川滇地区重力异常分布特征的研究

川滇地区位于青藏高原东南缘,是印度板块与欧亚大陆南北向碰撞挤压的前沿地带和深部物质逃逸地带.研究川滇地区的重力异常特征,对揭示青藏高原的动力学过程有重要意义.文章利用最新高精度的全球重力场模型World Gravity Map 2012(WGM2012)分析川滇地区的自由空气重力异常、布格重力异常和均衡重力异常的空间展布特征;利用小波多尺度分析方法对布格重力异常和均衡重力异常进行分解,分析重力异常的逼近和细节特征,探讨重力场与壳内构造活动的关系.结果表明:龙门山断裂带东西两侧的四川盆地与松潘—甘孜块体之间的重力异常特征证实了青藏高原存在物质东流;滇中次级块体的重力异常分布揭示了青藏高原地壳流遇到四川盆地,一边沿龙门山断裂带向东北流,一边沿小江断裂带、红河断裂带以及澜沧江断裂向南流出.     

概率成像方法对台阶模型的成像

对重力场中的台阶模型进行了概率成像研究.这种方法不是对台阶本身进行成像,而是对台阶模型的顶点成像,由此,可根据顶点推断出台阶模型的几何参数.这种方法可仅使用一条重力异常曲线,反演计算特别简单,成像结果表明,这种方法是可行的.     

蒙古及邻区重磁异常的小波多尺度分析特征

蒙古位于中亚造山带中部,是认识中亚造山带构造演化的关键区域.基于SGG-UGM-1重力场模型和EMAG2磁场模型,分析蒙古及周边地区的重力异常和磁异常的空间展布特征.文章对重磁异常场进行二维小波多尺度分析,并利用功率谱分析方法得出小波逼近和细节信号的等效源深度.结果显示:蒙古及邻区的重磁异常特征与该区的地质构造吻合,反映了蒙古弧形构造特征;重磁异常的小波多尺度分析结果揭示了断裂带异常可能是由于壳幔深部物质沿断裂隙上涌导致的密度和磁性的变化引起的.     

频域多分辨分析及其对提取脑电特征波的应用

提出一种基于傅里叶变换的频域多分辨分析的新理念,对频域空间进行2进制多分辨分解,并用于分解脑电信号的4种脑波主要分量,以及研究脑电信号各种节律的动态特性.结果表明,该方法物理意义清楚,能获得比小波多分辨分析更多的信息,并能够有效提取脑电不同节律的时频特性,是一种新的描述脑电信号动态时频变化特征的定量定性分析方法.     

重力梯度张量的拟BP神经网络反演

基于重力梯度张量是反映重力场空间变化率的参数,比传统的重力异常具有更高的分辨率和更丰富的信息,将改进的BP神经网络算法应用于重力梯度张量的反演中并分析其反演效果.该算法是一种基于RPROP算法的拟BP神经网络反演算法,采用三层神经网络结构,用隐层神经元表示物性单元的密度值,根据RPROP算法自动修改各单元密度值,从而得出场源空间的密度分布.研究结果表明:采用这种算法对重力梯度张量进行反演计算,收敛速度快,对初始模型依赖性小,可准确反映出异常体形态特征和密度特征.     

基于小波多分辨探地雷达逆时偏移处理

从Maxwell方程出发,利用导出的多分辨分解理论与中心差分格式,推导出小波多分辨探地雷达逆时偏移处理算法,并开发了相应的处理程序.与常规的Kirchhoff积分偏移法、15°有限差分偏移法处理后的雷达资料相比较,小波多分辨探地雷达逆时偏移处理算法具有对反射波归位准确、偏移结果精度高、成像效果好、无偏移倾角限制、对噪声具有很强适应能力的优点,可大幅度提高雷达剖面的分辨率,更好地指导探地雷达剖面的地质解释.     

