二维小波变换在消除相干噪声中的应用

相干噪声常使地震记录中的反射同相轴模糊不清,使得处理解释难以进行。而常规的各种ｆ－ｋ滤波技术不能对其有效地消除,且每种技术都有其局限性,容易产生人为假象,使信号发生很大畸变。我们的技术是利用二维小波变换,把二维地震信号变换到有关频率、时间、波数、空间的一个四维函数。根据信号和相干噪声在频率、时间、波数、空间等方面的局部差异来达到滤波的目的。经过对实际炮集数据的处理表明该方法比ｆ－ｋ滤波技术消除噪声的效果要好,信号的畸变程度更低,并且没有任何限制条件。     

船行波对H-ADCP 影响分析研究

作为当今世界上最先进的测流仪器，水平式声学多普勒流速剖面仪（Horizontal Acoustic Doppler Current Profiler，H-ADCP） 因其精度高、速度快等突出优势在河流中的应用越来越广泛，但在航运业发达地区，由于受船行波的影响，很难得到稳定可靠的流速数据，阻碍了H-ADCP在平原河网地区的应用和推广。目前技术上很难做到完全消除船行波的影响，本文将H-ADCP应用在平原河网地区对流速进行测量，并分析了船行波对测量精度的影响。从H-ADCP设备选型、测量和安装方式、测量预处理、数据后处理等多方面入手，可以有效消减船行波对H-ADCP 的影响，从而提高测流精度。同时，通过实验测量断面一天内平均流速变化情况，得到受船行波影响后的流速波形，然后采用数据处理手段，验证了所提方法的可行性。     

GPS接收机的中频信号处理算法研究

该文对GPS接收机的中频信号处理算法进行了研究,内容主要涉及信号捕获、载波恢复和伪码跟踪3部分,详细分析了信号捕获过程中所采用的匹配滤波器法、快速傅里叶算法(FFT)、锁频环(FLL)、锁相环(PLL)以及延迟锁定环(DLL)的算法原理,并对环路滤波器作了相应的阐述,给出环路对应的递推公式．     

数字滤波技术在潮汐观测中的应用研究

潮汐是重要的海洋物理要素。瞬时变化的海面高度信息除了包含潮汐信息外,还包括波浪等高频干扰信息,因此需要对干扰信息进行滤除。如何从获取到的海面瞬时高度变化中提取出潮汐信息就成为一个关键问题。海洋学中通常是通过低通滤波来获取低频的潮汐信息。通过分析常用的3种低通数字滤波的方法,即滑动平均法、快速傅里叶变换法和小波变换法,对3种低通滤波方法应用于潮汐数据处理的效果进行了比较分析,得出滑动平均法在潮汐信息提取中具有较高应用价值的结论。     

建筑物立面分类与DIM点云滤波

针对目前基于近景摄影测量方法构建建筑物立面模型过程中因密集影像匹配（DIM）点云噪声所引起的建筑物立面TIN网格模型畸变问题,本文借鉴机器学习中样本学习的思想,对建筑物立面进行了分类并对DIM点云提出了相应的滤波方法,以达到去除DIM点云噪声和改善其TIN网格模型畸变的目的。其中,针对平面结构立面,采取先对点云样本进行学习计算构建数学立面模型所需参数,再对该立面模型设定阈值并对其点云进行滤波处理的方法;针对曲面结构立面,则结合DIM点云特性先将点云样本分类标记归为立面点与非立面点,再进行样本特征值学习,使用Logistic回归算法迭代计算求解最佳回归系数,从而构建滤波分类器的方法对立面点云进行滤波处理。试验结果表明,本文滤波处理方法能将立面DIM点云噪声有效识别并去除,而且使用该方法处理后所得点云构建的建筑物立面TIN网格模型精细化程度得到有效提高,模型质量得到明显改善。     

