基于压缩感知的小波域地震数据实时压缩与高精度重构

地震数据压缩是解决地震仪无线数据传输的一项关键技术。现有技术方案是对现场数据变换编码,消除其冗余达到压缩效果,再解码反变换恢复原始数据。这类方案需要对完整采集的地震数据进行操作,不仅时效性差,造成了硬件资源浪费,而且数据解码难以高精度恢复。针对以上问题,本文基于压缩感知理论(CS)提出一种新的地震数据压缩重构方案,通过构造混沌伯努利测量矩阵(CBMM)对地震数据小波变换后的稀疏系数进行压缩,在下位机端实时编码;为了提高重构精度,采用贝叶斯小波树结构CS重构算法(BTSWCS),根据小波树结构统计特性,构建一个分层贝叶斯CS先验模型,利用马尔科夫链蒙特卡洛推理对模型参数后验估计,在上位机端恢复原始数据。实际地震数据处理表明,使用本方法对总采样点为2~8的数据压缩,压缩时间可缩短至1.0×10^(-5)s。低信噪比情况下,本文重构算法使峰值信噪比(PSNR)值至少提升5dB。

企业全面预算管理成熟度模型构建研究

本文以内部控制五要素理论为基础,系统地分析了企业全面预算管理系统的构成要素和影响因素,借鉴了软件能力成熟度集成模型的构造方法和分级评价思想,结合中国企业预算管理实践开发了企业全面预算管理成熟度模型(CBMM)。CBMM模型以中外企业预算管理的经验和全面预算的概念为基础,用以指导企业如何运用预算技术方法、实施过程和如何制定与之相适应的管理体系。CBMM模型实现了对企业预算管理水平的定量测量,也是一套保障预算管理实施效果、提高预算工作效率、改进预算流程的全面预算管理模式与标准规范。

“互联网 +”时代下烟草基层企业全面预算管理突破之路初探

2017年,国家烟草专卖局印发烟草行业“互联网+”行动计划,有序推进烟草产业与互联网融合发展。基于此,本文主要阐述如何把握“互联网+”时代的契机,探索寻求烟草商业企业全面预算借助其他管理工具提升突破之路。