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地震数据的随机噪声去除是地震数据处理中的一项重要步骤,双稀疏字典提供了两层稀疏模型,比单层稀疏模型可以更好地去除噪声.该方法首先利用contourlet变换对地震数据进行稀疏表示,然后在contourlet域中使用快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage-thresholding algorithm,FISTA)对初始字典系数进行更新,接着采用数据驱动紧标架(data-driven tight frame,DDTF)在contourlet域中得到DDTF字典并通过FISTA得到更新后的字典系数,最后通过DDTF字典和更新后的字典系数获得新的contourlet系数,并对新的contourlet系数进行硬阈值和contourlet反变换得到去噪后的数据.通过模拟数据和实际数据的实验证明:与固定基变换去噪方法相比,该方法可以自适应地对地震数据进行稀疏表示,在地震数据较为复杂时得到更高的信噪比;与字典学习去噪方法相比,该方法不仅拥有较快的去噪速度,而且克服了字典学习因为缺少先验约束造成瑕疵的缺点. 相似文献
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通过把地层格架信息作用于立体层析Fréchet导数矩阵,使得更新后的速度模型呈现出符合地质规律的块状特征.地层格架信息基于立体层析反演中得到的反射点位置进行非规则B样条插值拟合得到,因此在反演中它将会随着反射点位置的更新自然得到更新.与前人提出的保边缘层析算法或多层立体层析算法相比,本文提出的地层格架正则化无需引入混合正则化项或定义某种复杂的混合速度格式,更为直接也更容易实现.理论和实际数据算例证实了该正则化技巧的稳健性和可靠性,能够得到与实际地质构造特征更为一致的地质一致性反演结果. 相似文献
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阿伯德尔国家公园位于号称肯尼亚“水塔”的阿伯德尔山脉上,是肯尼亚重要的旅游景区和珍稀动植物保护区,开展该地生态环境质量评价对肯尼亚水资源保护与可持续发展具有重要的意义。本研究基于1987-2018年的Landsat系列遥感数据,通过计算综合遥感生态指数RSEI,结合趋势线分析法对阿伯德尔国家公园近32年间生态环境质量变化进行客观定量分析。研究结果显示:① 1987-2018年研究区RSEI均值从0.62下降到0.51,生态环境质量退化的区域面积为551.52 km 2,占总面积的71.85%,表明在气候变化和人类活动影响下,1987-2018年研究区的环境状况呈恶化趋势;②环境质量显著恶化的区域主要分布于亚高山植被区和东部低海拔森林覆盖区,亚高山地区植被生态系统结构单一,稳定性差,对气候变化和人类活动更为敏感;而东部区域存在过度开发,非法砍伐森林等现象,且旅游开发强度大,环境恶化与人类活动密切相关。 相似文献
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针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。 相似文献
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基于正交匹配追踪的声层析方法 总被引:2,自引:0,他引:2
声速剖面的变化会对声传播产生较大的影响,经验正交函数模型经常用来实现对声速剖面数据的简化描述。然而在内波、湍流等海水不均匀性存在时,这种正则化操作会造成声速重构精度的大幅降低。本文利用字典学习生成声速剖面的非正交原子,在稀疏编码时采用正交匹配追踪(OMP,Orthogonal Matching Pursuit)算法,更新字典则使用KSVD (Kernel Singular Value Decomposition)的字典更新算法。由于字典学习不需要强制使用正交条件,对于训练数据更加灵活,从而可以使用少数的原子组合达到更高的重构精度。利用一次浅海声学实验多次测量的声速剖面研究了海水声速剖面的经验正交函数表示和字典学习,研究表明:相比于正交函数表示,学习字典可以利用少数原子(甚至一个原子)更好的解释声速剖面扰动。字典学习可以提高声速剖面的稀疏性,从而提高声速剖面的反演精度。 相似文献
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以番红砗磲(Tridacna crocea)为实验对象,通过单因素对比实验对其外套膜色素的提取条件进行了优化,并利用薄层层析色谱法对色素组成进行了初步分析。结果表明:丙酮和乙醇为适宜的番红砗磲外套膜色素提取剂;使用丙酮为提取剂时,浸提时间为4 h,提取温度为25℃,料液比为1︰40。使用乙醇为提取剂时,浸提时间为4 h,提取温度为30℃,料液比为1︰200;利用薄层色谱法分离外套膜颜色为蓝色和红棕色的番红砗磲外套膜色素后发现,蓝色番红砗磲外套膜色素由9种色素组分构成,红棕色个体番红砗磲外套膜色素由10种色素组分构成。 相似文献