基于车载激光点云的高精地图矢量化成图

针对车载激光点云中对各特征物提取结果后矢量化成图时的自动化问题,本文基于双方向积分法实现了边缘检测及矢量化成图,旨在保证特征物基本特征的同时,也保证点云的绝对精度。将输入的特征点云进行离群点过滤,以保证外包框算法特征点云的准确度;将三维点云按照外包框算法投影至最优平面,为后续沿各方向积分提供输入;利用八邻域KD-tree算法求出样本特征点云的均值邻域半径,依据邻域半径对各方向积分提供积分域中的微分元;根据提供的微分元沿各方向进行积分,在该积分元内找到距平面最值的最优解;按照积分结果构建点云索引,并根据点云特征构建模型,最终得到高精地图的矢量化点云。试验证明了该方法在处理实际问题时的可行性。     

顾及局部统计特征的均值滤波方法及其应用

针对Caris软件自动滤波结果中仍存在较多异常数据点、手工剔除需要耗费较长时间的问题,提出了一种基于局部统计特征的均值滤波方法。先利用局部统计特征剔除局部异常点,再结合均值滤波方法估计格网点水深值。实验结果表明,方法处理结果与手工编辑结果水深差值中误差仅为0.121 m,而处理时长极大缩短,对工作效率的提升很大。     

2013年7月1日河北宁晋极端短时强降水成因研究

2013年7月1日午后至夜间,华北出现一次区域性暴雨和局地大暴雨过程。局地极端降水出现在河北省邢台市宁晋县四芝兰镇,过程雨量409 mm,其中当日17—19时连续2 h雨量超过100 mm。利用常规高空和地面观测资料、NCEP再分析资料和石家庄新一代天气雷达资料,探讨了宁晋极端短时强降水的形成原因。主要结论是:(1)低槽、冷锋、副热带高压及其外围低涡切变线为其主要影响系统,海南附近台风远距离影响加强了水汽自南向北的输送,半定常的地面辐合切变线对新生对流的触发和已有对流的维持及加强起到重要作用;(2)宁晋最强降水期间,其上空具有较强的垂直风切变,有利于高度组织化的对流系统发展;(3)对流系统的后向传播使回波主体移动缓慢、持续时间长,而回波强度大和雨强很强,则导致四芝兰镇极端强降水,此外,具有弱中气旋的超级单体相对较长时间的影响使其对四芝兰镇强降水具有重要贡献;(4)产生极端降水的对流系统属于高质心发展强烈的大陆强对流型,而非更易导致强降水的低质心系统。同时,针对众多学者研究北京"7.21"特大暴雨得到的一些结论进行了进一步探讨和验证。     

方程误差系统的多新息辨识方法

多新息方法可以用于线性系统和非线性系统的自适应滤波、参数估计、自校正控制、自适应故障检测与诊断等.线性系统包括两种基本类型:方程误差类系统和输出误差类系统.本文将多新息辨识应用到方程误差滑动平均(EEMA)系统(即CARMA系统),研究多新息增广随机梯度算法和多新息增广最小二乘算法,应用到方程误差自回归滑动平均(EEARMA)系统(即CARARMA系统),提出基于分解的多新息广义增广随机梯度算法和基于分解的多新息广义增广最小二乘算法,以及基于滤波的多新息广义增广随机梯度算法和基于滤波的多新息广义增广最小二乘算法.     

消减地震勘探随机噪声:导数算子约束下的维纳滤波

为使传统的维纳滤波方法在最小均方准则下的解更准确、稳定,采用正则化思想,提出导数算子约束下的最小均方准则;在这种准则下,推导了维纳滤波因子及其频率响应.通过在不同频段取不同的正则化函数值,控制滤波结果.理论及实际地震勘探资料的分析表明:正则化维纳滤波去噪效果比传统维纳滤波好,且对有效波的损失较小,表明了文中所取正则项的可行性及有效性.最后讨论了通过建立正则化函数关系式,方便地提供正则化函数值以及圆滑振幅谱对改进滤波效果的可能性.