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1.
分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值. 相似文献
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3.
针对断层稳定性问题,采用BOTDR分布式光纤感测技术对内蒙阿拉善地区贺兰山西麓断层进行了监测分析,研究了自然条件下断层内部应力的变化情况.研究结果表明:贺兰山西麓断层在观测周期内钻孔周围围岩整体发生拉伸变形;断层面附近岩层的应力状态易受断层活动的影响,根据分布式光纤的应变分布曲线能够精确划分出断层活动的影响范围在断层之上9m和之下8m;BOTDR分布式监测技术可以有效捕捉到自然条件下断层微弱活动所引起的应变变化,实现应变的动态实时监测.BOTDR监测技术为长期、精细化评价断层稳定性状态提供了十分可靠的监测手段. 相似文献
4.
针对可重构智能面辅助的低精度量化的大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中信道估计问题进行了研究。该系统的信道估计难点在于可重构智能面由近无源反射天线构成, 没有基带信号处理能力。系统观测值通过低精度的模数转换器量化使信道估计问题变得更富挑战性。本文基于基站-可重构智能面-用户的级联信道推导出等效信道, 并证明在虚拟角域上,该有效信道是结构稀疏信号。提出了基于期望最大化的近邻学习广义近似消息传递算法,从低精度量化的观测值中恢复等效信道。仿真结果表明所提出算法比传统算法具有更好的性能表现。 相似文献
6.
7.
基于深度卷积神经网络的单幅图像超分辨率重建取得了显著研究成果.但随着深度卷积神经网络规模的不断扩大,如何降低网络构建难度和计算成本成为一个难点.为此,提出了一种双通道多感知卷积神经网络(DMCN)模型.该模型在两条具有不同卷积核的通道上建立了稠密连接,并构建了带有动态调节能力的层间融合结构.这种结构的设计使得小规模卷积神经网络便能获得图片特征信息的全面感知能力.实验结果表明,DMCN重建效果优于目前多数具有代表性的重建算法. 相似文献
8.
9.
10.
分布式工作流技术已成为当下国内外争相研究的热点,但大多数产品都并未形成统一的标准化,在互操作性和扩展性方面也都不具优势。基于此,结合Java管理扩展框架(Java Management Extensions,即JMX)、观察者模式、RMI等技术提出了一种分布式工作流系统实现方案。在该方案中,首先对涉及到的关键性技术进行了概要回顾,并对设计原理、系统体系结构、算法实现分别做出了分析和阐述。最后,根据算法分析,给出了一个应用实例,来说明具体的实现方式。 相似文献