BMS信号中W-MFDFA方法的稳定性和抗噪性分析

为使滑动窗多重分形去趋势波动分析法(W-MFDFA)在非线性信号序列的分析中得到更好的应用推广,采用W-MFDFA方法分析BMS信号的多重分形特性,从参数的选择和噪声的影响2个方面分别对算法的稳定性和抗噪能力进行了分析。结果表明:算法受拟合阶数的影响不大,具有良好的稳定性,对于多重分形信号序列,2阶的W-MFDFA具有更高的计算精度;对添加了不同强度噪声的序列,噪声强度越大,对W-MFDFA的影响也越大,相较于随机噪声序列,W-MFDFA对高斯噪声具有较好的抗噪能力。

浅海Scholte波的频散特性研究

为了研究Scholte波在浅海传播过程中的频散特性,基于海底半无限空间模型推导了Scholte波特征方程,对两种典型弹性固态海底条件下Scholte波的频散特性进行仿真计算。利用小波变换对试验数据进行时频分析,确定了Scholte波能量集中的频段。采用滑动窗分析法研究Scholte波的频散特性。对湖上试验数据分析发现,Scholte波能量主要集中在5~15 Hz,其中在5~10 Hz存在明显的频散现象。结果表明:湖上试验分析与理论仿真结果的频散规律一致,滑动窗分析法可用于分析Scholte波的频散特性。

源致内波引起的声场扰动及其检测方法

水下目标体在密度分层流体中航行时会激发内波,这种内波常被称为源致内波,具有难以消除的特性.本文对声波穿过运动球体激发内波后产生的起伏进行研究,结果表明源致内波对声场的影响范围远大于目标体,声场变化的强度与覆盖范围均与目标穿越角度呈反比.进一步提出了一种基于滑动窗主分量分析的处理方法,通过短时窗信号子空间重构对声场微弱起伏进行增强处理,并用湖上实验证明了所提方法具有稳健性.研究结果表明,基于源致内波声起伏的探测方法可以对目标进行探测,具有覆盖范围广、稳健性高的优点.

Research on Gaussian distribution preprocess method of infrared multispectral image background clutter

This paper introduces a sliding-window mean removal high pass filter by which background clutter of infrared multispectral image is obtained. The method of selecting the optimum size of the sliding-window is based on the skewness-kurtosis test. In the end, a multivariate Gaussian distribution mathematical expression of background clutter image is given.

小波分析在致密砂岩气层识别中的应用

致密砂岩储层孔隙度低、渗透率低、非均质性强,气层所对应的测井响应特征较为复杂,气层识别和评价难度较大,多解性突出.以三水模型、岩心、地质和试气资料为基础,采用能量谱峰值与能量加权累计法定量分析致密砂岩气层的电阻率与自由流体孔隙度组合曲线的小波多尺度能谱特征,以及小波包能量谱特征.组合曲线的多尺度小波能量谱分析方法在致密砂岩气层识别中气层的能量谱与水层的能量谱明显不同,并用其识别苏里格地区的致密砂岩气层.结果表明识别致密砂岩气层能量加权累计法定量分析比小波能量峰分析效果更好.