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1.
地理信息标准化是很漫长的道路,在实践中常常由于规范性的缺乏而带来很多问题.本文试从提高数据字典的通用性、灵活性和可维护性角度出发,提出了通用基础地理信息数据字典系统的概念,并从规范数据生产过程的角度出发,产生了建立一套全新独立的、由向导生成的数据字典建库方案流程的思路.最后根据以上思路研制开发了空间数据库辅助设计系统.  相似文献   
2.
基于改进K-SVD字典学习方法的地震数据去噪   总被引:2,自引:0,他引:2  
为实现更好的地震数据去噪技术,笔者引入一种新的算法:快速迭代收缩阀值法(FISTA),通过FISTA和K-奇异值分解(K-SVD)不断迭代更新K-SVD字典,利用更新得到的K-SVD字典对地震数据进行稀疏表示,去除稀疏系数中较小的数值,使数据中的随机噪声得到压制。对层状模型合成地震记录,Marmousi模型合成地震记录以及实际地震数据进行对比实验,得出FISTA算法较OMP算法能更好地提高地震数据的信噪比,同时有效地保护了反射信号。  相似文献   
3.
论述了采用客户/服务器模型设计、实现化学试剂管理数据库的方法和技术。通过网络平台完成院各部门的年度化学试剂申报、统计和管理工作,可以充分发挥校园网的通讯优势。解决了长期存在的化学试剂手工管理所带来的效率低、申报不及时甚至重复申报等问题。  相似文献   
4.
数据字典在地质矿产术语分类代码修编平台中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
汪新庆  康承旭 《江苏地质》2014,38(3):408-411
基于B/S模式的《地质矿产术语分类代码》(GB 9649-1988)修编平台是提高该标准修编工作效率的一种必然手段,而数据字典在该平台中的穿插使用保证了修编工作的合理与安全.通过论述数据字典技术在实现修编平台的修编权限控制、修编版本管理功能中的具体应用,体现了数据字典技术在数据处理方面的独特优势.数据字典技术在该平台中的应用,不仅对修编人员的修编权限进行了灵活的约束,而且修编过程中产生的不同版本也得到了有效的管理.  相似文献   
5.
金炜  符冉迪  叶明 《遥感学报》2012,16(2):275-285
提出一种基于过完备字典稀疏表示的云图超分辨率算法。首先,联合训练针对低分辨率与高分辨率云图块的两个字典Dl和Dh,保证对应的低分辨率与高分辨率云图块关于各自的字典具有相似的稀疏表示;其次,通过求解优化问题,获得待处理云图每个低分辨率云图块关于Dl的稀疏表示,并将表示系数用于Dh以生成对应的高分辨率云图块;最后,运用最速下降算法,得到满足重构约束的高分辨率云图。红外与可见光云图的数值实验验证了本文算法的有效性,表明本文算法在视觉效果及PSNR指标上均优于插值方法。  相似文献   
6.
徐大卫  张荣  吴倩 《遥感学报》2015,19(2):263-272
结合小波变换及字典学习提出了一种针对高光谱图像的压缩算法。该算法首先通过小波变换构建多尺度样本集,在小波域使用K-均值奇异值分解(K-SVD)方法学习得到原子尺寸不同的多尺度字典,然后在稀疏表示的过程中,定义一个原子使用频次筛选因子,通过统计局部最优波段稀疏表示时原子使用情况,结合筛选因子对字典原子进行优化筛选,使用精简后的字典对其余波段进行稀疏求解,最后针对不同尺度的表示系数采用自适应的量化编码。实验结果表明,与目前常用的3D-SPIHT和其他的多尺度字典学习算法相比,本文算法在中低比特率下,具有更好的重建性能。  相似文献   
7.
魏士俨  马友青  刘少创 《测绘科学》2013,38(2):17-18,25
月面地形信息对于嫦娥3号的安全降落是至关重要的。本文提出了一种基于压缩感知的超分辨率DEM重建方法,得到了虹湾(嫦娥3号的拟着陆位置)的超分辨率DEM。该方法先根据经过模糊处理并加入噪声的低分辨率DEM重建原始的高分辨率DEM,采用K-SVD算法完成高、低分辨率过完备字典Ah和Al的学习;再获得低分辨率DEM块的稀疏表示,并将表示系数用于高分辨率字典以生成对应的高分辨率DEM块;最后运用最小二乘算法得到满足重构约束的高分辨率DEM。实验验证了算法的有效性,表明其在视觉效果及RMSE指标上均优于插值方法。  相似文献   
8.
PRB数字地质填图前期数据准备及PRB过程字典库建立   总被引:8,自引:0,他引:8  
PRB数字地质填图前期数据准备包括软硬件准备、地形图数值化、前人资料的收集和室内录入、多元数据的叠加和整合、PRB过程字典库的编制等方面.PRB过程字典库由结构化字典、填缺式字典和描述性字典3部分组成.结构化字典和填缺式字典可直接查询, 为1~1.5级字典, 描述性字典为2级字典, 需要2级查询.不同的字典类型均以文本文档的形式存在, 文件名后缀为.DIC.   相似文献   
9.
在多孔隙含水层中地面磁共振(surface nuclear magnetic resonance,SNMR)信号呈现多弛豫衰减特性,常规盲源分离方法和单指数拟合方法引起信号严重失真和信息缺失等问题.本文提出了基于稀疏表示的随机噪声背景下多弛豫SNMR信号的提取方法.根据SNMR信号的衰减特征,设计了精确刻画SNMR信号且与随机噪声不相关的离散衰减余弦冗余字典.其次,针对多弛豫SNMR信号稀疏度未知的问题,通过设置合理的残差比阈值控制迭代次数,改进了广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit,gOMP)算法,使得该方法应用于SNMR信号的提取时,具有更好的自适应性和普适性.再次,鉴于SNMR测量数据为多次独立重复采集的结果,提出了基于数据流的SNMR信号提取策略,在提高算法鲁棒性的同时,保证了信号提取结果的唯一性.最后,通过仿真和实测数据证明了基于gOMP算法的稀疏表示方法可以显著地提升多弛豫SNMR信号的提取质量,降低随机噪声对含水层反演结果的影响,提高SNMR探测能力.  相似文献   
10.
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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