基于压缩感知法对法拉第色散函数的重构

观测到的偏振量与法拉第色散函数之间是傅里叶变换对,而法拉第色散函数反映了辐射区域和辐射传播途径的磁场结构。如何通过这一关系精确重构出法拉第色散函数对于研究银河系及河外星系磁场具有重要的作用。目前已提出了基于压缩感知的法拉第色散函数重构方法,模拟结果要优于传统方法,然而是否具有实用性仍然未知。主要探究该方法应用于实际观测频率范围时是否依然可行,并进行了大样本统计学实验。结果表明:重构结果受多种因素的影响,具有很大的随机性,对重构结果在峰值附近再次进行最小二乘拟合后,重构的法拉第深度更接近真实值。     

差分层析SAR技术研究现状分析

差分层析SAR是在层析SAR基础上发展起来的一种四维信息反演技术。它不仅实现了对雷达目标的三维分辨能力,同时可以获取目标的形变速率信息,可实现对目标方位-距离-高度-时间四维成像,这对实现城市基础设施动态形变监测、古建筑风险评估、重要工程安全监测等应用具有重要实际意义和价值。本文基于差分层析SAR成像原理,分析了成像处理过程中存在的问题,总结了差分层析SAR成像算法研究现状和特点;最后列举了差分层析SAR技术的主要应用领域,并对其技术发展趋势进行了展望。     

基于情境感知和序列模式挖掘的气象学习资源推荐算法

随着互联网的快速发展,气象部门职工作为学习者可以获得的学习资源得到极大丰富。信息超载导致检索合适的在线学习资源时遇到了困难;学习者在不同学习环境和序列访问模式上也有不同的学习需求。但是,现有的推荐系统,如基于内容的推荐和协同过滤,没有结合学习者的情境和序列访问模式,推荐结果准确度不高。本文提出了一种结合情境感知、序列模式挖掘和协同过滤算法的混合推荐算法来为学习者推荐学习资源。混合推荐算法中,情境感知被用来整合学习者的情境信息,如知识水平和学习目标;序列模式挖掘被用来对网络日志进行挖掘,发现学习者的序列访问模式;协同过滤被用来根据学习者的情境数据和序列访问模式为目标学习者计算预测并生成建议。实验和应用效果表明,该混合推荐算法推荐的质量和准确性方面优于其他推荐算法。     

压缩感知技术在地震数据重建中的应用

地震资料室内处理过程要求野外采集的地震资料越多越好, 而地震数据远距离快速传输又要求野外地震数据量越少越好． 为解决这一矛盾, 将基于曲波变换与压缩感知的数据重建技术引入到地震资料处理中, 对实际的野外不完整数据进行压缩重建． 结果表明, 曲波变换相对于傅里叶变换在数据压缩采样方法中占有一定的优势． 但是, 在对实际资料进行处理时, 首先要对资料中的面波进行处理, 同时还要在一定曲波基元尺寸的情况下, 考虑缺失道数量的影响． 最终, 得到的重建数据图像纹理清晰、 连接自然, 从而验证了该方法的实用性和有效性．      

基于压缩感知的小波阈值和CEEMD联合去噪方法

中深层地质条件复杂,地震资料品质差,主要表现为:地震资料信噪比低、有效信号弱.如何在去噪的同时有效保留弱有效信号,获取高信噪比的地震数据成为地震数据处理的关键问题.传统小波阈值与互补集合经验模态分解(CEEMD)联合去噪方法相比单一方法可以获取更高品质的地震数据.基于压缩感知理论的去噪方法利用地震数据在变换域中的稀疏特性,通过设定稀疏基矩阵和测量矩阵,可以将地震数据去噪问题转化成求解最优化问题,通过最优解重构原始信号,实现对地震资料的去噪处理.该方法能够在有效衰减随机噪声的同时最大限度的保留有效信号.本文基于压缩感知理论开展小波阈值去噪方法研究,并在此基础上结合CEEMD方法对含噪较多的固有模态分量进行有针对性的随机噪声压制.通过对含噪数据开展不同方法的去噪结果对比可见,本文方法可以在保证高信噪比的基础上更为有效的保留弱有效信号,数值试算验证了该方法对弱有效信号地震数据去噪具有显著优势.     

