A non-commutative time-frequency tomography

The characterization of non-stationary signal requires joint time and frequency information. However, time and frequency are a pair of non-commuting variables that cannot constitute a joint probability density in the time-frequency plane. The time-frequency distributions have difficult interpretation problems arising from negative and complex values or spurious components. In this paper, we get time-frequency information from the marginal distributions in rotated directions in the time-frequency plane. The rigorous probability interpretation of the marginal distributions is without any ambiguities. This time-frequency transformation is similar to the computerized axial tomography (CT or CAT) and is applied to signal analysis and signal detection and reveals a lot of advantages especially in the signal detection of the low signal/noise (S/N).     

神秘的“小飞虫”

英国科学家目前正在研制一种体积轻巧的“苍蝇机器人”，它能在狭窄的空间内自由飞行，既可胜任地震救灾，又可充当反恐特工。 据悉，科学家之所以要以苍蝇为仿生对象，是因为它是地球上最有天分的空气动力学家。比如，一只小小的家蝇可以在1秒内转弯15次，能够在空中盘旋、直上直下、向后飞、翻陆斗、停在天花板上。[第一段]     

综采工作面过超大断层的技术应用

介绍了杜儿坪矿68214工作面大断层,提出了通过大断层时采取的技术措施和打注高分子材料（马丽散N）的技术措施。     

钢筋混凝土桥墩恢复力模型非线性分析比较

利用MIDAS程序,考虑桥墩在地震作用下的弹塑性分析,利用已有的几种恢复力模型,进行不同周期下钢筋混凝土桥墩非线性时程分析计算,结果表明各恢复力模型存在一些差异,在某些周期下的结果有比较大的差别.     

世界石油工业科技研发7大方向

（1）扩大勘探领域，提高勘探精度，发现更多的隐蔽油气藏．发展多学科综合储层描述、油藏管理和流体成像技术、地质模拟技术、三维可视化技术和多分量四维地震勘探技术．     

预应力混凝土结构的抗震问题

借助国内外的研究成果，阐述了预应力混凝土结构的抗震性能、震害表现及抗震设计要求，并提出预应力混凝土结构的阻尼比及水平地震作用取值的建议，可供工程技术人员参考。     

勘探部署图的多分辨率模型及其实现

利用地质勘探数据生成多比例尺图在勘探部署图的绘制与管理中具有重要意义。在分析构成勘探部署图数据元素特点的基础上,提出了不同比例尺图件的多分辨率模型。该模型保存了勘探图的不同比例尺下的数据,在应用中能根据不同的比例尺要求生成满足要求的图件,同时给出了模型的数据结构。结果表明,基于有向无环图(DAG)表示的数据抽取算法利用变化数据的空间关系能够提高计算性能,且算法的计算时间与变化数呈线性关系。     

地震震级与前兆异常空间分布的相关分析

本文利用滇西及邻区５次中强以上地震及其震前滇西前兆异常空间分布特征对震级Ｍｓ与异常空间反应最远距离ｄ进行了一定程度的相关分析，得出Ｍｓ与ｄ的经验公式为Ｍｓ＝０．００９５８９ｄ＋２．１。运用相关分析结果对滇西及邻区中强以上地震短临监视可提供一定的定量依据。     

HRPSR软件包的研制

为满足不断增长的对油所了的需求,必须提高地震勘探的精度,这就是要提高地震勘探的分辨率,方法,采用先进的数字信号处理技术处理地震勘探数据,提高地震剖面的分辨率,建立数字信号重色技术和短时傅立叶变换技术联合重构高分辨率地震剖面的计算模型。     

爆破地震峰值的神经网络预报模型

对爆破地震值进行预报,方法,采用神经网络模型,对秦山核电站某爆破工程监测得到的２０组震动峰值数据进行学习,然后对另１０组数据进行预报。结果,实测值与预报所在分类区域完全一致。