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311.
为研究地震子波相位对反射系数序列反演的影响,在自回归滑动平均(ARMA)模型描述子波的基础上,提出采用z域对称映射ARMA模型零极点的方法构造了一系列相同振幅谱、不同相位谱的地震子波,并结合谱除法对人工合成地震记录进行反射系数序列反演.理论分析表明,子波相位估计不准时反射系数序列反演结果中残留一个纯相位滤波器,该纯相位滤波器的相位谱为真实子波和构造子波的相位谱之差.采用丰度和变分作为评价方法,在反演结果中确定出真实的或准确的反射系数序列.仿真实验和实际数据处理结果也验证了子波相位对反射系数序列反演的影响规律和评价方法的有效性,为进一步提高反射系数序列反演结果精度指明了研究方向. 相似文献
312.
理想斜变滤波器是一种被傅里叶逆变换定义的广义函数。设计理想斜变滤波器的实用数字滤波器是最重要的任务之一。推导了理想斜变滤波器的单位冲激响应的公式。提出了两种实用数字滤波器的设计模式:连续模式和离散模式。分析了3种已经存在的实用滤波器,设计了2种新的实用滤波器。通过一个仿真实验,比较了这5种滤波器。总的来说,以离散模式设计的离散方法优于以连续模式设计的连续方法。对于2种离散方法来说,无限长离散方法优于自适应长度离散方法,它们均可以得到较好的重建质量。对于3种连续方法而言,线性方法是最好的,可以重建出工程可用的CT图像,而常数方法和抛物线方法不能重建出可用的CT图像。 相似文献
313.
理想斜变滤波器是一种被傅里叶逆变换定义的广义函数。设计理想斜变滤波器的实用数字滤波器是最重要的任务之一。推导了理想斜变滤波器的单位冲激响应的公式。提出了两种实用数字滤波器的设计模式:连续模式和离散模式。分析了3种已经存在的实用滤波器,设计了2种新的实用滤波器。通过一个仿真实验,比较了这5种滤波器。总的来说,以离散模式设计的离散方法优于以连续模式设计的连续方法。对于2种离散方法来说,无限长离散方法优于自适应长度离散方法,它们均可以得到较好的重建质量。对于3种连续方法而言,线性方法是最好的,可以重建出工程可用的CT图像,而常数方法和抛物线方法不能重建出可用的CT图像。 相似文献
314.
多目标跟踪算法在目标发生遮挡、目标快速运动时容易跟踪失败,而且无法从失败中恢复跟踪.针对该问题,首先利用目标的外观信息、运动信息和形状信息多种信息融合的目标特征表示,准确地计算目标间的相似性,使同一目标之间相似性距离尽量小,不同目标间的相似性距离尽量大;其次,基于判别能力强大的相关滤波器和卡尔曼预估器结合的单目标跟踪器可以在目标遮挡、快速运动中准确地跟踪目标.实验结果表明,多目标跟踪算法能够实时准确地跟踪被遮挡的目标和快速运动的目标. 相似文献
315.
316.
针对奇异谱分析(singular spectrum analysis,SSA)方法在重建准周期项时容易存在频率混叠的现象,傅里叶带通滤波器(fourier band pass filtering,FBPF)提取准周期项时,边界值极易受到残留的趋势项的影响而导致其不够精确,本文提出了一种SSA与FBPF相结合的方法(SSA+FBPF),即先利用SSA方法对信号进行分层选组重建,再对重建信号进行傅里叶带通滤波。仿真试验结果表明在信噪比(SNR)为0.017的情况下,SSA+FBPF方法重建周期信号精度比SSA方法提高了35%,比FBPF方法提高了26%,这说明该方法不仅抑制趋势项对边界值的影响,而且具有良好抗噪声干扰的能力。将SSA+FBPF方法用于重建北斗卫星PC06和PC07的24h周期项,发现北斗卫星钟PC06和PC07周期项幅值均存在明显变化。 相似文献
317.
集合资料同化方法的理论框架及其在海洋资料同化的研究展望 总被引:3,自引:1,他引:2
在海洋动力系统的数值模拟中,海洋资料同化是一种能够有效融合多源海洋观测资料和数值模式的方法。它不仅可以显著地提高数值模拟的效果,构造海洋再分析资料场,还能有效减少海洋和气候预报时模式初始条件的不确定性。因此,海洋资料同化对于海洋研究和业务化应用具有非常重要的意义。资料同化方法的研究一直是大气、海洋科学的热门课题之一。其中,集合卡尔曼滤波器(EnKF)是一种有效的资料同化方法,自提出以来经过了20多年的发展和改进,已经在海洋资料同化中得到了广泛的研究和应用。近年来,随着动力模式的不断发展和计算能力的提高,粒子滤波器由于不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,也逐渐成为了当前资料同化方法研究的热点。本文分析和总结了目前关于集合卡尔曼滤波器和粒子滤波器的一些最新理论研究结果,在贝叶斯滤波理论的框架下讨论了这两类算法的关联和区别,以及各自在资料同化实践中的优势和不足。在此基础上,我们探讨了粒子滤波器应用于海洋模式资料同化的主要困难和目前可行的一些解决方法,展望了集合资料同化方法研究的新趋势,为集合资料同化方法的进一步发展和应用提供理论基础。 相似文献
318.
EnKF和SIR-PF在贝叶斯滤波框架下的比较和结合 总被引:3,自引:0,他引:3
贝叶斯估计理论为非线性、非高斯系统的数据同化提供了一个统一的框架。在本文中,我们利用著名的洛伦茨吸引子(Lorenz'63)模式对两种基于贝叶斯滤波理论的数据同化方法——集合卡尔曼滤波器(EnKF)和重取样粒子滤波器(SIR-PF)——进行了较为全面的比较。比较的结果揭示了两种方法的优缺点:即当集合成员数目较多时,SIR-PF的同化效果优于EnKF;反之,则EnKF的表现较好。进一步地,我们使用统计方法分析了两者表现的差异和原因。最近提出的一种集合卡尔曼粒子滤波器(EnKPF)通过使用一个可控的参数整合EnKF和SIR-PF的分析格式,可以结合两者的优点。本文在充分比较两种方法的前提下,重新阐释并改进了原有的EnKPF算法,使之适用于非线性的观测算子。通过使用相同的洛伦茨模式实验,我们揭示了EnKPF实质上提供了关于EnKF和SIR-PF的连续插值,使得后两者可以视为其特殊情况。并且,在集合成员数目有限的前提下,EnKPF可以在一定程度上避免滤波退化的发生,取得优于EnKF和SIR-PF的同化效果。 相似文献
319.
320.
全面系统地介绍了Calson提出的分布式联邦滤波器理论,给出了完整的信息分配与融合滤波流程及相应公式,讨论两类系统类型和四种设计的特性。首次提出INS/GPS/RDSS组合导航的设想,并对各子系统特点进行了探讨和对INS/RDSS子系统进行了建模,建议在实际开发中采用NR设计,该设计属于A类FKF系统。通过算例验证了NR模式融合结果的最佳性及优良的容错能力。 相似文献