判别分析中的变量择优及其MATLAB实现

介绍判别分析的基本思想,对判别分析中特征变量的择优进行了系统的论述,重点阐述逐步判别的变量择优和基于总体可分性的变量择优.以MATLAB语言为工具,结合实例对自编逐步判别函数Wisestep与MAT-LAB中自带的判别分析函数Classify进行了比较,从而表明了变量择优的重要性.     

基于小波变换新阈值函数的地震资料去噪方法

探讨在地震勘探中小波变换处理非平稳信号的时频分析方法,从强噪声地震信号中除去干扰进而提取有效信号。在D.L.Dohono提出的小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数用于非平稳强震降噪。该函数是介于硬、软阈值函数之间的一个可调函数,具有计算稳定性好、精度高、收敛速度快、对模型参数α的选择简单易于操作等特征。通过仿真实验和实际地震处理验证,表明所构造的新阈值函数能有效改善地震剖面处理效果,达到提高信噪比的目的。     

复杂地质地貌区地球化学异常识别非线性研究

应用现代数学非线性理论与方法对西南地区三江北段恒星错测区1︰50 000水系沉积物测量数据进行了异常识别的非线性研究.率先尝试用人工免疫算法对地球化学数据降噪,并采用分形含量面积法对降噪数据寻求异常下限,从而弥补传统方法确定异常下限出现的缺陷.在此基础上构造了测区地球化学元素分布的分形插值曲面,做出异常等值线图和异常分形插值图.处理结果令人满意.     

关于细胞神经网络稳定的一个充分条件

研究了一类细胞神经网络的稳定性问题.通过构造适当的Liapunov泛函采用一些变换算法并结合不等式分析技巧,进一步探讨了细胞神经网络的稳定性条件.证明了细胞神经网络平衡点的存在性,给出了细胞神经网络的平衡是全局一致渐近稳定的充分条件.这些条件可使细胞神经网络的设计更加容易,因此具有比较重要的理论意义和应用价值.     

网络地址转换原理及其配置实例

介绍了网络分层模型,阐述了不同层次寻址的概念和内容以及具体实施过程。指出了网络地址转换NAT技术的核心思想是以端口空间换地址空间,并详细解释了NAT技术的原理和实施过程,最后给出了一个基于NAT技术的配置实例。     

高光谱遥感影像分类算法并行处理设计与实现

探讨高光谱遥感影像分类算法处理遥感影像速度。通过光谱角度匹配（SAM）、光谱相关系数匹配（SCM）、信息散度匹配（SIDM）、光谱波形匹配（SWM）进行并行化改造设计,将改造的并行化算法应用到湖北大冶遥感影像数据分类处理中,结果表明并行化算法能够有效完成高光谱遥感影像分类,数据量增大,并行化处理速度加快,数据量为158×382×1092时, SAM 并行处理速度是串行处理速度的25．68倍、SCM 为25．41倍、SIDM 为17．55倍、SWM为23．68倍。并行分类算法处理遥感影像分类速度较串行分类算法处理快。     

基于小波变换的岩心高光谱特征提取及波谱匹配方法

探讨岩心矿物高光谱特征提取和快速波谱匹配的方法.将小波变换应用于岩心高光谱的特征提取,以多尺度小波系数能量值为特征表示方法,以光谱角度匹配为矿物波谱匹配方法.针对湖北省大冶市鸡冠咀铜金矿的10条实测光谱,采用光谱角度匹配方法对实测波谱与标准波谱的多尺度小波系数能量值进行匹配,得到的矿物匹配结果与钻孔柱状图中的实际矿物完全吻合,验证了该方法的可靠性.多尺度小波系数能量值可以作为岩心高光谱的波谱特征,光谱角度匹配法在岩心高光谱的波谱匹配中同样具备适宜性.     

快速傅里叶变换在地球化学数据降噪中的应用

消除地球化学数据的噪声是充分提取地球化学信息的关键。快速傅里叶变换常应用于信号处理等方面,在地球化学数据降噪中的应用还处于尝试阶段。对青海省大柴旦镇柴达木山南坡一带金矿的地球化学数据进行快速傅里叶变换,得到Au、Cu、Pb、Zn、As、Sb等六种元素的功率频谱图,进而确定地球化学区域背景和局域背景的滤波截止幅强度。使用幅强度对原始数据做滤波处理,采用低通滤波剔除数据中的噪声。对比降噪前后的元素波形图和元素异常分布图,降噪后的波形更平稳光滑,异常分布更集中,充分降低了噪声的干扰,证明快速傅里叶变换在地球化学数据降噪处理中有良好的应用前景。     

基于GPU的高光谱遥感MNF并行方法研究

最小噪声分离变换(MNF)是高光谱遥感影像分类中特征提取和去除噪声的有效方法.MNF算法涉及大量的矩阵运算,在实际工程的海量数据处理中存在计算时间长的问题.在分析MNF算法原理的基础上,运用图形处理单元(GPU)并行框架对该算法进行优化,并通过不同大小的高光谱遥感数据进行计算和分析.结果表明,随着影像数据量的递增,采用并行计算方式的提速比呈明显上升趋势,说明GPU并行方式对于计算密集型的大数据量处理具有良好的提速效果,为解决海量高光谱遥感数据处理速度慢的问题提供了思路.     

小波奇异性分析在滑坡体位移监测降噪中的应用

利用信号奇异性与小波变换模极大值性质间的关系,研究小波变换模极大值法用于滑坡体位移监测曲线去噪的处理方法.介绍了小波变换和信号多尺度分解的基本理论、信号的小波变换模极大值在不同尺度下的传播特性与信号奇异性的关系.并利用实际数据资料,在Matlab下进行滑坡体位移监测曲线去噪试验,取得了理想的效果.实验结果表明,将基于奇异性的小波变换模极大值法用于滑坡体数据处理中是有效的.