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981.
降水条件下,风廓线雷达 (wind profiler radar,WPR) 能够同时接收到大气湍流回波和降水粒子的散射回波,降水信号谱与湍流信号谱叠加在一起。风廓线雷达计算水平风时,若采用叠加在一起的功率谱处理降水条件下的探测数据,必将导致后期水平风的合成严重失真。该文首先对原始功率谱数据进行插值和平滑处理,通过功率谱曲线极大值点的个数判断其是否受到降水影响。对于受到降水影响的功率谱,依据湍流谱和降水谱均趋于对称型的特点,用两种方法分别对不同特征的功率谱曲线进行湍流谱和降水谱的分离处理,继而利用分离出的湍流谱信号反演水平风场。研究选取广东省湛江站风廓线雷达2013年6月及7月两次实测降水过程,分析结果表明:用湍流谱代替原始功率谱反演的风场,一致性较处理前有明显提高,从而证明了该分离方法的可行性。 相似文献
982.
研究了基于GPS高频数据进行海浪测量的方法。利用TRACK解算得海上载体高精度的垂向位移,经浪潮分离提取海浪信号,分别采用相关函数法和周期图法估计海浪信号的功率谱,并计算海浪要素。利用实测数据进行试验,结果表明,周期图法推算的平均波高和平均周期精度较高,与测波仪结果差异分别小于2cm和0.25s,基于GPS高频数据的海浪测量方法可有效反演海浪要素。 相似文献
983.
本文通过实验室实验的方法,对降雨对海面粗糙度以及风浪和涌浪成长的影响进行了初步的分析;用波面位移数据计算了海浪谱,初步讨论了降雨对波浪成长的影响。分析结果表明:在低风速时,降雨对波浪成长起抑制作用;而在高风速时,降雨对波浪成长起促进作用。其物理机制有待于进一步分析。 相似文献
984.
主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类 总被引:2,自引:2,他引:0
针对当前高光谱影像分类时,人工标注样本费时费力以及大量未标记样本未有效利用等问题,提出了一种主动学习与图的半监督相结合的高光谱影像分类方法。首先,将像素的光谱信息与其邻域内的空间信息相结合,利用重排序机制得到一种旋转不变的空谱特征表达。在此基础上,利用主动学习算法选择最不确定性样本(即分类模糊度最大的样本),提交操作者标注得到标记样本集。最后将该标记样本与未标记样本组合,用于图的半监督分类。该算法可保证类别边界样本的选择,利于分类器的边界构造,同时,在较少标记样本情况下,通过引入大量的未标记样本,可以达到较好的分类效果。在3幅真实高光谱影像上的试验表明,该方法可以取得精度较高的分类结果。 相似文献
985.
本文利用2005年1月—2009年12月DEMETER电磁卫星观测的极低频/甚低频(ELF/VLF)39 Hz~6 kHz频段电场功率谱密度(PSD)观测量, 将研究频段划分为5个子频段对东北亚地区(38°N~58°N; 105°E~145°E)内发生的8个MS≥5.0地震前后空间电场时空演化特征进行研究。 研究发现同一地震不同频段异常扰动区域并不完全在同一位置, 且同一地震的不同频段地震前后扰动形态也并不一致; 8个地震40次统计中有25% 的统计数据虽然基本在地震前后所有时间段都超过阈值2σ, 但未见明显扰动规律, 其余75%的统计数据中发现其扰动特征可以归纳为3类: 52%的统计数据在震前扰动幅度增大, 达到最大时发震, 震后持续降低; 7.5%的统计数据在震前扰动幅度达到高值, 而后下降过程中发震; 15%的统计数据在震前扰动幅度一直在增加且绝大部分时间低于2σ, 直至震后超过2σ, 且出现这种类型的异常均为震例的第五频段演化特征。 异常扰动区域主要集中在震中±4°以外的区域。 相似文献
986.
利用陕甘宁交界地区测震台网记录到的2009—2018年4423个近震波形资料,采用衰减结构层析成像方法对该地区地壳Q_S值进行成像分析,获得了陕甘宁交界地区地壳衰减模型,分析讨论了Q_S值分布与活动断裂及强震活动等之间的关系。结果显示,陕甘宁交界地区地壳剪切波衰减横向变化显著,整体上,海原-六盘山构造带和西秦岭构造带地壳Q_S值相对偏低,鄂尔多斯盆地和陇中盆地地壳Q_S值相对较高。活动构造带和活动断裂交汇区呈现低Q_S值,结合前人研究成果,推断这与活动断裂带及交汇区地壳岩石较为破碎且富含流体有关。有历史地震记录以来,研究区6级以上地震大多分布在高、低Q_S值的过渡区,分析认为这与"硬"、"软"地壳介质交界处容易积累地震应变能有关。研究区域低Q_S值分布与低横波速度和低电阻率区的主要分布特征较为一致,但是与大地热流研究结果存在区域性差异。 相似文献
987.
介绍了山东数字地震台网基本情况,计算了40个测震台站台基背景噪声,利用Welch方法计算噪声功率谱密度(PSD),进而计算地震台台基1—20 Hz地动噪声均方根值(RMS)和有效动态观测范围。根据计算结果,依照《地震台站观测环境技术要求》,对山东测震数字台网40个参评测震台站进行背景噪声级别分类,并分析不同台站背景噪声水平较低的原因,以期为测震台网的优化建设提供数据支持。 相似文献
988.
为提高高光谱图像的分类精度,提出了一种融合空谱特征和集成超限学习机的高光谱图像分类方法。首先结合每个像素邻域的光谱信息提取空谱特征向量;考虑到高光谱相邻波段信息具有一定的相关性,先对提取的特征向量进行平均分组,然后从每个区间随机选择若干个波段进行组合,采用具有快速学习能力的超限学习机训练分类器。为提高分类模型的泛化能力,基于集成学习思想,对提取的空谱特征进行多次抽样,训练得到多个弱分类器,最后采用投票表决法得到用于高光谱图像分类的强分类器。采用3个典型高光谱数据进行了分类试验,试验结果表明,提出的算法总体分类精度较优,尤其当训练样本数较少时能取得较高的分类精度。提出的算法具有可调参数少、训练速度快、分类精度高等优点,具有广阔的应用前景。 相似文献
989.
990.