基于一种新智能优化算法与谱相关方法对重力固体潮的分析

根据月球与太阳相对于地球位置的关系,建立一个三维正交分解模型来揭示重力固体潮中包含的谐波成分。在此基础上,提出一种基于单形邻域与多角色进化策略智能优化算法的独立分量分析方法,用以提高算法效率和全局寻优能力;并结合谱相关方法,对重力固体潮观测数据进行处理和分析,观察其频域和时域的变化。最后引入理论信号和理论计算值作为参考背景,以凸显其异常变化特征。研究表明,利用该方法可以有效地反映出重力固体潮潮汐的日波、半日波、长周期波等特征。同时,发现重力固体潮潮汐的异常变化中隐含有地震前兆信息,通过对云南地区观测数据的分析,在排除测量误差和环境影响外,发现在地震前2~5个月内,重力固体潮的长周期波均呈现出规律性的异常变化。这反映出地震的前兆异常信息,可能对地震时间和地点的预测提供依据。

基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法

为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构及矩阵变换后的相关元素求解最优参数,将高维矩阵最小化问题转化为一系列低维矩阵子问题,提升源信号恢复精度.通过求解简化的Frobenius范数目标函数降低算法复杂度.混合心电信号仿真结果表明,与QRJ2D,LUCJD,EGJLUD算法相比,本文算法在分离精度和收敛速度方面均有一定优势.

速度分解模型常见的几种应用

一、利用模型判断物体运动情况例1如图1所示,在不计滑轮摩擦和绳质量的条件下,当小车匀速向右运动时,物体A的受力情况是（ ）A.绳的拉力大于A的重力B.绳的拉力等于A的重力C.绳的拉力小于A的重力D.拉力先大于A的重力,后小于重力解析把小车的速度为合速度进行分解,即根据运动效果向沿绳的方向（径向）和与绳垂直的方向（切向）进行正交分解,分别是v2、v1.如图所示,

重力固体潮信号的独立成分分析与谱相关解调

针对提取重力固体潮潮汐谐波分量,分析各谐波分量间调制关系的问题,该文结合重力固体潮的产生机制建立了一种重力固体潮信号正交分解模型。利用独立分量分析算法和谱相关方法,分离出与模型相对应的独立分量信号,并从独立成分中解调出载波分量和被调制分量。从而完整地描述了地球自转产生的潮汐谐波与月球、太阳相对于地球轨道变化产生的潮汐谐波的正交分解关系。实验表明,此方法能有效地提取出重力固体潮信号中所包含的潮汐谐波信息,并揭示出该重力固体潮信号中存在3个线性叠加的独立分量,在月波分量和年波分量都以乘性调制的方式调制到半日波分量和日波分量上。

基于SCI／ERA方法的高效气动力降阶模型

由正交Walsh函数构造Walsh-单信号-复合-输入,对其作用下的计算流体力学响应采用单信号-复合-输入/特征系统实现算法SCI/ERA(Single-Composite-Input/Eigensystem Realization Algorithm)辨识得到离散时间非定常气动力状态空间降阶模型。通过对Isogai机翼剖面气动弹性算例的计算证明该方法具有和非定常计算流体力学方法相当的精度同时模型维数降低2个数量级;在模型构造时间上,SCI/ERA方法比脉冲/ERA方法计算效率提高24%,同时内存占用减小34%;由理论分析可知当耦合结构模态数目增加时,SCI/ERA方法所需的计算开销增幅远小于脉冲/ERA方法;采用频域平衡特征正交分解BPOD(Balanced Proper Orthogonal Decomposition)方法可以准确地从降阶模型中提取出一个低频二次降阶模型,同时保持与原模型相当的精度。二次降阶后模型维数进一步减小88%。

基于分布估计算法对重力固体潮信号独立主成分分析及谐波提取

固体潮信号是地球自转在月球和太阳作用下产生的混合复杂信号.本文提出一个重力固体潮信号的正交分解模型,通过将重力固体潮信号谐波分量,分解在两个正交的方向上,以提取独立的谐波分量.为了实现这一分解,本文采用独立成分分析算法进行验证分析.独立成分分析主要用于提取信号中的独立成分,但一般的独立成分分析算法具有对初始值敏感,收敛较早熟等问题.本文利用分布估计算法的学习概率模型全局寻优,克服独立成分分析算法缺点.通过实验仿真分析,改进算法可将重力固体潮信号成功分离出以下独立的谐波状态:半日波信号、日波信号、长周期波信号.并且,这些分离出的独立成分与本文提出的重力固体潮信号正交分解模型一致,分别对应于模型中的正交谐波分量.

基于一种单纯形邻域与多角色进化策略算法的重力固体潮信号独立成分分析

在重力固体潮信号中,反映地球、太阳、月亮等天体相对运动的潮汐谐波是相互独立的.所以,在重力固体潮的谐波分析中,只有提取出谐波中的独立成分,才能与相应的天体潮汐谐波对应.据此,本文提出一个重力固体潮信号的分解模型.该模型描述地球自转产生的潮汐谐波与月球、太阳相对于地球轨道变化产生的潮汐谐波的正交分解关系.为了从信号处理的角度实现这一模型描述的正交分解关系,本文提出了一种基于单纯形邻域与多角色进化策略的智能优化算法的独立成分分析方法,对重力固体潮信号进行独立成分分析,有效地从重力固体潮信号中提取出三个独立分量:一个为反映月球、太阳相对于地球轨道变化产生的长周期波系分量,一个为反映地球自转产生的日波系分量,一个为反映地球自转产生的半日波系分量.最终,从这些分解出的独立分量中进一步提取出具体谐波成分.

重力固体潮信号独立成分的谱相关解调与地震前兆信息提取

重力固体潮信号是一种多谐波的混合信号,为了提取其中所包含的地震前兆异常信息.本文结合重力固体潮的产生机制,建立了一种重力固体潮正交分解模型.在此基础上,利用独立分量分析算法实现重力固体潮信号的加性分解,然后针对独立分量中的调制关系,利用谱相关方法对其进行乘性解调.从而,完整地提取出了重力固体潮信号中丰富的潮汐谐波信息.进一步,引入理论计算值作为实际测量值的参考背景,在独立分量中凸显出原重力固体潮信号中的异常变化特征.通过对云南地区的实际震例研究表明,重力固体潮独立分量的异常特征与地震事件的时序存在密切的相关性.在地震发生前的1~5个月内,对应于重力固体潮信号长周期谐波系的独立分量在时域波形和循环相关谱方面均有明显的异常变化,而且普遍存在,充分反映了这一异常变化与地震前地壳内部能量的变化有关,很有可能就是重力固体潮信号中隐含的地震前兆信息.

小波变换在隐马尔科夫模型非参数估计中的应用

给出了隐马尔科夫随机动态系统模型,并且介绍了小波变换在隐马尔科夫模型(HMM)非参数估计中的应用,同时探讨了其中Haar小波正交级数估计量分解尺度的选取.

小波包变换叠前地震资料去噪方法研究

给出了一种不同常规的消除面波和高频随机干扰波的小波包变换方法。小波包变换是一种新的时频分析方法,优于小波变换和传统的Fourier变换,它能够对地震资料进行时频精细划分,准确描述具有相同频率的有效波与干扰波在时间-空间域的分布。利用小波包变换可以从叠前资料分离出面波、随机干扰等,再通过小波包重构,可有效地剔除干扰信息,保留有效信号。实际资料实验表明,小波包变换在去噪方面十分有效。