用前期海温预报四川夏季气温的EOF迭代方案

应用ＥＯＦ（经验正交函数）迭代方案，考虑多时次历史资料，在全球海区海温与四川盆地气温非同步联系的基础上，以海温为预报因子进行了夏季气温的长期预报。结果表明：西太平洋高温区等关键海区海温的异常对未来四川盆地夏季气温变化有重要影响，由此建立的引入多时次海温的ＥＯＦ迭代长期温度预报方法，具有较强的预报能力     

地质总体分解的分部迭代算法

本文提出一种新的地质总体分解计算方法－线性、非线性分部迭代算法。实例表明，该方法计算精度高、收敛快。     

Helmert方差分量估计严密公式与简化公式等价性的证明

在分析了Helmert方差分量估计严密公式与简化公式迭代收敛结果一些统计性质的基础上,导出了关于收敛结果共同的求解方程,从理论上证明了两种结果的等价性,为使用简化公式提供了依据。     

抗差估计中几种选权迭代法常数选取的探讨

常规抗差估计中采用选权迭代法时常数的取值是否合理直接关系到平差过程能否顺利进行和平差结果的优劣,本文通过对目前几种选权迭代法中常数的选取进行研究;得出:常数按K1=m ax(|(v1-l1)|)、C=m ax(|(vi-li)|)取值时,能有效解决常规取值方法(K1=3.0~8.0或K1=3.0~6.0,C=8)在粗差较大时出现秩亏、法方程系数矩阵奇异的现象,导致平差不能进行或者平差结果出现严重扭曲的问题,同时本文论述了在确保有解的情况下得到最优解的处理方法。     

基于投影法和数学形态学的车牌定位算法

车牌定位是车牌识别系统中的关键技术之一,车牌定位的质量直接影响着后续字符识别的结果。本文提出了一种结合投影法和形态学的车牌定位算法,首先对图像进行预处理,接着利用水平投影算法确定车牌的上下边界,然后利用形态学方法迭代确定车牌的左右边界．最后进行精定位。实验表明,该方法具有较高的定位精度。     

地震随机噪声压缩感知迭代压制方法

复杂地表和复杂介质条件下,随机噪声往往严重影响着复杂地震信号的信噪比,同时深层地球物理目标探查中弱地震信号总是被随机噪声所掩盖,如何有效地压制随机噪声干扰、恢复有效地震信号仍然是高精度地震勘探中的关键问题.压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的限制,利用有效地震信号的可压缩性和稀疏性,提供了从不可压缩随机噪声中进行有效信号分离的数据原理.本文系统分析压缩感知框架下地震随机噪声压制的稀疏优化反问题,提出了基于迭代软阈值算法的"采集-重建-修复"方案对该问题进行求解.在实现高度稀疏表征的基础上进行地震数据的压缩感知随机观测,通过迭代反演对有效地震信号进行重构,有效提高复杂地震数据的信噪比,同时,当求解稀疏优化问题时,如果出现正则化项引起重构信号衰减现象,可以匹配除偏对衰减的有效信号进行修复.通过与工业标准 f-x预测滤波方法进行比较,理论模型和实际数据处理的结果表明,压缩感知迭代噪声压制方法对复杂地震数据中的随机噪声有较好的压制效果,可以有效恢复出被较强非平稳随机噪声干扰的时空变同相轴信息.     

