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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 187 毫秒
1.
在城市的分形研究中,常会计算其分维数,用分维数刻画城市的分形特征。作者以计算北京城市形态的分维数为例,介绍2种用网格法计算分维的方法:矢量法和栅格法。矢量法是在ArcView平台下通过叠加分析完成的,栅格法则是在Matlab环境下编程实现的。文章还将从实现过程、适用程度和计算结果3个方面对这2种方法作比较,得到的结论为矢量法和栅格法各有长短,各有适用场合。在具体的应用中,应根据实际情况选择合适的方法。  相似文献   

2.
介绍一种基于Mapinfo Arcview Excel的线体分形方法.该方法用Mapinfo对线体栅格图像进行矢量化,用Avenue语言设计自动画网格程序,用Arcview中的Geoprocessing模块提取线体分形数据后用Excel对分形数据进行计算,得出线体的分维值.用该方法对直线进行网格分形分析,得到直线的分维值为0.9969,误差率为-0.31%.该方法可以自动生成拟合线性图,及其线性方程和相关系.不仅操作简单而且计算精高.  相似文献   

3.
磨粒的分形多为无规分形,其分形维数计算比有规分形维数复杂得多, 利用计算机来完成分形维数计算是一种有效方法.作者阐述了分形维数的定义和磨粒分形维数计算方法、无标度区间的计算原理,基于真彩色图像处理原理,设计了磨粒分形维数计算的硬件系统;在软件设计中,引入了无标度区间的计算,克服了原有磨粒分维计算方法的不足,利用Visual C++完成了基于Windows平台的磨粒分形维数计算程序的设计,为运用铁谱技术研究磨粒的复杂特征提供了计算工具.  相似文献   

4.
基于GIS的河网分形研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
目的探讨在GIS支持下河网分维数的计算方法以及不同分维的意义。方法应用数字高程模型,在GIS支持下提取陕北黄土高原韭园沟流域的河网,利用空间分析方法、分形理论以及统计学知识进行计算、模拟。结果基于霍顿水系定律得到韭园沟流域河网分维数是1.662,基于分形基本定义得出的是1.589。结论①利用GIS计算河网分维数与传统方法相比,具有高效、简捷、检验性好的优点;②对同一河网,使用不同方法得到的分维数不同,表明河网分形性质丰富多彩;③分形维数对比时一般应满足计算方法一致,且在同一个无标度域内。  相似文献   

5.
河床表面分形特征及其分形维数计算方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
将分形原理、地理信息(GIS)技术与河床演变理论相结合,以河道水下地形图为基础,首先通过编程自动提取高程数据,利用GIS软件建立河床表面数字高程模型,然后以此来计算河床表面的分形维数,并对投影覆盖法进行了改进.最后对比了各河段不同时期的床面分维数,初步探讨了其物理意义.研究表明,该方法用来计算复杂表面的分维数高效准确,为计算河床表面分形维数提供了一个新的途径.同时河床表面分维数具有时空变异性,能定量反映床面的冲淤起伏程度,与河床演变中的河势和河型都有内在关系.这在河床演变及河流动力学具有一定的应用价值.  相似文献   

6.
遥感图像地物分形测量   总被引:6,自引:1,他引:5  
用分线法和坡面法两种方法计算图像的分形维数,在GIS支持下用MATLAB成功计算出了三种地形(城市,农田和湖泊)的分形维数,并对两种方法的算法进行了阐述和比较。  相似文献   

7.
为判断泉州湾海岸线变迁所处的状态,引入分形分析法,对泉州湾海岸线的分维值进行计算.采用时间序列上的泉州湾海岸线数据,运用海岸线分形网格计算方法,计算了泉州湾总体海岸线及各分岸段海岸线分维数,分析了总体海岸和各分岸段分维数变化过程,并试探地将分维变化值的大小作为判断海岸线冲淤严重程度的依据.结果表明:泉州湾海岸线可用分维作其良好的表征参数;从海岸线分维值的变化趋势可判断出海岸线变迁是否处于动态平衡中的稳定状态,泉州湾分维变化幅值大于0.035,表示海岸线冲淤程度严重.  相似文献   

8.
提出以河床表面分形维数从整体上量化河床形态,并依据表面积—尺度法原理,在对现有面分维计算方法的表面积估算、边界处理及无标度区判断等方面进行改进的基础上,给出了适用于具有不规则边界的表面分形维数计算方法,该方法对河床表面分维计算具有较好的适用性.将典型河段的年内冲淤变化、局部河势、河型与河床表面分形维数变化结合起来,说明了河床表面形态具有一定的分形特征,河床表面分形维数可随着河床的冲淤变化而改变,河床形态冲淤起伏愈剧烈,则河床表面分形维数愈大,其能定量反映河床形态的复杂程度,可用于河势量化分析、河型判别以及河道形态阻力计算等相关问题研究.  相似文献   

9.
基于分维像的红外弱小目标检测方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对红外图像的特点及分形分维的特性,提出了基于分维像的红外弱小目标检测方法.用滑动窗口在红外图像上滑动,根据分形布朗运动计算出窗口分维作为该窗口中心像素的分维,这样就可以计算出图像每一像素的分形分维,并以此为元素构造成分维像.在分维像中,人造目标的分维值小于自然背景的分维值,适当地选取阈值就可以把目标检测出来.实验结果表明,用分维像的方法检测红外目标可以取得很好的效果.  相似文献   

