小波多尺度分析在地球重力场中的应用研究

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作为地球的重要物理特征之一,地球重力场是地球物质分布和地球旋转运动信息的综合反应。地球重力场的知识是地球科学,特别是大地测量学、固体地球物理学和海洋学的巨大进展中不可缺少的重要基础信息源。因此,对地球重力场的认知和研究成为现代大地测量学及其它相关地学学科发展的最活跃的领域之一。 重力探测技术的突破性进展,以及和空间技术、卫星定位技术发展的交叉并进,从根本上改变了重力场研究中技术落后于理论的局面。多样化、高精度的重力探测手段提供了丰富的地球重力场信息,这将导致以前所未有的精度和分辨率确定地球重力场的精细结构成为可能。另外,技术上的突破也强化了地球重力场在地球科学中的作用和地位。在这种新形势下,地球重力场的研究必须要在理论和方法上有新的突破。 小波分析是近几十年来发展极为迅猛的一个数学分支,由于具有局部化分析和多尺度分析的能力,在众多学科领域得到广泛应用。在地球重力场的理论研究和数值计算等方面,小波分析也有不少的应用。本文把小波多尺度分析的思想和方法应用到地球重力场研究中,以期在重力场数据处理与解释方面得到一些有益的结果。利用多尺度分析方法来研究地球重力场具有以下几个优点:(1)地球重力场是一个多尺度场,它在不同的空间尺度或时间尺度上表现出不同的特性,多尺度分析有助于更好地认识地球重力场的性质。(2)空间和时间多尺度是地学过程和现象的客观属性,研究这些过程和现象需要不同尺度的重力场信息,对地球重力场的多尺度分析有利于研究各种尺度的地球动力学现象。(3)除了地面重力数据外,可用的重力场数据还有航空重力数据、卫星测高数据、卫星跟踪卫星数据、甚至卫星重力梯度数据等,这些数据是利用不同传感器在不同高度上观测得到的,对重力场具有不同的分辨能力,是重力场在不同尺度上的表现。要最佳的逼近地球重力场必须融合所有类型的观测数据,而多尺度分析在多尺度数据的联合处理方面具有一定的优势。因此,将多尺度分析用于地球重力场的研究有望改进一些传统的理论和方法。 本文围绕“多尺度”这个主线展开,研究了小波多尺度分析在重力信号向下
摘要第5-8页
Abstract第8页
第一章 绪论第18-30页
    1.1 引言第18-20页
    1.2 尺度的概念和多尺度分析第20-22页
        1.2.1 尺度的概念第20-21页
        1.2.2 多尺度分析第21-22页
    1.3 地球重力场的多尺度特性第22-23页
    1.4 小波分析应用于大地测量的研究进展第23-28页
        1.4.1 小波分析在重力场逼近中的应用第24-25页
        1.4.2 滤波与估计的小波分析方法第25-26页
        1.4.3 小波分析用于改善数值计算方法第26-27页
        1.4.4 小波分析在地球物理解释中的应用第27-28页
    1.5 论文的主要研究内容第28-30页
第二章 小波分析基本理论第30-57页
    2.1 引言第30-32页
        2.1.1 概述第30-31页
        2.1.2 符号说明第31-32页
    2.2 小波与连续小波变换第32-36页
        2.2.1 基本概念第32-33页
        2.2.2 连续小波变换的性质第33-34页
        2.2.3 小波的数学特性第34-36页
    2.3 二进小波变换第36-39页
        2.3.1 一维信号的二进小波变换第36-38页
        2.3.2 二维信号的二进小波变换第38-39页
    2.4 多尺度分析与Mallat算法第39-44页
        2.4.1 多尺度分析第39-42页
        2.4.2 Mallat分解与重构算法第42-43页
        2.4.3 函数数值形式的多尺度分解和重构第43-44页
    2.5 二维正交小波变换第44-47页
        2.5.1 二维正交小波变换第44-46页
        2.5.2 快速算法第46-47页
    2.6 小波变换与傅立叶变换的比较第47-49页
    2.7 小波分析与奇异性检测第49-52页
        2.7.1 Lipschitz指数第49-50页
        2.7.2 小波变换与L指数的关系第50-51页
        2.7.3 检测函数奇异性常用的小波第51-52页
    2.8 小波分析用于信号的滤波和消噪第52-56页
        2.8.1 小波分析在滤波处理中的应用第52-53页
        2.8.2 小波分析用于信号消噪第53-56页
    2.9 本章小结第56-57页
第三章 多尺度边缘在向下延拓中的应用第57-75页
    3.1 小波多尺度边缘分析第57-62页
        3.1.1 多尺度边缘检测第58-59页
        3.1.2 多尺度边缘重构第59-62页
    3.2 地球重力场的多尺度边缘第62-65页
        3.2.1 多尺度边缘的物理含义第62-65页
        3.2.2 多尺度边缘的特点第65页
    3.3 基于多尺度边缘约束的向下延拓方法第65-70页
        3.3.1 向下延拓的常用方法第65-68页
        3.3.2 多尺度边缘约束第68-70页
    3.4 算例分析第70-74页
        3.4.1 算例一第70-71页
        3.4.2 算例二第71-73页
        3.4.3 分析与讨论第73-74页
    3.5 本章小结第74-75页
第四章 重力异常反演的多尺度方法第75-103页
    4.1 重力异常反演的定义与方法第75-77页
        4.1.1 重力异常反演的定义第75-76页
        4.1.2 重力异常反演方法第76-77页
    4.2 小波分析在位场数据处理中的应用第77-79页
    4.3 重力异常分离的多尺度方法第79-85页
        4.3.1 概述第79-80页
        4.3.2 重力异常的多尺度分解第80-82页
        4.3.3 算例第82-85页
    4.4 重力异常的多尺度边缘第85-93页
        4.4.1 均质球体第86-87页
        4.4.2 均质水平圆柱体第87-88页
        4.4.3 台阶体第88-91页
        4.4.4 二度直立柱体第91-92页
        4.4.5 倾斜薄板第92-93页
    4.5 基于多尺度边缘的重力异常反演第93-98页
        4.5.1 根据多尺度边缘确定场源的形状第93-94页
        4.5.2 根据多尺度边缘确定场源参数第94-97页
        4.5.3 讨论第97-98页
    4.6 算例第98-101页
    4.7 本章小结第101-103页
第五章 基于多尺度分析的最小二乘配置第103-125页
    5.1 引言第103-104页
    5.2 最小二乘配置第104-107页
        5.2.1 随机配置第104-105页
        5.2.2 确定性配置第105页
        5.2.3 统计配置第105-106页
        5.2.4 最小二乘配置存在的问题第106-107页
    5.3 最小二乘配置与数据分辨率第107-112页
    5.4 多分辨最小二乘配置第112-118页
        5.4.1 基本原理和公式推导第112-115页
        5.4.2 模拟算例第115-118页
    5.5 非稳态配置的解法第118-123页
        5.5.1 引言第118-119页
        5.5.2 Galerkin方法第119-120页
        5.5.3 Vaguelette基第120-122页
        5.5.4 Wavelet-Vaguelette解法第122-123页
        5.5.5 讨论第123页
    5.6 本章小结第123-125页
第六章 结束语第125-128页
    6.1 本文主要工作及贡献第125-126页
    6.2 后续工作与展望第126-128页
参考文献第128-135页
发表论文与参加科研情况第135-136页
致谢第136页
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