提高浅层横波数据采集信噪比的方法

为了取得信噪比较高的野外采集数据,根据浅层横波的激发与接收特点,通过对横波偏振特性分析、震源重量分析、激发面积(震源组合)分析,得出在野外采集时,利用横波偏振特性进行反向激发相减,可以提高浅层横波资料的信噪比;通过试验选取最佳的激发面积和选择合适的震源重量也能提高横波资料的信噪比.     

基于改进EMD的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

机动多目标计算机仿真信号源的研究与实现

论述了机动多目标计算机仿真信号源的原理 ,模拟二维及三维机动多目标运动轨迹的方法以及模拟机动多目标在运动时所受到的各种随机噪声干扰的方法 ,给出了输出参数的文件格式及数据转换技术 ,并介绍了软件的实现方法 .     

肌肉运动的动力学模型

在SIRM（stochastic inclined rods model）模型的基础上，建立一个与时间、空间、温度等因素有关的符合肌肉运动的基本生理过程的理论模型，从微观相互作用的角度为研究肌肉的运动，并给出运动方程的数值解。     

谐和与随机噪声联合激励下Duffing-van der Pol系统的响应

研究了一类Duffing-van der Pol系统在谐和与随机噪声联合激励下的主共振响应和稳定性问题.运用多尺度法分离了系统的快慢变量,得到了系统的一阶近似解;运用奇异性理论得到系统是叉形分岔结构;用线性化方法求出了系统响应幅值的一、二阶矩.数值模拟验证了理论结果的有效性.     

全光纤电流互感器的建模与仿真技术研究

在全光纤电流互感器物理模型的基础上,推导出了非线性动态模型,经过等效近似,建立了全光纤电流互感器的线性离散模型,并根据该模型对互感器的动态特性进行了仿真分析.同时,根据全光纤电流互感器的噪声特征建立了随机噪声模型,然后用不同的随机过程来模拟发生各种随机噪声.仿真结果表明:所建模型是合理的,模拟产生的随机噪声能够反映光纤...     

连续波随机噪声SAR距离-多普勒成像算法

连续波随机噪声合成孔径雷达具有十分优良的低截获特性、抗干扰特性和电磁兼容性,因而受到广泛的关注。针对连续波随机噪声合成孔径雷达的天线连续运动引起的问题,提出了两种距离-多普勒成像算法。通过分析连续波体制下随机噪声合成孔径雷达距离向信号的长度,推导了在频域和时域校正在距离向信号持续时间内天线连续运动引起的相位项的两种距离-多普勒成像算法。最后,通过点目标仿真实验,验证了算法的有效性。     

频率域奇异值分解压制随机噪声方法

 奇异值分解(SVD)是提高信噪比的一种较新的有效手段之一。本文从数学角度阐述了奇异值分解SVD滤波技术增强地震资料信噪比的原理,对比了时间域和频率域SVD技术压制随机噪声的处理效果。结果表明,时间域SVD技术只能对水平或接近水平的同相轴进行信号增强,对倾斜同相轴的处理效果较差;而频率域SVD技术既可以处理水平同相轴,也可以处理倾斜同相轴,对提高地震剖面信噪比具有很好的效果。本文用3个简单的合成地震记录和1个实际地震资料检验了SVD两种方法的应用效果。结果表明,本文方法可以达到随机噪声压制的效果。     

基于压缩感知的条带随机噪声雷达稀疏成像方法

将压缩感知理论与条带随机噪声雷达相结合,在假设场景目标稀疏的前提下,通过构造随机噪声的不同时延矩阵为稀疏变换矩阵以及通过构造随机噪声与部分单位阵的乘积为观测矩阵,提出了一种基于压缩感知的条带随机噪声雷达稀疏成像方法。该方法能在大幅减少回波信号采样数据量的前提下,准确重建出原始场景目标高分辨像。仿真结果证明了该方法的有效性与鲁棒性。     

改进的小波域阈值去噪方法

针对使用常规小波域阅值去噪方法对含有高频噪声的低频信号或较平稳信号进行处理时，其去噪效果和信号保真度有时不能令人满意的问题，提出了一种对小波变换尺度1上的小波系数进行二次小波变换，并进行去噪处理后重构小波系数的新方法。该方法可去除大部分高频随机噪声。此后，再对重构后的信号进行小波域阈值去噪处理。仿真结果表明：该方法去噪效果明显，且信号主要细节保留较好。