十字域去噪技术在沙漠低信噪比地区的应用

十字域去噪技术是一种三维锥体滤波,最广泛应用在针对面波噪音的去除上。古城地区由于受地表巨厚沙丘影响及地震地质条件的限制,野外采集的地震资料信噪比很低,不仅存在高能面波干扰,还存在很强的高速折射波噪音,检波点域线性干扰尤其严重。根据古城地区原始地震资料噪音特点,分别针对低速低频面波噪音和高速高频折射波噪音的设计滤波器,两次应用十字域去噪技术,在最大程度保护信号的同时,有效地去除了面波和折射波等线性干扰,提高了资料信噪比,改善了成像质量,取得了很好的效果。实际应用表明,十字域去噪技术相比传统的二维F-K滤波具有明显的优势。     

基于堆叠稀疏去噪自动编码网络与多隐层反向传播神经网络的铣刀磨损预测模型

刀具磨损状态是机械加工过程中需考虑的重要因素之一.针对铣刀磨损的在线预测问题,建立了一种基于深度学习的铣刀磨损预测模型.首先,将采集到的铣刀切削时的振动信号进行小波去噪后,利用快速傅里叶变换和小波包分解等技术提取时域、频域及时频域上的特征参数,并根据相关性分析从中筛选出合格的特征参数合并为特征向量,以此作为堆叠稀疏去噪自动编码网络(SSDAE)的含噪样本.其次,利用特征后处理的方式对已经筛选出的特征参数进行单调不递减及平滑处理,并将其作为SSDAE的无噪样本来训练该网络.然后,将经过SSDAE降维后的特征向量作为多隐层反向传播神经网络(BPNN)的输入,以这些特征对应的实际铣刀的磨损量作为标签对该网络进行拟合训练.最后,对训练好的模型进行实验验证,通过测试数据集和人为加入噪声的测试数据集的对比,结果显示所提模型不仅具有较高的预测精度,还具有较高的鲁棒性.     

基于布里渊散射的海水参数测量反演算法研究

海洋温度和盐度是重要的海洋环境参数，对了解海洋性质、生物多样性具有重要作用。本文基于碘分子吸收池的边缘探测技术，将携带有温度信息的布里渊散射光分为三束，这三束光分别通过三个压强不同的碘分子吸收池，形成三个探测通道，得到两个信号的强度比值信息；之后利用迭代算法即可同时反演出被测区域的温度和盐度信息。采用探测器输出信号强度比值的形式能有效抑制激光器光强抖动带来的影响。为将测温误差控制在0.2 K以内，所提算法对探测器输出强度比值的随机抖动程度为1.3‰。本技术路线具有不受入射角影响、测量速度快、无需事先知晓盐度信息等优势，有望应用于机载、星载等移动平台上。     

不同段数爆破地震波的反应谱分析

为了研究段数对反应谱特性的影响,基于某石方控制爆破工程爆破振动实测数据,对不同段数爆破振动信号进行了反应谱分析。首先,利用实测的爆破振动速度信号采用直接微分法获得了加速度信号,并利用EEMD分解对加速度信号进行低通滤波去噪处理,获得了准确清晰的加速度曲线。然后,利用精确法求得了不同段数下爆破振动信号的速度反应谱和标准速度反应谱。分析结果表明:不同段数的爆破振动质点峰值速度与速度反应谱的峰值速度并不存在对应关系,因此分段数的选择应综合考虑结构对爆破振动的动态响应。     

关于全球经济格局与城市竞争力的思考(上)

前言2020年,新冠疫情的大流行,对全球经济与贸易带来了严重冲击。世界将往何处去?未来十年是否会成为人类"失去的十年(Lost Decade)"?联合国最新发布的《2020年贸易与发展报告》向全人类提出了严峻的拷问。在这个充满不确定性的世界,人类还能否争取一个更加美好的未来?     

房地产去库存化问题及对策

阐述了我国房地产去库存压力的分布特征,分析其存在的原因,包括房价泡沫化严重、供求市场逆转、城市资源薄弱等方面;并进一步总结出房地产去库存的对策,包括控制土地供应、进一步释放市场需求与提升城市区位吸引力。     

一种5-甲磺酰基-1H-吡啶-2-酮的合成方法

以5-溴-2-甲氧基吡啶为原料,经取代、过氧化、脱甲基化3步制备了5-甲磺酰基-1H-吡啶-2-酮.取代过程选用正丁基锂先与5-溴-2-甲氧基吡啶进行卤素-锂交换反应,再用二甲基二硫醚进行亲核取代,反应彻底且收率较高.过氧化过程选用间氯过氧苯甲酸作为过氧化剂,将甲硫基氧化为甲磺酰基,此步选用n(2-甲氧基-5-甲硫基吡啶)∶n(间氯过氧苯甲酸)=1.00∶2.50的投料比,有较好的收率.在脱甲基化过程中选用氢溴酸醋酸溶液进行脱甲基化,目标产物直接在醋酸中析出,提纯较为简便.目标产物的总收率为58.03％,其结构经1H NMR、13C NMR和IR确证.该方法操作简单,收率较高,易提纯,可大批量生产.     

分数阶全变分泊松去噪的快速线性化增广拉格朗日方法

近年来,有关分数阶全变分(FOTV)的图像去噪问题被广为研究。快速傅里叶变换(FFT)是求解相关子问题最常用的方法,但是FFT只适用于周期边界条件。为了能在非周期边界条件下也能实现好的去噪效果,针对FOTV泊松图像去噪模型,结合增广拉格朗日方法(ALM)和线性化技术提出新的算法。实验表明,在周期边界条件下,与采用FFT的增广拉格朗日方法相比,本文提出的算法在达到几乎相同的去噪效果时,收敛速度较快。而且在零Dirichlet边界条件时,也能实现好的去噪效果。