基于深度加权的重力异常广义线性反演成像方法研究及应用

重力异常数据的快速成像解释,因可以快速、稳定地获取地下地质体的赋存状态、密度分布、埋深等多种参数而得到广泛关注。在广义线性反演成像的基础上,给出合理的深度加权因子,建立了基于深度加权的广义线性反演成像方法。通过模型试验,验证了该方法具有分辨能力高、稳定性强等特点,并将其应用于实际数据处理中,与钻孔资料及前人文献资料很好地吻合。论证了所述方法的稳定性和可靠性,说明改进后的方法可以应用于实际资料的处理与解释。     

济阳坳陷花沟地区火成岩重磁成像解释方法

提出了基于单相关系数搜索的变形的n维黄金分割算法的重磁成像方法,并利用该方法反演了济阳坳陷花沟地区的视密度与视磁化强度的三维空间分布,据此结合钻井、磁力和重力异常图对该地区火成岩的三维空间分布进行了推断.花沟地区共推断出42个酸性火成岩和33个基性火成岩,并按200 m的深度间隔分11层编制了深度为900～2900 m内各层上的火成岩深度切片图,其结果较好地展示了该区火成岩的空间分布.     

基于深度加权的重力异常广义线性反演成像方法及应用

重力异常数据的快速成像解释,因可以快速、稳定地获取地下地质体的赋存状态、密度分布、埋深等多种参数而得到广泛关注。在广义线性反演成像的基础上,给出合理的深度加权因子,建立了基于深度加权的广义线性反演成像方法。通过模型试验,验证了该方法具有分辨能力高、稳定性强等特点,并将其应用于实际数据处理中,与钻孔资料及前人文献资料很好地吻合。论证了所述方法的稳定性和可靠性,说明改进后的方法可以应用于实际资料的处理与解释。     

基于Bouc-Wen模型橡胶隔震支座的非线性特性识别

基于简化的Bouc-Wen迟滞模型来描述隔震支座非线性力学模型,为基础隔震结构在地震作用下的隔震支座提供合理的力学性能状态评估,提出判断隔震支座进入非线性阶段时域演化特征的小波系数能量比指标;并采用小波多分辨分析理论进行隔震支座的非线性特性及参数识别.数值算例表明,小波系数能量比可以很好地判断基础隔震结构在不同地震激励水平下的非线性状态,利用小波多分辨识别算法可以准确识别隔震结构隔震层的非线性特性及模型参数.     

一种新的图像融合算法

提出一种各分解层上的不同频率分量采用不同的融合算子的双正交小波函数图像融合的新方法。首先将参加融合的两幅图像进行双正交小波多尺度分解,再根据纹理信息函数和边缘亮度函数的相关系数,对分解后的高频部分和低频部分采用不同融合算子进行加权融合。仿真结果表明,该算法与传统的图像融合算法相比较,能得到清晰度更高,偏差指数更小的融合图像。     

基于上下文模型的非抽样小波图像去噪

文章提出了一种新的基于上下文模型的非抽样小波图像去噪方法。与传统正交小波变换不同,非抽样小波在图像分解时不对小波系数进行下采样。分解后的每一个小波系数被模型化为一个广义高斯分布随机变量,应用上下文模型估计每一个小波系数的边缘方差,软阈值函数的构造充分考虑了待阈值化小波系数与其邻域小波系数的相关性,产生空间自适应阈值。通过对加噪图像的实验,可以看出本文方法与其它几种传统去噪方法相比,不仅去噪效果有很大的改进,具有更好的重建视觉效果,而且信噪比也有较为明显的提高。     

Analysis of color distortion and optimum fusion for remote sensing images using the statistical property of wavelet decomposition

IHS （Intensity, Hue and Saturation） transform is one of the most commonly used tusion algonthm. But the matching error causes spectral distortion and degradation in processing of image fusion with IHS method. A study on IHS fusion indicates that the color distortion can＇t be avoided. Meanwhile, the statistical property of wavelet coefficient with wavelet decomposition reflects those significant features, such as edges, lines and regions. So, a united optimal fusion method, which uses the statistical property and IHS transform on pixel and feature levels, is proposed. That is, the high frequency of intensity component Ⅰ is fused on feature level with multi-resolution wavelet in IHS space. And the low frequency of intensity component Ⅰ is fused on pixel level with optimal weight coefficients. Spectral information and spatial resolution are two performance indexes of optimal weight coefficients. Experiment results with QuickBird data of Shanghai show that it is a practical and effective method.     