10.
盒维数是分形几何中的一个重要概念,“数盒子法”广泛用于应用学科.盒维数具有不确定性,对于迭代分形对象,其迭代方法与分维数、盒维数存在直接联系,从迭代方法中构造数列,通过数列求得的盒维数,正好与分维数相等.  相似文献   

11.
通过求圆规维数的方法计算了癫痫病人在脑电图出现不正常时的分形维数,并和一般情况下的分形维数作了比较,然后把所求出的维数用分数型布朗运动模拟出分形曲线,实例分析结果表明:癫痫病人的脑电图的分形维数在癫痫发作时可达1.26,而一般情况下的分形维数为1左右;用分数型布朗运动来模拟癫痫病人的脑电图分形曲线,得到的结果和原始曲线有相似之处,说明了分数型布朗运动是模拟癫痫病人的脑电图分形曲线的有效方法.  相似文献   

12.
对具有双重分维(管径分维和迂曲分维)多孔介质中流体的流动,导出了渗流速度、渗透率及孔隙度的公式,证明了这些公式在不同的坐标系中都是成立的,并在不同的坐标系中建立了微可压缩流体的渗流偏微分方程,即分形渗流的压力扩散方程.给出了线源条件下压力降落解和压力恢复解.对于考虑井储及表皮的实际井筒也求得了相应的解,并绘制出无限大地层的样板曲线,给出试井解释的方法、步骤.结果表明,对所研究的双重分形介质,用传统的压降半对数直线段试井分析、压力恢复的豪纳(Horner)法以及GringartenBourdet图版的曲线拟合法会带来较大误差,特别是迂曲分维较大的情形,以上方法是不适用的.  相似文献   

13.
利用高温超导量子干涉仪(SQUID),测量人体胸前36个测量点的磁场强度数据。通过线性插值和高阶拟合的方法,绘制出人体心脏各个时刻的等磁图。利用MATLAB软件,采用盒维数的计算方法,计算出健康者和心脏病患者等磁图的分形维数。结果表明,健康者与心脏病患者等磁图的分形维数存在明显差异,为心脏病的诊断提供了一种新的思路和方法。  相似文献   

14.
SF6气体放电通道的分形特征及计算机模拟   总被引:3,自引:0,他引:3  
在探讨SF6气体放电树枝发展机理的基础上,利用计算机对放电通道的发展进行了模拟,并结合分形几何学计算出放电树枝的分形维数。在此基础上,探讨了放电起始场强对分形维数的影响。通过计算机模拟,得到了与实际放电树枝分形维数相近的放电模拟图形,同时也验证了放电起始场强和放电通道内部场强这两个参数对建立放电模型的重要性。  相似文献   

15.
研究了分维数理论在图像特征提取上的应用,在分析图像分维数计算原理的基础上,提出了一种计算分维数及其辅助特征的方法,并进而研究噪声、遮挡及图像灰度对比度对分维数值的影响。实验结果表明,分维数反映了图像的纹理性质,加入图像噪声、云层遮挡或提高图像对比度都会使分维数不同程度的增大。  相似文献   

16.
纳米ZnO晶须的分形维数及其特征   总被引:2,自引:0,他引:2  
纳米ZnO晶须具有四根向空间拓展的针,此四针状晶须可用分形维数对其形貌进行表征。纳米ZnO晶须的针愈长,其维数愈大,其比表面积与分形维数成正比,呈指数关系。具有最大分维维数的纳米ZnO晶须有着良好的光吸收性能,将它们少量添加于黑化吸收剂中,可改善钢的激光淬火工艺。  相似文献   

17.
东坪基岩气藏储层岩性差异大,非均质性强。孔缝发育区岩石松散,无法钻取完整的岩芯,而致密带几乎不渗透,无法通过驱替实验获取相对渗透率曲线,这成为困扰气藏动态分析和开发指标计算的难题。基于水驱气藏物质平衡原理,建立了不依赖水侵量的储层含水饱和度计算方法,避免了水侵量计算方法中的不确定因素,提高了含水饱和度计算的准确性。建立了基于储层孔隙结构分形维数和生产水气比历史拟合相结合的气水相对渗透率计算方法。根据该气藏毛管压力曲线的分类确定孔隙结构分形维数的界限,通过生产水气比拟合确定具有代表性的储层孔隙结构分形维数,进而计算气水相对渗透率曲线。该方法克服了因毛管压力曲线多样化而导致分形维数难以确定的难题,所获得的相渗曲线更能代表气藏的整体渗流特征。该方法为无法通过岩芯驱替获取相渗曲线的气藏提供了有效途径,对于其他基岩气藏及严重非均质气藏具有借鉴意义。  相似文献   

18.
四川旱涝时间分布的变维分形特征   总被引:4,自引:0,他引:4  
应用变维分形法分析了四川旱、涝的时间分布特性,并将此特性与经典统计分析的时间分布特性进行了灰关联分析比较.结果表明变维分形法分析旱、涝的时间特性具有较普遍的意义,揭示了两种分析方法之间有内在联系  相似文献   

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