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随着深度神经网络技术的发展,卷积神经网络(CNN)被越来越多地应用于地震数据的噪声压制中。常规CNN方法一般是在时间域进行,为了提升CNN方法对地震噪声的压制效果,提出了基于连续小波变换(CWT)的CNN地震噪声压制方法。该方法首先将一维时间域信号通过CWT转换为二维时频域信号。然后,在利用CNN对时频谱进行噪声压制时,提出了两种策略:能量谱策略(策略Ⅰ)是将CWT计算的复数矩阵的振幅谱作为CNN的训练样本,保持相位谱不变;复矩阵策略(策略Ⅱ)是将复数矩阵的实部和虚部图谱作为CNN的不同通道分别进行处理。最后,对于CNN的输出结果,利用逆连续小波变换(ICWT)将二维复数矩阵还原成一维地震信号。为了定量地对比方法的效果,提出利用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)和均方根误差(RMSE)3个指标对比基于两种CWT策略的CNN方法与其它常规滤波(包括低通滤波、小波滤波和中值滤波)方法的噪声压制效果。相较于常规滤波方法,数值实验表明基于CWT策略的CNN方法具有更好的随机噪声和涌浪噪声压制效果。为了提高模型处理地震数据的泛化性,引入迁移学习对预训练模型进行微调。迁移学习的成功应用... 相似文献
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174.
在热塑性聚氨酯(TPU)中引入超支化聚酰胺HyPer,利用傅里叶红外光谱研究了HyPer对TPU分子间氢键的影响;同时采用旋转流变仪及差示扫描量热仪研究了HyPer对TPU的结晶及流变性能的影响规律。结果表明,HyPer可以与TPU中的氨基甲酸酯形成分子间氢键,显著提高了TPU中羰基峰的氢键化程度; 另外,HyPer的加入对TPU有显著的增塑作用,特性黏度降低,分子间活动能力增加,提高了TPU的结晶速率和结晶度;添加0.25 %(质量分数,下同)的HyPer降低了TPU的熔体黏弹性,有利于泡孔生长,发泡倍率提高30 %,而HyPer含量提高增强了 TPU的结晶度,结晶度的提高一方面可以促进泡孔成核,另一方面可以抑制泡孔生长,有利于泡孔密度的提高,泡孔尺寸的减小。 相似文献
175.
研究了被炭粒子堵塞的钛过滤片透过能力的恢复方法。将堵塞程度平均为55%和95%的两组钛过滤片,用超声清洗和重铬酸钾洗液浸泡不同时间,然后测试其透过性能的恢复效果,证明钛过滤片被炭粒子堵塞的程度、处理方法、洗液配方及处理时间对透过性能的恢复能力都有影响。超声波处理的效果最好,而且滤片被堵塞的程度越小,透过能力越容易恢复。 相似文献
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178.
179.
180.
介绍了一项采用回转窑生产电焊条用还原钛铁矿的发明专利技术,同传统的隧道窑及“馒头”窑生产工艺相比,回转窑生产工艺具有产量大、环境污染小、节约资源及能源、产品质量相对容易稳定的特点。采用该工艺生产的产品使用性能与传统还原钛铁矿产品相当。 相似文献