了解北海狮的声行为特征,对野外北海狮的声学观测具有重要的指导价值。 相似文献