基于压缩感知的Curvelet域联合迭代地震数据重建

由于野外采集环境的限制,常常无法采集得到完整规则的野外地震数据,为了后续地震处理、解释工作的顺利进行,地震数据重建工作被广泛的研究.自压缩感知理论的提出,相继出现了基于该理论的多种迭代阈值方法,如CRSI方法（Curvelet Recovery by Sparsity-promoting Inversion method）、Bregman迭代阈值算法（the linearized Bregman method）等.CSRI方法利用地震波形在Curvelet的稀疏特性,通过一种基于最速下降的迭代算法在Curvelet变换域恢复出高信噪比地震数据,该迭代算法稳定,收敛,但其收敛速度慢.Bregman迭代阈值法与CRSI最大区别在于每次迭代时把上一次恢复结果中的阈值前所有能量都保留到本次恢复结果中,从而加快了收敛速度,但随着迭代的进行重构数据中噪声干扰越来越严重,导致最终恢复出的数据信噪比低.综合两种经典方法的优缺点,本文构造了一种新的联合迭代算法框架,在每次迭代中将CRSI和Bregman的恢复量加权并同时加回本次迭代结果中,从而加快了迭代初期的收敛速度,又避免了迭代后期噪声干扰的影响.合成数据和实际数据试算结果表明,我们提出的新方法不仅迭代快速收敛稳定,且能得到高信噪比的重建结果.     

基于SD法的城市感知研究——以浙江台州地区为例

借助SD法即语义差别法获取人们对台州地区9个城市的整体感知,并研究这些感知与代表城市特征的客观指标之间的关系,为营造宜人的城市环境提供参考。结果表明,台州城市群总体特点较为中庸,但各城市特点各异,基本能分为三组;城市的感知和城市的客观指标之间存在着一定关系;与客观指标预期相关的感知和实际相关的感知存在一定出入;各种指标对感知的影响力由大到小依次为经济指标、规模指标、区位指标和建设指标;经济总量对感知的作用大于人均经济量的作用;受到客观指标影响程度由大到小的感知依次是:城市现代化的感知、城市规模和繁华度的感知、城市有序度和城市心理距离的感知、城市尺度的感知;通过进一步的回归分析,最后得到了特定感知量级下对应的城市客观指标值。     

居民感知视角下遗产地旅游空间生产研究——以江苏省无锡市南长街为例

运用定量和质性研究方法,以大运河文化遗产无锡市南长街为例,对居民感知视角下的旅游空间生产进行探究。结果表明：（1）在与居民身份重构的关联分析中,居民对旅游影响下的社会空间、生态空间、文化空间3种类型空间演化感知影响度呈现逐渐递减的状态。（2）旅游空间生产下社区性的转变对居民主体产生了明显的“挤出与吸纳”效应,使得南长街居民类型更加复杂化。（3）旅游发展过程中居民对旅游空间生产存在被动性的心理审视视角,同时对南长街旅游空间生产存在“我者、他者”并存的感知心理。（4）对南长街居民在旅游空间生产过程中“游离或融入”的心理定位分析发现,居民在旅游空间生产过程中对社会空间演化存在感知度、融入性均较高的表达状态,而对生态空间与文化空间的旅游实践则持以游离性的旁观者角色。     

北京城市居民的空间感知与意象空间结构

对北京城市居民的空间感知进行了问卷调查,从323份感知地图中提取和统计相关数据,并据此分析北京城市居民空间感知的基本类型、构成和发展阶段,以及各种差异性特征。研究表明,北京城市居民的空间感知类型与西方的研究结果大体一致,但存在一定差异;居民居住地域、性别、学历、收入以及出生地的不同,感知地图类型的级别也不相同。感知空间的构成要素在居住地域、年龄、收入和出生地方面差异明显,而发展阶段主要与性别、收入和出生地有关,社会角色和经济收入水平在决定居民感知空间发展阶段方面起到巨大作用。文章最后还根据各种地物和构成要素出现的频率,概括了北京城市意象的空间结构,并发现它与现实中北京城市空间布局的重点极为相似。