初至拾取是影响微震事件分析精度的重要因素之一。本文结合微震事件偏振特性和最小信息准则(akaike information criterion,AIC)函数特性,提出了一种利用偏振约束实现AIC初至拾取的改进方法:可以将偏振特征值拾取微震初至的应用扩展至...初至拾取是影响微震事件分析精度的重要因素之一。本文结合微震事件偏振特性和最小信息准则(akaike information criterion,AIC)函数特性,提出了一种利用偏振约束实现AIC初至拾取的改进方法:可以将偏振特征值拾取微震初至的应用扩展至单分量的微震数据,该方法将单分量微震数据视为三分量微震数据的一种特殊形式,利用三分量微震数据协方差矩阵的最大值序列对AIC方法进行约束,从而快速准确的拾取到微震数据的初至。文中应用该方法对不同信噪比的合成数据和实测数据进行了验证,同时与长短时平均(short time average/long time average,STA/LTA)、Maeda-AIC和偏振特征值方法进行了对比,结果显示该算法速度略低于上述3种方法,但精度和可靠性优于其他三种方法,同时与其他改进算法对比,不用设置阈值,并且选取时窗的长短对拾取结果几乎没有影响,可极大地提高算法的自动化程度。展开更多
针对最小信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)存在的非渐进一致性估计的缺陷,以及盖尔圆准则(Gerschgorin Disk Estimator,GDE)可能出现无序特征值导致检测错误的问题,提出了一种基于盖尔圆准则和最小信息准则的GDE-AIC信源数...针对最小信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)存在的非渐进一致性估计的缺陷,以及盖尔圆准则(Gerschgorin Disk Estimator,GDE)可能出现无序特征值导致检测错误的问题,提出了一种基于盖尔圆准则和最小信息准则的GDE-AIC信源数目估计算法。该算法利用盖尔圆半径与噪声模型无关的特性构造似然函数,将其引入AIC准则模型中,克服了AIC准则非渐进一致性估计的缺点,且适用于空间色噪声的环境。在仿真实验中,将该算法与AIC算法及GDE算法等进行对比,结果表明,该方法稳定性好,适用于白噪声与色噪声,且在低信噪比时仍具有良好的估计性能。展开更多
在植物茎体超声回波检测中,超声一次回波位置的确定是超声检测的基础。因茎体为非均匀、强衰减的介质,超声在其传播过程中形成了复杂的传播路径,这导致超声一次回波位置不易判定。提出了混合差分的最小信息准则(Akaike of information c...在植物茎体超声回波检测中,超声一次回波位置的确定是超声检测的基础。因茎体为非均匀、强衰减的介质,超声在其传播过程中形成了复杂的传播路径,这导致超声一次回波位置不易判定。提出了混合差分的最小信息准则(Akaike of information criterion,AIC)算法,可自动有效地获取茎体超声一次回波位置信息。首先,分析该算法的实现过程并通过仿真实验验证了该检测方法的准确性;其次,以茎体木块为检测对象,分析了超声一次回波位置变化与茎体水分变化的关系,发现超声一次回波位置可有效跟踪茎体水分变化。最后,以不同土壤湿度环境下种植的向日葵为检测对象,在09:00—19:00期间完成向日葵茎体超声一次回波位置的动态检测。实验结果表明,向日葵茎体超声一次回波位置的变化与土壤湿度变化呈正相关。不同土壤湿度的向日葵茎体超声检测差异明显:当土壤短时缺水,茎体超声一次回波位置与土壤水分变化波动明显,符合因短时缺水导致的植物抗旱调节活动与正常的水分吸收与蒸腾活动不断转换的生理活动特点;当土壤水分充盈时,茎体超声一次回波位置和土壤水分变化缓和,同时,在11:00—12:00期间,出现土壤水分最小值与超声一次回波位置最大值,符合因蒸腾作用导致茎体水分下降的生理特点。混合差分AIC算法可自动、有效地获取植物茎体的超声一次回波位置,该信息可作为动态跟踪植物茎体生长状态的检测特征。展开更多
文摘初至拾取是影响微震事件分析精度的重要因素之一。本文结合微震事件偏振特性和最小信息准则(akaike information criterion,AIC)函数特性,提出了一种利用偏振约束实现AIC初至拾取的改进方法:可以将偏振特征值拾取微震初至的应用扩展至单分量的微震数据,该方法将单分量微震数据视为三分量微震数据的一种特殊形式,利用三分量微震数据协方差矩阵的最大值序列对AIC方法进行约束,从而快速准确的拾取到微震数据的初至。文中应用该方法对不同信噪比的合成数据和实测数据进行了验证,同时与长短时平均(short time average/long time average,STA/LTA)、Maeda-AIC和偏振特征值方法进行了对比,结果显示该算法速度略低于上述3种方法,但精度和可靠性优于其他三种方法,同时与其他改进算法对比,不用设置阈值,并且选取时窗的长短对拾取结果几乎没有影响,可极大地提高算法的自动化程度。
文摘针对最小信息准则(Akaike Information Criterion,AIC)存在的非渐进一致性估计的缺陷,以及盖尔圆准则(Gerschgorin Disk Estimator,GDE)可能出现无序特征值导致检测错误的问题,提出了一种基于盖尔圆准则和最小信息准则的GDE-AIC信源数目估计算法。该算法利用盖尔圆半径与噪声模型无关的特性构造似然函数,将其引入AIC准则模型中,克服了AIC准则非渐进一致性估计的缺点,且适用于空间色噪声的环境。在仿真实验中,将该算法与AIC算法及GDE算法等进行对比,结果表明,该方法稳定性好,适用于白噪声与色噪声,且在低信噪比时仍具有良好的估计性能。
文摘在植物茎体超声回波检测中,超声一次回波位置的确定是超声检测的基础。因茎体为非均匀、强衰减的介质,超声在其传播过程中形成了复杂的传播路径,这导致超声一次回波位置不易判定。提出了混合差分的最小信息准则(Akaike of information criterion,AIC)算法,可自动有效地获取茎体超声一次回波位置信息。首先,分析该算法的实现过程并通过仿真实验验证了该检测方法的准确性;其次,以茎体木块为检测对象,分析了超声一次回波位置变化与茎体水分变化的关系,发现超声一次回波位置可有效跟踪茎体水分变化。最后,以不同土壤湿度环境下种植的向日葵为检测对象,在09:00—19:00期间完成向日葵茎体超声一次回波位置的动态检测。实验结果表明,向日葵茎体超声一次回波位置的变化与土壤湿度变化呈正相关。不同土壤湿度的向日葵茎体超声检测差异明显:当土壤短时缺水,茎体超声一次回波位置与土壤水分变化波动明显,符合因短时缺水导致的植物抗旱调节活动与正常的水分吸收与蒸腾活动不断转换的生理活动特点;当土壤水分充盈时,茎体超声一次回波位置和土壤水分变化缓和,同时,在11:00—12:00期间,出现土壤水分最小值与超声一次回波位置最大值,符合因蒸腾作用导致茎体水分下降的生理特点。混合差分AIC算法可自动、有效地获取植物茎体的超声一次回波位置,该信息可作为动态跟踪植物茎体生长状态的检测特征。
