时间域拉东变换的实现及其改进

介绍了时间域拉东正反变换的基本原理及该项技术在地震数据处理中的应用.以Ng和Perz的算法为基础,以开发地震勘探处理与解释系统为实例,解决了实验中遇到的拉东正变换时收敛精度、反变换数据无损还原和截断信号引起的能量扩散、低信噪比情况下的滤波等问题,进一步研究了改进算法在其他地形下应用问题.     

基于尺度变换随机共振的瞬变电磁弱信号检测

晚期瞬变电磁信号是大参数、多频率、且各频率分量未知的电磁信号,特别在晚期还是强噪声背景下的微弱信号.随机共振系统可以在极限信噪比的情况下提取微弱信号,但仅适用于小参数、单一频率或频率已知的高频信号的情况.为此,本文提出一种基于尺度变换的随机共振算法用于检测晚期瞬变电磁信号,该方法充分利用了随机共振检测弱信号的优势,通过引入尺度变换,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,在绝热近似理论下,实现了从强噪声中提取出微弱晚期瞬变电磁目标信号.理论分析和仿真结果表明:对埋在强噪声中的未知频率的晚期瞬变电磁信号,采用连续的压缩算法,以获得一个适当的输入信号到随机共振体系,根据输出信号共振谐振峰的变化,经反变换运算可得待测弱晚期瞬变电磁信号的各个未知频率,各个频率的叠加即可还原晚期瞬变电磁信号.与传统方法相比,本方法数据采集量和采集时间都减小到原来的几十分之一,能在极限信噪比(信噪比-50 dB)下,提取出目标信号,为获得深层目标信号提供了可能,从而提高了瞬变电磁探测仪器的探测深度和探测精度.     

基于曲波变换的航空电磁数据去噪方法研究

航空电磁法作为一种地形复杂地区资源探测的有效方法,近年来得到了广泛的应用.然而,由于系统所处的动态环境,噪声干扰严重.为了改善航空电磁数据质量,提高地下电性反演的准确性,需要研发相关去噪技术.传统航电去噪大多针对特定噪声或单一测线上的信号进行处理,难以兼顾相邻测线之间观测信号的相关性.本文采用曲波变换进行二维航空电磁数据去噪.由于曲波变换具有多尺度和多方向性特征,可以在对噪声精细分析的基础上进行有效去除,同时还保证了整个测区内信号的相关性.进而,我们提出Sigmoid阈值函数对传统阈值函数进行改进,以进一步改善去噪效果.为了验证曲波变换方法对航空电磁数据去噪的有效性,将曲波变换和传统去噪方法分别应用于理论模型和实测数据进行对比.试验证明本文曲波变换用于航空电磁数据去噪具有明显的优越性.

     

太湖梅梁湾藻华暴发-消退周期表层水体溶解性有机质分子特征

人类活动引起的富营养化对太湖的碳循环模式可能产生严重影响,精细描述太湖藻华暴发-消退周期的溶解性有机质分子是了解太湖碳库动态变化的关键.本研究利用傅立叶变换离子回旋共振质谱技术,以太湖北部梅梁湾2017年5月至2018年5月的表层水体为研究对象,解析藻华暴发-消退周期溶解性有机质的来源和分子组成特征,进而理解浮游藻类异常增殖对水体溶解性有机质的影响及其在区域碳循环中的角色.研究结果表明,藻华暴发期浮游藻类生产力显著增加,使得表层水体的溶解性有机质从含量到分子组成均发生剧烈改变.含量上表现为溶解性有机碳浓度升高,分子组成上表现为CHO类化合物和以脂肪族类化合物为代表的活性组分占比增加,特征化合物以相对高饱和度和高含氧的小质量数分子为主.而在藻华消退期,随着藻类有机质贡献的减少和有机质降解过程的持续进行,含量上表现为溶解性有机碳浓度下降,分子组成上表现为CHOS、CHONS类化合物和富羧酸脂环类化合物等惰性分子占比增加,特征化合物以大质量数分子和相对低饱和度和低含氧的小质量数分子为主.研究结果表明,太湖水体的溶解性有机质分子组成在藻华暴发期受藻类有机质输入控制,在消退期受藻类有机质降解的影...     

基于逆Stokes公式的测高重力反演中央区效应计算

为提高利用逆Stokes公式反演测高重力的精度,将中央区大地水准面高表示成双三次多项式插值形式,引入了非奇异变换,推导出了重力异常的计算公式。大地水准面高理论模型下的分析表明,该公式有较高的精度。以分辨率为2′×2′的大地水准面高数据为背景场进行了实际计算,结果说明中央区对反演重力异常有不容忽视的贡献。本文导出的公式可为高精度重力异常的反演提供理论依据。     

场位解析延拓的稳定化算法

本文讨论场位解析延拓的稳定化算法。首先叙述问题的古典提法,并且为以后作准备,将它化成另一类不适定问题。接着建立问题解的连续依赖性估计。然后根据这个估计式,将问题化成求解一个条件变分问题。最后利用正则化方法解这个变分问题,得到问题解的一个稳定化的计算公式。     

地震面波频散的数字计算——方法与试验

在108-乙型数字计算机上进行了地震面波频散处理方法的试验。包括:（1）参数固定的和可变的数值滤波;（2）测定群速度的“移动窗”和“多重滤波”技术;（3）测定相速度的互相关法。应用了快速傅氏变换计算两个台记录的地震面波的互相关函数。使用数字处理技术分析地震面波频散,除了提高计算速度和便于处理之外,还可扩大测量周期的范围至20—70秒,从此可作出对地壳参数性质的更可靠的测定。     

基于决策树分类的大屯矿区地物信息提取及矿区污染分析

本文在对国内外遥感图像分类方法充分研究分析的基础上,选择决策树分类法对大屯矿区的Landsat 8遥感图像进行分类研究。选取样本提取并分析研究区典型地类光谱特征曲线,依据光谱曲线特征和归一化植被指数建立了土地利用分类决策树模型,通过反复试验和修正,筛选出适宜大屯矿区地物分类的决策树最优阈值,对研究区进行分类和精度评价,最后通过分类结果对研究区的水体污染状况进行简要分析。     

基于光谱角匹配算法的水体信息提取研究

针对水体信息提取时,传统算法不能较好地解决山体阴影被误提为水体的问题,引入多用于高光谱数据处理的光谱角匹配算法,以Land-sat8 OLI(band1-band7)为数据源,以黄河小浪底水库周边区域为实验区,开展水体信息提取研究,结果显示:水体指数法和波段关系提取的结果中有大量的山体阴影信息,提取精度不超过30%,而光谱角匹配法提取结果受阴影的影响较小,提取精度在99%以上。     

高光谱影像概率分类向量机分类方法研究

从分析基于支持向量机和相关向量机的高光谱影像分类方法的优势和不足出发,将基于概率分类向量机的方法用于高光谱影像分类试验。在贝叶斯理论框架下,概率分类向量机为基函数权值引入截断Gauss先验概率分布,使得不同类别的基函数权值具有不同符号的先验分布,并利用EM算法进行参数推断,得到足够稀疏的概率模型,弥补了相关向量机选取错误类别的样本作为相关向量的不足,从而有效地提高了模型的分类精度和稳定性。OMIS和PHI影像分类试验表明,概率分类向量机能够很好地应用在高光谱影像分类。