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相似性是一种常用的衡量不同图像之间差异程度的属性,广泛应用于地震数据处理环节.由于地震数据本质上是非平稳的,局部相似性比全局相似性更适用于刻画地震数据的时-空变化特征.现有的局部相似属性可以通过正则化最小二乘问题进行计算,但是其计算过程需要大量的计算时间和数据存储空间,难以适应当前的海量数据处理任务.本文提出了一种基于快速流式算法的局部余弦相似性计算方法,其采取局部数据递推的模式,避免迭代算法带来的计算负担,在保证计算精度的前提下能够快速地表征不同数据之间的差异.流式局部余弦相似性可以用于解决不同的地震数据处理问题,包括叠前地震数据加权叠加、多波多分量数据纵横波速度比估计以及基于构造预测的断层检测,更加适用于现阶段的宽方位角和高密度采集数据的处理流程.理论模型和实际数据测试结果可以验证流式局部余弦相似性算法的效率优势和解决不同地震数据处理问题的有效性.
相似文献本文对北京延庆(116.0°E,40.5°N)钠荧光激光雷达2018年11月—2019年12月夜间的数据以1 h和1 km的时空分辨率进行了分析.获得了当地钠层上边界可达到的高度范围、其相应的季节变化、夜间演化等:延庆顶部钠层可达到110 km、120 km和130 km的概率分别为99.94%、84.46%和40.34%,由此得出,顶部钠层在大多数情况下可以达到120 km,突破了顶部钠层在105 km(或者110 km)的传统观点;上边界高度范围的季节变化规律为5—6月份最高,2—3月份最低;后半夜顶部钠层密度会有所增加.我们比较了偶发钠层、温度和流星注入与上边界高度范围的相关性,推测出偶发钠层对钠层上边界拓展有很大贡献,流星注入次之,温度影响最低.后半夜流星注入量增多跟此时顶部钠层密度增加有一定的相关性.对顶部钠层能够提高到120 km的这项研究,可以为拓展风温的探测高度提供理论依据.
相似文献卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)已用于星载全球导航卫星系统反射测量(global navigation satellite system-reflectometry,GNSS-R)海冰检测,其具有数据预处理简单、最大限度保留反射面信息等优势,但已有GNSS-R CNN海冰检测方法研究的数据集时间跨度较小,代表性有限,且未考虑训练集内海水、海冰时延多普勒图(delay-Doppler map, DDM)的比例对方法泛化能力的影响。针对该问题,首先提出一种筛除畸形DDM方法,有效筛除错误数据;然后,设计合适的CNN结构及参数,通过小样本对比实验发现CNN模型在训练集内海水、海冰DDM的比例为1∶1时具有高准确率和最佳泛化能力,并优化数据集选取策略;最后使用2018年全年大样本数据集评估改进的方法在大数据量和大时间跨度时的有效性和可靠性。研究表明,改进的方法通过加强数据质量控制、优化数据集选取策略,提升了CNN海冰检测方法的泛化能力及可靠性,使其更适用于实际应用场景,为海冰消融等研究提供参考。
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