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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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为了得出雾霾气象成因机制、影响因素和时空分布特征,以石家庄市区与郊县为研究区域,将2013年9月至2016年12月石家庄市各市区、郊县的PM2.5历史监测数据中的有效数据进行了数据分析处理得到雾霾浓度数据,还有温度、降水、风速、地形和人口密度等数据,运用GIS分析的方法,模拟绘制石家庄雾霾的时空分布图、雾霾与各影响因子的专题对比图,得到雾霾形成机制的因子、雾霾的时空分布规律、雾霾季节变化特征、雾霾与地形间的关系等;运用数据分析软件OriginPro8.SR3分析雾霾浓度与风速数据、降雨数据、温度数据间的相关性。 相似文献
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