版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、地下介質(zhì)特性變化信息對探索地震物理預(yù)測具有重要的意義,精密主動地震監(jiān)測系統(tǒng)為動態(tài)觀測地下介質(zhì)物性變化提供了一種可能的途徑。精密主動地震監(jiān)測以精密控制震源為信號源,該震源具有輸出大噸位力、精確控制頻率和相位的特點,可長時間重復(fù)對地激發(fā)低強度信號,通過高精度的觀測系統(tǒng)獲得記錄資料,采用專門的數(shù)據(jù)處理方法來提取地下介質(zhì)特性信息。影響精密主動地震監(jiān)測效果的關(guān)鍵在于震源信號質(zhì)量及信號提取技術(shù),本文從提高觀測資料的信噪比和分辨率的角度來研究震源掃描
2、信號設(shè)計和信號提取方法。
在考慮到精密控制震源旋轉(zhuǎn)特性的基礎(chǔ)上,研究了多種掃描信號設(shè)計方案,提出了掃描信號設(shè)計的能量均衡原則和信噪比均衡原則,通過離散點擬合來生成掃描信號。通過實際計算表明,按照發(fā)射頻譜、相關(guān)子波形態(tài)和發(fā)射能量三個方面的評價,離散點擬合掃描信號設(shè)計方法可以靈活設(shè)計出分辨率高的發(fā)射信號,對提高精密主動地震監(jiān)測的震相信息分辨率具有實際意義。
在信號提取方面本文研究并提出了加權(quán)匹配濾波方法來抑制短時突發(fā)噪聲
3、對精密控制震源信號提取的影響。通過評估記錄中的噪聲水平時間分布取得對應(yīng)時段的權(quán)重,對噪聲水平高的時段分配較小的權(quán)重,噪聲水平較低的時段分配較大的權(quán)重,再進行加權(quán)匹配濾波,達到降低短時突發(fā)噪聲對有用信號的影響、有效提高輸出信號信噪比的目的。
精密主動地震監(jiān)測產(chǎn)生觀測數(shù)據(jù)量十分龐大,需要合適的處理軟件才能高效完成處理任務(wù),為此本文探索在Linux環(huán)境下開發(fā)相關(guān)軟件。本文基于GTK+圖形庫提出了適用于Linux環(huán)境下的圖形用戶界面軟
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 微弱多源故障聲發(fā)射信號提取方法研究.pdf
- 暫態(tài)信號參量發(fā)射陣波形控制方法研究.pdf
- 耳聲發(fā)射信號檢測與信號處理新方法的研究.pdf
- 基于盲分離的煤巖破裂聲發(fā)射信號提取方法的研究.pdf
- 基于時頻能量分析的聲發(fā)射特征信號的提取方法研究.pdf
- 耳聲發(fā)射信號快速檢測方法研究.pdf
- 聲發(fā)射信號處理及源定位方法研究.pdf
- 井下信號提取與傳輸方法研究.pdf
- 心臟電信號的提取方法研究.pdf
- 雷達信號細微特征提取方法研究.pdf
- 基于EMD的水泵狀態(tài)聲發(fā)射信號特征提取研究.pdf
- 巖石聲發(fā)射信號特征與分析方法研究.pdf
- 跳頻信號特征提取及信號分選方法的研究.pdf
- 滑動軸承聲發(fā)射信號形態(tài)濾波及分形特征提取方法.pdf
- 電纜故障信號特征提取方法研究.pdf
- 隨鉆地震鉆頭信號提取方法研究.pdf
- 胎兒心電信號提取方法研究.pdf
- 井下信號提取與傳輸方法研究(1)
- 雙閉環(huán)控制精密直流信號源的研究與設(shè)計.pdf
- 心音信號的提取和處理研究.pdf
評論
0/150
提交評論