基于小波的时序改进法在深基坑监测中的应用

结合润扬长江公路大桥南汊悬索桥南锚碇采用排桩冻结法新技术的工程实际,对深基坑支撑轴力监测数据提出了基于小波技术的时间序列改进法,将时间序列分析的多步预报功能与小波对信号精加工的功能相结合,研究结果表明,采用小波改进时间序列分析方法建立的时间序列动态预测模型,其预测精度大大提高,为基坑的安全施工提供了保障,为基坑的信息化施工提供了依据。     

应用小波变换和C3相干算法检测地震剖面同相轴

为了提高地震剖面的信噪比和分辨率，使反射同相轴容易被识别和追踪，这里提出了一种应用小波算法及C3相干算法检测地震反射同相轴的新方法。利用小波算法提高地震剖面分辨率，减少大部分随机噪声，再运用C3相关算法和倾角扫描法检测地震剖面同相轴。应用该方法对模型数据进行了试算，证明了可行性，然后检测实际地震剖面同相轴，处理后的地震剖面同相轴品质及连续性都有了明显改善，信噪比增强，分辨率相应提高。     

地震道的奇性检测与提高分辨率

地震道蕴涵有丰富的奇性特征,而地震子波的起跳点是形成地震道奇性特征的主要原因.样条函数是间段性和连续性的对立统一体.对于地震道,子波起跳点(波至)具有某种意义上的间断性.针对地震道的奇性特征,应用了奇性检测算法,具体过程为:首先以样条函数为尺度函数,构造一个低通滤波器,采用小波包的思想,定义一个算子,使低频分量逐步迭代地从原始信号中分离出,便可以对地震道信号进行奇性分解.经过理论模型和实际资料的处理,能显著提高分辨率,对于面波的去除也很理想;此算法没有任何假设条件的约束.     

小波神经网络在基桩动测信号处理中的应用

基于小波变换的时频局部化特性及人工神经网络的非线性映射特性,将小波变换和人工神经网络的优点结合起来,从基桩动测信号二进小波变换的频域中提取特征,最后将这些特征输入人工神经网络进行训练和分类,进而实现基桩缺陷的诊断.数值模拟试验显示了该方法的合理性,在此基础上进行了工程桩的现场试验研究,结果表明训练成功的神经网络可以作为智能分类器对基桩常见缺陷进行识别和诊断.     

考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析

为了消除大坝沉降监测数据受温度、湿度及光照等气象因素及外界不确定因素的噪声响应,提出考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析方法。首先建立原始监测数据与各气象因素的函数关系,进而消去气象因素对坝体沉降的影响,然后采用小波分析对监测数据进行去噪处理,最后得到大坝真实的荷载响应沉降曲线,为大坝稳定性评价提供依据。实例应用表明,考虑气象因素影响的大坝监测沉降小波分析方法能有效地去除气象因素及外界不确定因素引起的噪声响应,比小波直接去噪法效果更佳,与数值模拟计算值能较好地吻合,具有更好的实际应用价值。     

基于整数小波和非负有序独立成分分析的遥感影像融合

结合ICA算法可以去除高阶冗余信息和IWT具有多分辨率、运算速度快的特性,在非负性条件的约束下,提出一种基于整数小波变换和非负有序独立成分分析(IWT-ONICA)的遥感影像融合方法。将该方法用于全色影像和多光谱影像的融合,数理统计(峰值信噪比、扭曲度、熵等)和目视判读结果表明,该方法融合效果优于其他方法,融合结果更加清晰,可视性更好。     

平稳小波变换在地震反射资料中面波压制的应用

提高地震信号的分辨率是地震勘探要解决的一项主要任务,而提高地震信号的信噪比是提高地震信号分辨率的先决条件。要提高地震资料的信噪比,需要去除地震资料中的相干噪声和随机噪声。本文介绍了平稳小波变换结合阈值压制面波干扰的方法,通过实际地震记录的处理证实了该方法的有效性。     

基于奇异值分解和小波阈值方法的地震资料处理方法

奇异值分解是一种基于代数特征值的提取方法,小波变换是一种时间频率域的去噪方法,两者在去噪方面各有特点。将奇异值分解和小波阈值去噪的方法有机地结合起来,用于消除地震勘探资料中的随机噪声。仿真实验显示对于较低信噪比资料仍有很好的处理效果。     

焉耆盆地低信噪比地震资料处理方法

根据焉耆盆地低信噪比地震资料的特点,进行了大量的分析、试验,设计了一套以交互迭代静校正技术、随机干扰和线性干扰的压制技术、地表一致性振幅处理技术、子波归一化处理及叠后fx域预测去噪技术等处理方法为主的低信噪比地震资料处理框架.通过实际资料的处理见到了明显的效果.     

连续小波变换在面波压制中的应用

由于原始地震反射数据含有大量噪声,因此地震数据的降噪处理是十分重要的,而面波的压制是陆上地震资料降噪处理的主要问题之一。这里根据共炮点记录中面波与反射波主要能量在时间～尺度域的分布不同,以及面波的频率特性等特点,提出了一种基于时间～尺度域的面波衰减方法。将该方法用于实际炮集资料的处理,并与常用的F-K滤波方法进行对比,结果表明,该方法在衰减面波干扰的同时,能更好地保护反射波,并且对于信噪比较低的浅层反射信号能够取得较好的效果。