经验模分解及小波分析在结构损伤识别中的应用:试验研究

本文利用一个三层剪切型结构模型在各种激励下的振动台试验,研究经验模分解（empirical mode decomposition,EMD）和小波分析（wavelet analysis,WA）在结构损伤识别中的应用。研究针对结构刚度突然损失的损伤类型,并在试验中通过连接在模型两侧的弹簧的断裂来模拟。利用EMD和WA分析试验记录到的结构加速度信号来识别结构损伤发生的时刻和位置。试验结果表明,EMD和WA方法均可利用分解信号中的尖峰准确识别结构损伤发生的时刻,并利用信号尖峰在结构上的空间分布来确定损伤位置。研究表明,EMD和WA都是进行结构在线检测的良好方法。     

基于小波变换的生态综合信息图谱的多尺度结构分析

融合小波分析和逐步回归分析方法,对研究区内不同尺度上决定区域生态信息分异的因素进行研究.结果表明,起伏度在研究区中起总体控制作用,坡度的作用有一定范围,人类作用有明显表现.该方法可有效地分解出不同尺度上各作用因子的作用强度,有可能进一步拓展应用于生态信息研究.     

针对倾斜建筑物的四分量分解方法

经典的Freeman-Durden三分量分解模型存在着体散射能量过度估计的现象,这种现象易导致倾斜建筑物(即建筑物的排列方向与雷达飞行方向不平行)被错误解译为森林.虽然存在多种分解方法来避免倾斜建筑物的错误解译,但从非反射对称散射的角度来应对体散射能量过度估计目前研究仍较少.因此,提出一种新的四分量分解方法,可有效抑制...     

新疆夏季降水异常的时空特征及北极涡与阻塞高压对其的影响

采用新疆地区50个站1960-2000年6～8月降水资料,运用标准化距平、二项式系数加权平均、Morlet小波分析及线性倾向估计等方法分析了新疆夏季降水异常的时空特征,并基于NCEP/NCAR的500hPa再分析高度场资料对极涡、阻高与新疆夏季降水做奇异值分解,从而讨论了极涡与阻高对新疆夏季降水的影响,得到了一些结果。新疆夏季降水具有明显的空间不均匀性,天山山脉附近的降水量最大,而南疆的塔克拉玛干沙漠周边及新疆东部戈壁滩地区的降水量最小。新疆夏季降水存在明显的年际差异,20世纪80年代初之前年际变化振幅较小,之后年际差异急剧增大。新疆夏季降水的年代际变化、周期性也很显著,降水量总体上呈现明显的线性增长趋势。同期及前期冬春季极涡与阻高对新疆夏季降水均有重要影响。     

重力异常小波多分辨分析分解阶次的确定

分解阶次的确定是重力异常小波多分辨分析中的基本问题之一.以塔里木及天山地区布格重力异常数据为例, 通过讨论信号长度、小波母函数的支撑长度与分解阶次的关系, 以及对比分解结果与大地水准面异常的特征, 提出了分解阶次的确定方法.发现对于该重力异常数据, 使用bior3.5小波, 5阶小波分解细节可以避免小波母函数特征过多的干扰, 其结果与相应大地水准面异常特征比较吻合, 而6阶小波分解细节结果却与相应大地水准面异常特征存在较大差异.从信号处理和重力异常的地球物理意义两方面表明, 恰当的小波分解阶次为5阶, 更高阶次的分解结果并不合理.所使用的方法对重力异常小波分解阶次的确定是有效和易行的, 为小波分析在重力场数据处理中的应用, 进行了新的有益探索.      

