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四川攀枝花云鹿铜铂金矿区是一个新发现的比较罕见的新类型含铂族元素矿床,其特殊性至少表现为矿化体赋存在炭质岩系中、炭质岩系中富含镁电气石(MgO含量7.68%~8.64%,平均8.15%)、表生过程中低温条件下铂族元素发生了活化转移(含铜钟乳石中含PGE 0.14×10-6).铂族元素的最初富集可能与元古宙的海底喷气活动有关.此类铂族元素的矿化在国内外罕见,有可能是第一次发现,但类似的成矿地质条件在中国西南地区普遍存在,应该在今后的地质研究与找矿过程中加以注意. 相似文献
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124.
基于小波变换系数自适应阈值法在语音去噪中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
在软阈值去噪算法基础上,根据小波变换后信号与噪音具有的奇异性,提出无偏风险自适应阈值估计算法,并应用于语音信号的去噪处理,实验结果表明该算法的最小均方误差低于其他的去噪算法。 相似文献
125.
李刚 《南京气象学院学报》2005,28(2):225-232
几何活动轮廓模型以其计算稳定等优点,被广泛用于图像分割。给出一种基于AOS(additive operator splitting)算法的快速活动轮廓模型,将AOS方法与几何活动轮廓模型相结合构造一种半隐式迭代模型,它对迭代步长没有限制,从而可以选择较大的迭代步长,提高了模型的时间效率,并使用区域信息构造系数矩阵,使模型具有全局性。对MR(magnetic resonance)图像分割的实验表明,该模型可以得到较好的分割结果,同时时间效率也有大幅提高,方便了实时应用。 相似文献
126.
基于小波统计特性的遥感图像像素与特征联合最优融合方法 总被引:8,自引:0,他引:8
遥感影像的IHS融合方法由于匹配误差导致光谱畸变和退化,而小波变换在变换域具有良好的分频特性,小波系数的统计特性反映了遥感影像的边缘、线和区域等显著特征。提出了基于小波统计特性的遥感影像的像素和特征联合最优融合方法,在IHS空间,对强度分量I的高频部分利用多分辨率小波融合方法进行影像的高频细节特征融合,低频部分选取光谱信息和空间分辨率评价指标作为融合权系数求优指标,进行像素级最优融合,实验结果证明了该方法的有效性。 相似文献
127.
An operational radar rainfall estimation system based on the adaptive radial basis function (RBF) neural network is developed. During the process of training and cross validation, the rainfall estimation was computed only at the gauge locations. Once the training is done, the radar rainfall estimation based on neural networks is applied to the full coverage area of the radar. Such large-scale application of the rainfall estimate poses several questions in the context of operational applications. This letter addresses two of those questions, namely: 1) the feasibility of adaptively updating RBF neural network models on a daily basis and 2) the ability of neural network radar rainfall estimation at high spatial resolution within reasonable and practical time frame for operational applications. Using the datasets collected by WSR-88D radar located in Melbourne, FL, it is demonstrated that radar-based rainfall estimation using an adaptive RBF neural network is feasible. The results show that 73% of overnight updating for the RBF neural network can be completed within 2 h, and the estimation over an area of 100 km/spl times/100 km can be generated within the time frame (a few tens of seconds-150 s), which is much smaller than the average radar volume scan time. 相似文献
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