大港歧北斜坡三维地震深层目标精细处理及地质效果分析

歧北斜坡深层沙二、沙三段发育沿岸滩坝、辫状河水道及斜坡扇沉积体系。储层总体比较发育,但是横向变化大,单层厚度薄。现有地震资料横、纵向上地震分辨率低,无法满足砂体追踪和精细储层预测的要求。通过运用叠前反褶积、静校正、能量调整、叠后提高分辨率等技术,并实施处理解释一体化工作模式,处理质量过程控制等方法,使处理成果地震资料在保持地层波组特征不变的情况下,纵横向分辨率有了较大程度的提高,成像特征有了较大幅度的改善,基本上满足了地质需求。利用新处理的资料,通过井震结合,储层地球物理特征分析,在常规波阻抗反演的基础上,利用拟波阻抗反演的方法预测了沙二、三段各油组砂体的空间展布规律。取得了较好的地质效果。     

黄金价格的影响因素分析

自20世纪70年代以来,黄金非货币化使得黄金价格较少受到政府的控制,黄金市场投机活动频繁,造成黄金价格剧烈波动。先从理论上对影响黄金价格的因素作定性分析;然后利用1990年1月到2009年4月的月度数据,采用协整理论和误差修正模型对影响黄金价格的长、短期因素进行了定量分析。结果表明,美元汇率、美国通货膨胀率、石油价格和道琼斯工业指数等4个因素,无论是在短期还是长期内都影响着黄金的价格;而美国联邦基金利率只在长期内对黄金价格有影响,在短期内影响甚微。另外国际政治环境,重大的政治、战争事件都将影响黄金价格。     

针对IPv4协议的容错解码算法研究

在易错网络中传输IP (因特网协议)数据包时,除了网络拥塞之外,信道误码也容易导致数据包丢失。丢包对信源恢复会造成较大影响。为了降低误码导致的丢包率,该文研究了IPv4协议解码的可靠性问题,分析了IPv4(因特网协议版本4)协议各字段之间的相关性,建立了IPv4协议容错解码的理论模型,利用最大后验概率推导出容错解码的准则。在该基础上提出一种以分段方式估计协议字段的算法,实验结果表明该算法大大增强了IPv4协议解码的纠错能力。     

基于标定的任意半径柱面上2维条形码畸变校正

摘 要：二维条码在直接零件标识技术中应用越来越广泛,但存在标刻在柱形零件上的二维条码由于扭曲形变而无法识读的问题。为了校正这种畸变,论文分析了柱面二维条码的畸变形成原理,然后基于标定的机器视觉装置与透视投影原理建立柱面上二维条码畸变校正模型,最后通过图像信息估计出柱形零件半径参数信息,并代入畸变校正模型得到最终的校正结果。实验结果表明,该方法能够较好的校正自由半径柱面上二维条码的扭曲畸变。     

垂直姿态的非正交测量优化与校正

垂直小角度时,采用的非正交姿态测量方法旨在解决传感器输出信号极微弱和解算精度低等问题。描述了非正交坐标系的理论模型,对其进行了优化,确定了最佳偏置角度。利用补偿矩阵对因测斜仪安装问题引入的位置误差进行校正,通过井斜角和工具面角的解算结果验证校正效果。测试结果表明,在偏置角为45°时,姿态参数具有较高的解算精度;而数据校正能大幅度降低位置误差,进一步提高测量精度。     

A novel low-noise high-linearity CMOS transmitter for mobile UHF RFID reader

A novel CMOS transmitter with low TX noise and high linearity is implemented in a 0.18μm 1P6M standard CMOS process for Mobile UHF RFID reader.Adopting double-sideband amplitude-shift-keying(DSBASK)as the only modulation is supported,this transmitter has very low power consumption.A novel analog baseband circuit is proposed to reduce the transmitter noise.With a G′′m–cancellation technology,a highly linear up-conversion active mixer and a power amplifier driver are designed.The transmitter has a measured output1 dB compression point of 13.4 dBm.Occupying a silicon area of about 1 mm2and consuming 144 mW from a1.8 V voltage supply,the transmitter makes the Mobile UHF RFID reader communicate with a transponder in a distance of 1 m conveniently.     

实时洪水预报中基于岭估计的AR修正模型研究

为提高实时洪水预报精度,经常将水文模型与误差修正模型相结合,AR模型因其结构简单广泛应用于实时洪水预报误差修正。然而,实际应用显示,AR模型时常出现修正结果不稳定现象,表现为流量修正幅度过大,甚至出现“震荡”现象,严重影响修正效果。鉴于此,本文从矩阵特征值角度解释了AR模型出现不稳定现象的原因,并引入岭估计方法选择性利用流量信息更新自回归系数,使其更满足真实流量的涨落过程,增强该模型的稳健性。将新方法应用于蔺河口流域,结果显示岭估计方法显著提高了AR模型的稳健性,从而改善了模型修正效果,进一步提高了洪水预报精度。     

线性回归和BP神经网络在噪声监测中的应用

噪声监测系统能够自动测量噪声分贝值,并实时处理系统监测到的各种声音环境信息,但是在噪声监测系统的实际应用中,噪声的分贝值受到温度、湿度和大气压力等多个因素影响,与实际值存在误差.为了提高噪声的测量精度,必须使用相关技术进行校正,系统采用了线性回归和BP神经网络技术,研究了预测模型的因素和系数,分析了模型中因素的相关性,获得了噪声监测的自动校正模型.从线性回归和BP神经网络自动校正数据的测试效果看,优化了测量数据的容错性并改进了数据校正的精度,使预测模型的判定系数R2的值有了较大提升.     

基于线性多尺度模型的计算机网络数据流量预测

为了解决网络安全监控问题,提出了一种用于预测网络流量的算法.通过多个不同尺度的线性模型进行网络数据的组合预测,每个尺度的线性模型由经过滤波器滤波后的部分原始数据估计得到,最终的预测流量数据由多个尺度线性模型的平均预测值得到.选择的线性模型为自回归滑动平均模型,且尺度较小的线性模型对应自回归滑动平均模型的阶数较高.结果表明,本算法的预测精度高,整体预测误差的均值在10-3量级.     

基于LabVIEW的纤维投料机非线性偏差校正

针对纤维投料机在纤维称量过程中偏差过大的现象,在分析纤维投料机结构与工作原理的基础上,基于LabVIEW对纤维称量过程的数据采集,利用回归分析及最小二乘拟合原理,建立了纤维投料机质量称量过程非线性校正数学模型,并利用 LabVIEW 上位机系统将拟合系数实时反馈至可编程逻辑控制器( programmable logic controller,PLC)的质量称量控制模块,实现了对质量称量过程的实时自动校正.通过静态加载试验及沥青玛蹄脂碎石( stone mastic asphalt,SMA)混合料的路用性能试验对校正后的质量称量系统进行了验证.结果表明：采用该控制方式后,纤维质量称量偏差由校正前的7.3%下降至1.4%,达到了±2%的误差设计要求.校正后生产的SMA混合料空隙率降低了17%,车辙变形量减少,动稳定度提高了4.4%,抗弯拉强度与弯曲破坏劲度模量分别提高了7%和10%,且其他路用性能指标均比校正前有所提高,并与室内试验最佳纤维掺量下的性能相吻合,为避免纤维少投或多投现象的发生及提高SMA混合料的质量提供了一定的帮助.