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大气湍流极大限制了地基大口径望远镜观测天文目标图像的空间分辨率.根据最大似然估计原理,提出了用实际光学带宽约束的可有效减小天文观测图像中大气湍流影响的盲反卷积方法,通过共轭梯度优化算法使卷积误差函数趋向最小.建立了望远镜光学系统参数和图像频域带宽的关系,采用变量正性约束、点扩散函数带宽有限约束,提高算法的收敛性.为避免图像处理中有效傅立叶变换频率超出截止频率,要求采集望远镜焦面图像时单个成像单元(如CCD像素单元)应小于四分之一衍射斑直径.算法中未用目标支持域约束,所提出的方法适用于全视场天文图像恢复.用计算机模拟和对实际天文目标双鱼座图像数据的恢复结果验证了所提出方法的有效性. 相似文献
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对于射线类偏移成像来说,求解射线追踪系统中所涉及的属性值不在网格节点上的插值计算问题是一个非常重要的环节,它影响到求解走时、路径和振幅信息的计算效率和精度,进而影响到整个偏移成像的质量和效率.本研究根据速度模型的空间梯度特点,考虑被插值点处速度的梯度在横向和纵向的分布特征,构建基于速度梯度空间变化的偏微分方程算法,将近几年发展起来的基于偏微分方程的定向插值算法引入到射线类偏移成像当中,实现射线追踪当中涉及的属性值不在网格节点上的插值计算.由于偏微分方程法本身固有的特性(局部特征不变性、解的唯一性和线性叠加性),因此,该算法可以实现不破坏原始速度模型空间梯度结构的非网格节点属性的插值计算.通过在常用的速度模型上的插值计算对比、不同速度模型上射线路径对比分析以及复杂介质模型上最后的偏移成像结果分析可以得出,应用基于速度梯度构建的偏微分方程插值算法在进行插值计算的过程当中可以实现不破坏原始速度模型空间速度梯度结构的属性计算,同时应用该算法可以最终提高射线类偏移成像的质量. 相似文献
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65.
简化VVP反演算法在台风风场反演中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
多普勒雷达资料的体积速度处理VVP(Volume Velocity Processing)风场反演方法可反演风场的3维结构,但由于算法的系数矩阵病态问题易导致反演风场产生误差。本文针对VVP算法中反演参数的性质,进行了简化算法的模拟检验和误差分析。选取量级最大的3个主要参量进行反演,引入随机的观测误差,通过改变模拟风速确定了反演算法的适用范围。对比结果发现,简化算法的反演结果对观测误差并不敏感,而且从低仰角到高仰角的均方根误差基本不变,当风速较大时,反演的精度会更准确。对0608"桑美"台风的风场反演表明,该算法较真实地反演出了台风中心及眼区外围的风场,并与Rankine台风模型相符。研究表明,简化VVP算法可清晰地揭示台风内部水平风场的3维结构,可以应用于台风等灾害性天气的风场反演与分析。 相似文献
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67.
发电厂设备较多,结构复杂,危险性较大,必须对其建(构)筑物进行沉降和变形监测。以湛江奥里油发电厂为例,在沉降观测的过程中,根据各个建筑物的沉降情况,进行了沉降趋势分析,针对湛江奥里油电厂建筑物沉降的特点,提出发电厂在建设(包括减载)及运营期间应按设计或相关规范要求,对建筑物及其周围进行沉降监测,以便掌握建筑物的沉降现状和规律,对发电厂的安全运营具有重要的参考价值。 相似文献
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用GPU提速地震资料单程波有限差分叠前深度偏移(英文) 总被引:1,自引:0,他引:1
复杂介质情况下,地震波延多路径传播,此时基于波动方程延拓的深度成像方法,相对于Kirchhoff方法能够获得更为精确的成像效果,但是,该深度偏移方法由于高昂的计算消耗阻碍了它在生产中的应用。譬如,叠前深度偏移计算需要大规模的计算机集群,占地面积和电能消耗大。本文介绍了应用一种新的GPU计算架构来辅助CPU进行偏移计算。基于新架构的波动方程深度偏移提高了计算效率,而且机器占地面积和电能消耗也大幅度减少。本文以有限差分波动方程深度偏移为例,介绍了其编程模型和程序优化环节,提高了深度偏移计算效率。2D和3D测试表明,与相同单位个AMD2.5GHz CPU计算相比,该架构下的有限差分波动方程叠前深度偏移计算效率提高至少35倍。 相似文献
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We present a two‐dimensional (2D) gradient operator that produces more accurate results than known traditional operators such as Ando, Sobel and the so‐called Isotropic operator. We further extend the derivation to three‐dimensional (3D), a powerful feature missing in all conventional operators. We start by constructing a parameterized formula that generically represents all 2D numerical gradient operators. We then solve for the required parameter by equating this numerical gradient with that obtained analytically from a single Fourier harmonic (or, equivalently here, a stationary plane wave). As this parameter is frequency‐ and direction‐dependent (by virtue of the underlying Fourier harmonic), we construe a pragmatic version of it that is independent of these two variables yet capable of significantly reducing the error associated with traditional operators. Extension to 3D is achieved similarly; it requires dealing with two parameters as opposed to only one in the 2D case. Synthetic and real‐data results confirm higher accuracy from this operator than from traditional ones. 相似文献
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