单边带付里叶变换频谱的相位修正

本文在简要阐述弗门(Forman)卷积处理和墨芝(Mertz)乘法处理两种相位修正方法之后,着重介绍单边带付里叶变换频谱的相位修正的一种新方法;给出了详细的理论推导;列出了它对理论上模拟的干涉图函数和实际干涉图的应用结果,并将此结果与弗门的卷积处理后的变换结果以及双边带变换结果进行了比较,效果良好,而且计算速度快于弗门的卷积方法;说明了这种新方法不仅理论上是成功的,而且在实际中也是可行的。     

一种加权的支持向量机及其在储层识别中的应用

标准支持向量机(SVM)抗噪声能力不强,当训练样本中存在有噪声或者野点时,会影响最优分类面的产生,最终导致分类结果出现偏差。针对这一问题,提出了一种考虑最小包围球的加权支持向量机(WSVM),给每个样本点赋予不同的权值,以此来降低噪声或野点对分类结果的影响。对江汉油田某区块的oilsk81,oilsk83和oilsk85三口油井的测井数据进行交叉验证,其中核函数采用了线性、指数和RBF这3种不同的核函数。测试结果显示,无论是在SVM还是在WSVM中,核函数选择RBF识别率都是最高的,同时提出的WSVM不受核函数的影响,识别稳定性好,且在交叉验证中识别率都能够达到100%。     

LS算法在亚毫米波付里时变换谱中的应用

本文介绍自回归谱分析法的另一种算法-前后向最小二乘法(LS算法)在亚毫米波付里叶变换谱中的应用。LS法比最大熵谱法(Burg法)具有更高的分辨率,而且可以避免谱线的分裂和减少谱线的偏移,从而得到更精确的结果。本文还着重讨论了光谱的窗口宽度和噪声对分辨率的影响     

双边带付里叶交换方法的改进

本文提出了一种利用单边带算法来计算双边带干涉图的付里叶变换方法,给出了它对理论上模拟的干涉图函数和实际干涉图的变换结果。并将此结果同双边带方法以及传统的单边带方法(Forman法)的变换结果进行了比较,结果一致性很好,而且其计算速度比双边带和Forman法快,并保持了噪声的线性随机性,因而这种新方法具有较大的实用价值。     

自回归谱分析法在亚毫米波付里叶变换谱中的应用

付里叶变换是目前最常用的谱分析方法,它具有分辩率高、测量速度快、数据处理自动化等优点。但是,它的分辨率受到信号的信噪比、动镜的扫描长度和所用的窗口函数的限制。本文介绍了自回归谱分折法在亚毫米波付里叶变换谱中的应用。它是对取样得到的干涉图进行自回归谱分析,从而得到完整的功率谱信息。它的特点是消除了窗口函数的影响,并可对取样点以外的干涉图进行线性预测,从而大大提高了分辩率。本文详细地介绍了自回归谱分析法应用到亚毫米波付里叶变换谱中的实现方法和得到的结果。实验证明,应用了这种方法以后,现有的亚毫米波付里叶变换谱仪的分辨率可提高4倍左右。