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This paper presents a linear predictor (LP)‐based lossless sensor data compression algorithm for efficient transmission, storage and retrieval of seismic data. Auto‐Regressive with eXogenous input (ARX) model is selected as the model structure of LP. Since earthquake ground motion is typically measured at the base of monitored structures, the ARX model parameters are calculated in a system identification framework using sensor network data and measured input signals. In this way, sensor data compression takes advantage of structural system information to maximize the sensor data compression performance. Numerical simulation results show that several factors including LP order, measurement noise, input and limited sensor number affect the performance of the proposed lossless sensor data compression algorithm concerned. Generally, the lossless data compression algorithm is capable of reducing the size of raw sensor data while causing no information loss in the sensor data. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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A magnitude 4.3 earthquake occurred near Pacoima Dam on 13 January 2001. An accelerometer array that had been upgraded after the Northridge earthquake recorded the motion with 17 channels on the dam and the dam–foundation interface. Using this data, properties of the first two modes are found from a system identification study. Modal properties are also determined from a forced vibration experiment performed in 2002 and indicate a significantly stiffer system than is estimated from the 2001 earthquake records. The 2001 earthquake, although small, must have induced temporary nonlinearity. This has implications for structural health monitoring. The source of the nonlinear behaviour is believed to be loss of stiffness in the foundation rock. A finite element model of Pacoima Dam is constructed and calibrated to match modal properties determined from the system identification study. A dynamic simulation of the 2001 earthquake response produces computed motions that agree fairly well with the recorded ones. Copyright © 2006 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
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一种基于对象和多种特征整合的分类识别方法研究 总被引:8,自引:0,他引:8
遥感图像空间分辨率的提高,为目标物的纹理特征和形状特征的提取提供了客观基础,同时也使得传统的基于像元的分类识别方法受到了严重的挑战。因此,需要对传统的方法进行改进或发展新的方法。本文采用面向对象的分析思想,通过图像分割和分割对象的矢量化等一系列的预处理,并在此基础上实现了目标形状信息的提取,最后综合利用光谱特征和形状特征应用模糊分类器实现两种典型的人造目标的分类提取实验。识别的精度评价主要通过目视解译完成。分析表明,形状信息的提取大大丰富了目标识别的特征库,尤其在感兴趣目标与背景物具有相近的光谱反应而形状特征有明显差异的条件下,这种利用光谱与形状特征整合的提取方法能够大大提高目标的识别精度。 相似文献
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该文介绍了一种自动识别和移除雷达反射率因子资料中亮带的算法, 并对该算法进行了初步测试。该算法利用的是插值到直角坐标系中的雷达反射率因子资料, 其配置和运行也相对简单, 但却对移除亮带比较有效。首先, 设定一套雷达反射率因子垂直廓线的理想模板, 这些理想的模板能够在最大程度上反映不同亮带存在区域的雷达实际反射率因子的垂直廓线特征。然后, 在水平方向每个点上, 进行理想模板和实际反射率因子垂直廓线在垂直和水平两个方向上的拟合和差异计算, 来自动识别雷达反射率因子中存在的连续亮带区域。最后, 利用亮带之上和亮带之下的反射率因子值对亮带中的反射率因子值进行插值纠正, 就可以移除亮带。利用位于天津塘沽的我国新一代天气雷达 (CINRAD/SA) 的反射率因子资料, 通过个例分析和准业务运行试验, 均表明这个简单算法可以识别和移除绝大多数影响雷达定量降水估计的反射率因子亮带区域, 但是实际雷暴区域的反射率因子特征受到该算法的影响比较小。计算分析还表明, 在京津地区的初夏, 上述亮带区域一般容易出现在2.5 km左右的高度处。 相似文献
149.
利用新一代天气雷达回波资料和一个雷暴单体识别、追踪和分析算法, 对2004年7月10日下午造成北京局地短时强降水的雷暴特征进行了初步分析。在偏南暖湿气流中生成的对流云团, 在北京上空迅速发展, 逐渐形成了一个覆盖城区的β-中尺度对流超级复合体, 导致了这次强降水过程。详细分析表明, 强对流主要是来自城区西南和东南两个方向生成和发展起来的雷暴。在北京西南部的雷暴逐渐向东北的城近郊区移动和发展, 并与新生成的雷暴合并加强, 造成了石景山、门头沟和海淀部分地区的大雨。在北京东南部逐渐形成的两个小雷暴单体迅速增长并向西北方的城区移动, 在到达城区时合并且迅速加强, 但移速缓慢, 在北京城区维持了两个多小时, 造成了城区的大暴雨过程, 降水量大但空间分布不均匀。雷暴顶高度和最大反射率因子的关系呈反位相变化, 雷暴最大反射率因子出现的高度均位于0 ℃等温线之下 (≥0 ℃) 或其附近, 雷暴的中心和反射率因子权重质心也基本位于0 ℃等温线之下, 均证实了这是一个典型的液态强降水对流系统。分析还表明, 20:00 (北京时) 左右的超强雷达回波是由大气异常传播造成的虚假超折射回波。 相似文献
150.
Nicola Perfetti 《Journal of Geodesy》2006,80(7):381-396
The Detection Identification Adaptation (DIA) procedure was applied to the coordinate time-series of some permanent GPS stations belonging to the Italian GPS Fiducial Network (IGFN), of the Italian Space Agency (ASI), to detect discontinuities and to reject outliers. The daily solutions of the stations of Cagliari, Genoa, Medicina, Noto, Turin, Perugia and Venice were computed for the period 1997.0–2003.0 using Bernese GPS software v.4.2. The data were interpolated using a model with a linear term and an annual periodic term. The parameters were estimated by least squares. The DIA procedure was organized to automatically detect discontinuities and outliers. Approximately, 70% of the discontinuities present in the coordinate time-series were identified and their magnitudes were estimated. The identified discontinuities are basically caused by equipment replacement and reference frame changes, but in a few cases the reason is still unknown. With regard to the outliers, roughly 6% of the data were rejected. These data were considered outliers on the base of the level of significance and of the power of the test adopted in this work. Except for the stations of Perugia and Venice, the estimated coordinates agree with ITRF2000 values at the 10 mm level, and the estimated velocities are within a few mm/year of the ITRF2000 values. 相似文献