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201.
试验井位于汕头市衡山路,观测系统为井下宽频地震计TBG-60B和地面宽频带地震计TDV-60B,频带为60S~50 Hz,选取的地面观测数据与对应的井下观测数据都是同一时间的,使用童汪练研究员的地噪声分析软件和MATLAB绘图工具,研究台站环境地噪声随观测井深度的变化特征,得到井深与观测地噪声之间的对比关系,为井下地震台站勘选和工程建设提供基础数据。发现地噪声水平从覆盖层进入到基岩有很大变化,从强风化层进入到中微风化层也有明显变化,考虑钻井建设成本和台站建设地噪声水平要求之间的综合效益,在粤东地区典型的地质结构条件,较佳的平衡点应该是至少需要进入完整中微风化层基岩10 m。 相似文献
202.
根据地震监测台站台址勘选的相关规范,结合工作经验、新疆实际情况以及各类在用测震台站的工作状况,从台址勘选4个阶段所包含的供电、通信、数据传输、台基背景噪声水平测试等不同角度,针对新疆地区不同的地理环境,经过综合分析,总结出新疆测震台站台址勘选需要满足的一些条件和需要注意的事项。 相似文献
203.
选取山东省3个洞体应变台2007-2011年观测数据,分析资料的完整性、内在质量及干扰因素.结果表明:①观测资料连续性和完整性较好;②仪器零漂满足设计指标要求;③M2波振幅因子相对误差和相对噪声水平达到Ⅰ类应变台标准;④仪器更新后观测质量提升;⑤洞体应变观测主要受仪器调修、气压、降雨和观测环境变化等因素影响. 相似文献
204.
205.
针对用于航空移动平台的高精度全张量重力梯度测量系统,深入研究了梯度仪12个加速度计按3个不同旋转轴圆盘形成差分组合的结构。在确认该结构具有有效抑制运动共模加速度、减少外界环境干扰、实现高精度探测优点的同时,着重分析了重力梯度仪测量误差的来源和影响。研究表明,主要影响包括仪器固有随机噪声和外界确定性噪声。为定量描述影响程度,推导了在航空动态环境下的测量方程,并分离出加速度计的性能不匹配、平台不稳定、圆盘转速不稳定3个主要固有因素,从时间域和频率域角度定量分析固有影响因素的噪声水平。试验分析表明,通过利用Simulink仿真系统可以获得固有因素产生的噪声水平,并提出抑制方案。针对搭载环境测量误差,还分析了实测飞行中姿态和质量的改变对重力梯度测量值造成的环境影响,提出了基于点质量源的自身梯度校正方法。 相似文献
206.
针对地震勘探资料湮没在随机噪声中的微弱同相轴问题提出基于混沌理论的混沌振子检测算法. 利用修正的Duffing_Holmes方程建立检测微弱同相轴的混沌振子系统,之后经过对同相轴的扫描处理,构成新子波等时间间隔序列W(t),与此同时对随机噪声也进行相同的截断. 截断的随机噪声在混沌振子系统中可以具有与周期信号相同的表现;经过大量仿真实验确定出满足通常地震勘探子波延续时间的使混沌振子检测子波不呈现周期相态的随机噪声截断时间范围. 选用与松辽盆地T1、T2反射层类似的子波函数并构成待检微弱周期信号,经过MATLAB仿真试验成功地检测出该弱信号,信噪比达到约-103dB. 相似文献
207.
高分辨率SAR影像斑点噪声滤除方法的研究 总被引:9,自引:6,他引:3
SAR影像中一般都存在着斑点噪声,它严重干扰了地物信息的提取与SAR影像的应用,影响了地物的判读,因此,抑制SAR影像斑点噪声对SAR影像的应用有着重要意义。本文首先分析了斑点噪声的产生机理及数学模型,然后介绍了滤除斑点噪声的方法,重点介绍了几种局域统计自适应滤波,总结了SAR斑点噪声滤除的两种数学模型作为构造SAR斑点噪声滤除方法的基础,然后针对几种典型的滤波算法进行了对比试验,最后提出了一套对这些滤波斑点噪声滤除效果的定量化评价指标,并运用到试验中,指导SAR影像斑点噪声的滤除以及滤波算法的构造。 相似文献
208.
在大地电磁(MT)测深法中,大地电磁响应函数经常出现个别频点分散、误差棒较大、形态异常等现象,在作反演解释时,许多地质特征难以有效提取出来,这些问题严重阻碍了MT的实际应用效能和发展.本文利用高阶统计量方法检验了MT信号的高斯性. 结果表明,MT信号是非高斯的. 根据任何高斯过程,其高阶统计量(高阶累积量,高阶谱)均为零的性质,通过信号的高阶谱恢复功率谱,再由功率谱估算MT响应函数,能有效抑制高斯有色噪声的影响,提高MT资料的处理质量. 从应用效果看,这种方法在抑制高斯有色噪声、提取信号中有用信息方面优于传统功率谱方法. 相似文献
209.
《Marine Geodesy》2013,36(3-4):201-238
TOPEX/Poseidon is a well known success, with the operational altimeter (TOPEX) and the experimental one (Poseidon-1), providing data of unprecedented quality. However, there are two major differences between the TOPEX and Poseidon-1 radar altimeters on board TOPEX/Poseidon. The first is related to the estimated range noise; the second is linked to the sea-state bias (SSB) model estimates. Since the recent launch of the Jason-1 radar altimeter (also called Poseidon-2), we have been cross-comparing these three systems to better characterize each of them. Analyzing standard user products, we have found that Jason-1 is behaving like Poseidon-1 and thus shows the same observed differences when compared with TOPEX. A comparative analysis of their features was performed, starting from the on-board acquisition of the ocean return and ending with the ground generation of the high level accuracy oceanographic product. The results lead us to believe that the sources for these differences lie in both the waveform tracking processing and the presence or abscence of a retracking procedure whether on-board or on ground. Because Poseidon-1 and Jason-1 waveforms are retracked while TOPEX waveforms are not in the products distributed to the users, we have applied the same ground retracking algorithm to the waveforms of the three radar altimeters to get consistent data sets. The analysis of the outputs has shown that: (a) the noise level for the three radar altimeters is definitively the same, and (b) the source of the relative SSB between Jason-1 and TOPEX lies in the different behavior of the on-board tracking softwares. 相似文献
210.
采用粤西2018—2019年优于0.5 m地理国情监测影像,结合2018年矢量化地表覆盖分类成果,使用稀疏降噪自编码神经网络深度学习方法,首先选取BJ、GF、ZY等各类高分辨率遥感影像训练生成多传感器训练模型;其次利用PCA主成分分析提取样本数据最大特征,实现样本数据白化降维;最后采用tanh函数作为神经元激活函数,选... 相似文献