基于低剂量胸部CT原始数据迭代重建增强等级评价不同类型肺小结节的初步分析

目的:探讨低剂量胸部CT（LDCT）原始数据迭代重建（SAFIRE）增强等级与不同类型（实性、部分实性及纯磨玻璃）肺小结节优化显示的对应关系。材料与方法:分析2020年9月至2021年1月行LDCT并符合肺小结节入组标准受试者101例105个肺小结节,依结节性质分为实性结节组（n=27）,部分实性结节组（n=37）和纯磨玻璃结节组（n=41）。采用单因素方差分析、卡方检验或Kruskal-Wallis H检验先分析组间一般资料,再以滤波反投影算法（FBP,B50f）为参照,比较SAFIRE I50f和I70f（分别1~5级）各模式下客观图像质量（噪声值、肺小结节CT值、SNR和CNR）和主观图像质量评分。结果:①三组在性别、身体质量指数和结节分布无显著差异,纯磨玻璃结节组年龄和结节长径均小于实性和部分实性结节组;② SAFIRE I50f 1~5和I70f-5图像噪声值均低于FBP B50f,其中SAFIRE I50f-5噪声值最低,不同模式下肺小结节CT值无显著差异,SAFIRE I50f-5肺小结节SNR和CNR均高于FBP B50f和其他SAFIRE模式;③ SAFIRE I50f 3~5实性和部分实性肺小结节图像质量主观评分高于FBP B50f和除I70f-5外SAFIRE其他模式,SAFIRE I50f-4纯磨玻璃肺小结节图像质量主观评分高于FBP B50f和除I50f-3、I50f-5外SAFIRE其他模式且组间评分无显著差异。结论:SAFIRE I50f-4在LDCT实性、部分实性和纯磨玻璃肺小结节图像质量客观、主观评价方面均表现良好且均衡,可适用于各类型肺小结节LDCT评价。      

基于KARL 3D迭代重建算法双低检查技术在支气管动脉成像中的临床价值

目的:探讨基于KARL 3D迭代重建算法双低检查技术在支气管动脉成像中的临床价值。方法:回顾性分析2020年7月至9月武汉市肺科医院收治的60例咯血患者的临床影像资料,随机抽取采用A方案患者30例,采用B方案患者30例。A组采用120 kV,对比剂80 mL,FBP重建图像;B组采用100 kV,对比剂65 mL,分别进行KARL 3D 5级和FBP重建图像。比较两组图像质量主观评分,客观评价及辐射剂量差异。结果:B组KARL 3D 5级重建图像质量与A组差异无统计学意义,两者均满足CTA诊断要求。B组KARL 3D 5级重建图像较FBP重建图像相比,图像噪声下降,图像质量提高,差异有统计学意义。B组有效剂量低于A组差异有统计学意义。结论:基于KARL 3D迭代重建算法采用低管电压和低对比剂用量所获支气管动脉图像可以满足诊断要求,同时也能降低患者自身所受辐射剂量和对比剂用量。      

LSQR法在位场反演中的分析与评价

LSQR法具有计算效率高、对计算机内存要求低的优点,适合于大规模问题的求解。为探讨其应用于位场反演的稳定性和可靠性,笔者以加入不同噪声的两个合成模型数据为实验对象,比较分析了Tikhonov正则化与LSQR法求解结果,显示直接利用LSQR法求解位场反问题能够得到满意的正则化解,其解模型相对Tikhonov正则化,最大相对误差仅为0.36%,说明直接利用LSQR法求解位场反问题是可行的。将其应用于四川盆地雅安地区重力三维反演,极大地降低计算成本,获取了区内沉积盆及主要断裂分布情况,为页岩气靶区优选提供了有力支撑。     

知识引导的稀疏时间序列遥感数据拟合

在多云多雨的地区,光学遥感存在着获取无云数据困难的难题,这会导致时间序列应用中可用数据匮乏。因此,本文面向稀疏时间序列遥感数据,根据噪声造成遥感影像上归一化差分植被指数(NDVI)被低估的事实,提出了一种知识引导的拟合方法。首先,在遥感影像预处理的基础上,利用先验知识和时序差分法对噪声进行识别和剔除;然后,采用高斯二阶模型对原始数据进行拟合;最后,根据拟合残差更新权重,进行迭代拟合,重复上述过程直至获得稳定的结果。本文以Landsat 8 OLI作为数据源,对浙江省杭州地区的森林数据进行拟合,结果表明:在稀疏时间序列数据的情况下,本文方法与MODIS数据拟合结果的相关系数达到0.92,关键时点(如NDVI峰值点等)的时间误差在5 d;相比当前主流方法的0.88与8 d具有更高的精度。