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减小离散误差的时频峰值滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出减少时频峰值滤波分段点处阶跃误差的改进方法。经过研究时频峰值滤波在频率调制和时频平面峰值滤波时产生的离散误差以及尺度变换方式,发现分段点处阶跃误差与离散傅里叶变换的长度成反比,且与零点在尺度变换后产生的不确定值有关。提出基于定零点尺度变换的时频峰值滤波,在信号尺度变换时将零点变换到瞬时频率区间上的固定值,使各段时频峰值滤波零点偏移量一致,从而消除分段点处的阶跃误差。仿真实验和实际地震信号时频峰值滤波处理结果表明,改进的时频峰值滤波算法能够有效消减随机噪声,减少分段滤波在分段处的阶跃。 相似文献
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不同应力条件下断裂带结构发育特征探讨 总被引:1,自引:0,他引:1
脆性断层断裂带内部结构主要包括破碎带和诱导裂缝带两部分。断层性质、断层活动性、埋深、断层两盘(主动盘、被动盘)、岩石力学性质、距离断层远近、断层组合规律等都可以成为影响断裂带内部结构发育的因素。通过讨论不同的应力条件下断裂带内部结构的发育特征,认为正断层形成的破碎带范围较小,裂隙形态不规则,诱导裂缝带中发育张裂隙和剪裂隙;由逆断层作用形成的破碎带范围较大,诱导裂缝带主要是由张裂隙和剪裂隙组成。由平移断层作用形成的破碎带延伸较稳定。 相似文献
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为了更广泛地应用时频峰值滤波方法消减地震勘探记录中强随机噪声,本文比较详细地探讨了该方法在应用时需要处理的时窗选取、一个时窗内局部线性化等主要基础技术问题.经过时变时窗的仿真计算,运用多项指标比较,包括整体背景强弱、振幅谱、信噪比、均方误差、有效子波波峰波谷幅值、畸变程度,综合评价出(L0+Lx)时窗滤波的效果较理想.对于三角波这类简单类型的周期波,其时频峰值滤波效果与边线段平均曲率变化、时窗长度等条件有关,即三角波边线段平均曲率越大,滤波结果的均方误差越大;另外,边线段平均曲率增大时,选取的时窗长度有变小的趋势.总之,在地震勘探中应用时频峰值滤波方法消减强随机噪声时,一方面要合理地选取时窗参数,另一方面时窗参数又不能变化过大,以避免对有效子波波形产生畸变影响. 相似文献
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全新世呼伦湖区植被和气候变化的孢粉记录 总被引:2,自引:1,他引:1
文章详细分析了内蒙古呼伦湖HL06岩芯沉积的孢粉组合,基于AMS 14C年代标尺,恢复了全新世湖区植被演变过程;并根据我国北方和蒙古表土孢粉数据和气象资料,建立了孢粉-气候参数转换函数,定量重建了呼伦湖区降水和气温的变化历史.结果表明,11000~8000aB.P.,湖区植被以蒿、藜占优,为干草原景观,气候暖干;8000~6400aB.P.,湖区禾本植物扩张,山地桦林发育,降水显著增加,气温逐渐降低;6400~4400aB.P.,湖区早生草本植物增加,降水减少,气温继续下降;4400~3350aB.P.,耐旱藜科植物大量生长,湖区荒漠化,气候极端干旱;3350~2050aB.P.,湖区草原植被有所恢复,降水略有增加,气温有所回升;2050~1000aB.P.,湖区蒿属植物减少,山地松林发育,气温降至全新世最低;最近1000年,藜科、禾本科等伴人植物大量出现,反映出人类活动对湖区自然环境的影响.全新世呼伦湖区气温变化在轨道尺度上受控于北半球太阳辐射量的变化,而在亚轨道尺度上可能与东亚夏季风强度有关.距今8000年前湖区降水较弱可能因为早全新世北半球高纬残存冰盖抑制了东亚季风雨带的北上,季风降水的千年-百年尺度波动与热带西太平洋海气相互作用密切相关. 相似文献
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基于江苏省国家地下水监测工程的长序列监测数据,采取互相关分析法和线性回归法研究长江镇江典型段浅层承压地下水位响应长江水位的关系,运用小波分析法解析地下水位时间序列的周期特征。结果表明:研究区4个站点的地下水位响应长江汛期变化,与长江水位相关性好,识别研究长江江段为水头边界;在2018—2022年的5年地下水位时间序列下,受2022年长江主汛期偏枯的影响,近长江站点的地下水位高低水位期的持续时间发生变化,高水位期时间减少1个月,低水位期增加1个月;离江岸最远站点的水位同比变化不能反映长江主汛期水位同比变化,站点的水位年振幅保持稳定,显示长江水位变化信号在浅层压含水层传播中出现了衰减与失真的现象。研究结果为地表水与地下水一体化调查与水资源联合调度提供了技术支持。 相似文献
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针对地震勘探中强随机噪声的去噪问题,引进支持向量回归方法,提出并证明一种新的Ricker子波核函数。支持向量回归采用核映射的基本思想,基于结构风险最小化原则,将回归问题转化为一个二次规划问题。对单道记录或多道记录中任选道的仿真实验表明,与传统的基于径向基核函数的支持向量回归及褶积滤波方法相比,使用本方法去噪后的同相轴更为清晰,波形恢复得更好,信噪比也较高,因此有可能将其应用于地震勘探记录的去噪处理中。 相似文献
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分布式光纤传感器(distributed fiber-optical acoustic sensor,DAS)是一种快速发展的具有巨大应用前景的地震勘探检波器技术.实际DAS地震资料往往会受到大量强能量随机噪声的干扰,通常表现为低信噪比(signal-to-noise ratio,SNR).这一现象给接下来的成像、反演以及解释带来了巨大的困难,因此如何压制DAS地震资料中的随机噪声并提高其SNR成为一个有待解决的技术问题.卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)已经被证明是一种有效的噪声压制工具.通常情况下,CNN需要一个理论纯净地震数据集来优化网络,这极大地限制了CNN在DAS地震资料处理中的应用.在本文中,我们采用正演模拟的方法来构建理论纯净DAS地震数据集,通过正演模型的参数多样化增强数据集的真实性,从而获得适合DAS地震资料随机噪声压制的CNN去噪模型.此外,在网络结构方面,我们利用泄漏线性整流单元作为CNN的激活函数增强训练后模型对微弱有效信号的恢复能力;在训练过程中,通过能量比矩阵调节噪声片和有效信号片之间的SNR,增强CNN去噪模型对于不同SNR的DAS地震数据的适应性.模拟和实际实验均表明本文提出的这种正演模型驱动的卷积神经网络(forward-model-actuation convolutional neural network,FMA-CNN)能够有效地压制DAS随机噪声同时完整地恢复有效信号. 相似文献