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地震仪器是地球物理勘探的核心装备,伴随地震勘探技术的进步,几年即可推出一代新设备。近年来,随着节点技术的发展,节点地震采集系统逐步应用在各个领域,且效果较好。结合地球物理勘探技术的发展需求,介绍主流陆地节点地震仪器的特点与应用,分析存在的问题及改进方向,希望促进对节点仪器的了解和应用。 相似文献
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天绘一号卫星为测绘卫星,测绘卫星标称轨道是卫星进行长期轨道维持的目标,对卫星的地面覆盖性能起到决定性的作用。为了分析和提高卫星对地面目标的覆盖性能,根据天绘一号卫星轨道设计和维持的特点,提出了基于条带—纬度覆盖图的分析和优化方法。推导了推扫式成像卫星覆盖经度跨度计算公式,构建了基于条带—纬度覆盖图的分析方法,通过将多颗卫星的条带—纬度覆盖图叠加得到不同区域的覆盖次数,根据每次重访时的卫星星下点条带号计算对地面目标的重访时间间隔。提出了通过调整当前条带号和降交点地方时减小对目标区域的重访间隔的优化方法。通过与网格点方法的计算结果比较,验证了该方法的有效性。 相似文献
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Dipto Sarkar Clio Andris Colin A. Chapman Raja Sengupta 《International journal of geographical information science》2019,33(5):1017-1039
Social Network Analysis offers powerful tools to analyze the structure of relationships between a set of people. However, the addition of spatial information poses new challenges, as nodes are embedded simultaneously in network space and Euclidean space. While nearby nodes may not form social ties, ties may exist at a distance, a configuration ill-suited for traditional spatial metrics that assume adjacent objects are related. As such, there are relatively few metrics to describe these nuanced situations. We advance the burgeoning field of spatial social network analysis by introducing a set of new metrics. Specifically, we introduce the spatial social network schema, tuning parameter and the flattening ratio, each of which leverages the notion of ‘distance’ to augment insights obtained by relying on topology alone. These methods are used to answer the questions: What is the social and spatial structure of the network? Who are the key individuals at different spatial scales? We use two synthetic networks with properties mimicking the ones reported in the literature as validation datasets and a case study of employer–employee network. The methods characterize the employer–employee as spatially loose with predominantly local connections and identify key individuals responsible for keeping the network connected at different spatial scales. 相似文献
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运用微分方程定性理论,对Huxley方程进行定性分析,得到了方程在有限奇点的稳定性及极限环不存在性的结论,并借助Maple软件做出相图. 相似文献
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中心节点的位置是影响多面函数拟合精度的关键因素之一。基于聚类算法的思想,提出采用基于K—means聚类的方法选取中心点,使得构造的中心节点对数据范同内的数据得到更好的响应,从而提高拟合的精度。最后通过实例验证本方法的有效性。 相似文献