基于深度加权的重力梯度数据联合相关成像反演

针对矿产勘查中相关成像反演存在的纵向分辨率较低的问题，提出了一种基于深度加权的重力梯度数据相关成像反演方法.通过联合多个重力梯度分量、引入基于先验信息的深度加权函数与地下空间分区加权等方法，提高反演的纵向空间分辨率.在数据试验中，利用立方体组合模型证实了提出的方法能够准确反演出目标体的空间位置，计算的密度数值范围与理论模型基本一致，且方法具有一定的抗噪能力.将反演应用于美国文顿盐丘地区的实测重力梯度数据，结果显示出的盖岩位置与已知地质资料相符，证明了本文方法具有可行性和实用性.     

基于小波分解的数字水印技术

分析了一种基于小波变换数字水印方案。该方案利用小波变换对图像进行多级分解,通过计算自适应域值确定要嵌入随机数字水印信息的系数。以高斯分布的随机数作为水印信息,水印嵌在除HL1、LH1、HH1外的图像3级DWT分解的7个子带中。实验结果表明,水印具有良好隐蔽性和鲁棒性。     

多分辨小波控制器在轧辊偏心控制中的应用

提出了一种用于轧辊偏心控制的多分辨小波控制器,它利用小波对轧制力信号进行多分辨分解.机架的轧制力中包含着许多潜在因素的累积影响,比如压下环节的动特性、轧辊偏心、测量噪声、外部干扰等,这些影响体现在不同的尺度上.通过小波的多分辨分解,这些不同尺度上的信息被区分开来,然后在控制中对轧辊偏心进行补偿.仿真实验表明该方法是有效的.     

时频域动态反褶积方法研究

大多数提高地震资料分辨率的反褶积方法都基于传统静态褶积模型,这与非均匀介质中的地震子波实际传播
规律不符。因此,在动态褶积模型基础上,结合地震波在地层中的吸收衰减特性,提出一种基于时频域的动态反褶积
方法。该方法将广义S 变换良好的多分辨特性引入到地震资料动态反褶积处理中,首先将非平稳地震记录的广义S
变换近似表示为静态震源子波的傅里叶变换、复数值时频衰减函数与反射系数广义S 变换的乘积,再采用多项式拟合
的方法对非平稳地震记录时频谱进行平滑处理,从而可估算动态传播子波和地层反射系数。本文方法不需要直接求
取Q 值,能够适用于变Q 值情况。理论模型和三维实际资料处理结果表明,该方法不仅能改善地震资料的分辨率,还
能有效补偿深部地层吸收所引起的能量衰减。     

基于小波神经网络的空气污染指数预报

针对空气污染指数时间序列的非线性及多分辨率特性,提出了一种空气污染指数的小波神经网络预报模型。利用小波对原始的空气污染指数序列进行多尺度分解,以各尺度上的小波单支重构序列和重要的气象因子作为输入,使用该模型对兰州地区的空气污染指数进行了预测。仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,该模型具有更高的预测精度、更快的收敛...     

基于小波变换和奇异值分解的模态参数识别方法

提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解相结合的结构模态参数识别方法.该方法首先对环境激励下的结构加速度响应信号进行互协方差分析,得到时域互协方差响应,通过小波变换将互协方差响应转换到时频域中得到信号的时频系数并沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重组的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章对提出的方法进行了理论证明,通过三自由度系统的数值算例验证了该方法的可行性,表明与直接小波变换方法相比,其识别结果精度更高.     

变系数的强反射分离技术及应用

基于地震多子波分解的强反射识别与分离技术已广泛应用于地震解释性处理环节中,该技术能够去除强屏蔽影响,提高隐蔽储层的识别精度。针对多子波分解技术在分解效率和分解精度上的问题,引入地震信号的瞬时特性作为初始值,根据小波参数之间的关系减少局部扫描参数,提出了一种三参数快速子波分解技术提高了子波分解精度和效率。通过模型正演分析了地层厚度与强屏蔽能量的关系,建立了地层厚度与分离系数的关系,探索了一种变系数的强反射分离应用思路。将新技术和新思路应用于实际地震数据,分离结果削弱了强屏蔽的影响,突出了隐蔽储层的有效信号,提高了储层预测精度;由于强反射分离过程充分考虑了不同厚度的煤层与分离系数的关系,分离结果更加符合实际地质情况。