Magnetotelluric image of the crust and upper mantle in the backarc of the northwestern Argentinean Andes

Magnetotelluric data from the backarc of the Central Andes in NW Argentinawere re-examined by employing impedance tensor decomposition and 2-D inversion and modelling techniques. The data in the period range of 50–15 000 s were collected on a profile of 220 km length reaching from the Eastern Cordillera across the Santa Barbara System to the Andean foreland of the Argentinean Chaco.
After a dimensionality analysis, data from most sites were treated as regional 2-D. The exception was the eastern section of the profile, where the magnetotelluric transfer functions for periods ≤ 1000 s reflect a 3-D earth. Application of two tensor decomposition schemes yielded a regional strike direction of N–S, which is the azimuth of the Central Andean mountain chains. Several 2-D models were obtained by pseudo- and full 2-D Occam inversion schemes. Special emphasis was placed on the inversion of phase data to reduce the influence of static shifts in the apparent resistivity data. The smooth inversion models all show a good conductor at depth. A final model was then calculated using a finite element forward algorithm.
The most prominent feature of the resulting model is a conductor which rises from depths of 180 km below the Chaco region to 80 km beneath the Santa Barbara System and the Eastern Cordillera. Its interpretation as a rise of the electrical asthenosphere is supported by seismic attenuation studies. Magnetotelluric results, surface heat-flow distribution in the area, and the electrical properties of crustal and mantle rocks suggest that the upper mantle is predominantly ductile beneath the Eastern Cordillera and the western Santa Barbara System. This generally agrees with anelastic seismic attenuation models of the area and is useful in discriminating between models of Q quality factor distribution.     

极化雷达目标分解方法用于岩性分类

雷达遥感中地表不同岩石类别的后向散射一般判别不大,因此以散射幅度为主要探测因子常规雷达遥感数据不利于岩性分类。极化雷达以散射矩阵或Ｓｔｏｋｅｓ短阵的形式,记录了更多的地物回波信息。信息源的增多,有利于提高岩性分类的精度。但是,由于不同极化状态回波信号之间的关性,极化数据不可避免地产生数据冗余,反而增大了岩性分类的误差。     

东海及邻区重力异常多尺度分解

海洋深部地壳结构研究 ,主要研究沉积基底面与莫霍面的形态与埋深 .这两个界面 ,上、下地质体的密度差异分别约为 0 .1g/cm3和 0 .4g/cm3,采用重力测量成果来研究这两个界面 ,具有充分的物性前提 .但是 ,重力测量成果是整个岩石圈甚至包括上地幔物质的综合反映 ,如果能从测量成果中分离得到上述两个界面的重力效应 ,再据此来研究它们的形态 ,就会简单、准确一些 .我们采用二维小波多尺度分解技术 ,首次对东海及邻区自由空间重力异常进行分解 ,目的在于获取沉积基底面、莫霍面所产生的重力异常 .对分解结果进行了分析研究后认为 ,四阶变换异常细节主要由沉积基底面的起伏引起 ,四阶变换异常逼近则主要由莫霍面的起伏所引起 .本文介绍了二维小波多尺度分解方法与算法 ,展示了分解结果 ,论述了对分解结果的初步认识 .     

河北省及邻区重力异常多尺度小波分析

静态重力场变化可为地壳深部结构研究提供重要基础数据.本文利用小波多尺度分解方法,对河北及邻近区域(110°～120°E,36°～42°N)的布格重力异常、Airy均衡重力异常数据资料进行了处理分析,得到了不同尺度下的分解结果.结果表明:张渤带、山西带在中上、中下地壳存在一定程度的异常,破坏性地震主要发生在重力异常正负差...     

基于SL-ICA算法的SAR图像混合像元分解

为解决合成孔径雷达(SAR)图像存在大量混合像元的问题,针对传统ICA不能有效解决混合像元分解这一缺陷,提出一种新的独立成分分析算法--有监督学习ICA算法(SL-ICA).其目标函数是在原ICA负熵目标函数基础上增加监督学习的约束条件项,进而在同一目标函数内实现负熵和约束条件的统一,在最大化负熵的同时也最小化了约束条件的误差,此外,采用一种新的双梯度下降法优化迭代,提高计算速度.并以人工模拟SAR图像和北京地区ENVISAT-ASAR作为数据源进行实验,实验结果明显优于主成分分析方法(PCA)的分解结果.