有机碳总量旋回及其层序地层意义

烃源岩中的有机碳总量在地层剖面上呈现周期性的循环模式,这种周期性的变化与地层层序的充填演化密切相关。地层层序在垂向上周期性的充填演化决定了沉积地层剖面中有机碳的周期性循环模式:在层序边界处,水体较浅,甚至处于暴露状态,沉积物堆积速度快且氧化作用活跃,剖面上往往出现有机碳总量最小值;在最大湖泛面附近,沉积物供应速度慢,为欠补偿沉积段,有利于有机质的富集,常出现有机碳总量最大值。利用声波曲线与视电阻率曲线交会的方法,可以获得全剖面有机碳总量的演化模式,将其用于层序地层学研究,能够为层序地层单元的识别与划分提供有力的依据,同时也有助于恢复古地理环境。     

莺山地区登娄库组层序地层与油气勘探意义

应用层序地层学的理论和方法,针对研究区的地质概况,综合分析地震、测井、岩心等资料,对莺山地区的层序界面进行识别,共识别出5个三级层序界面(SB1-SB5)。研究区的登娄库组是一套完整的超层序,共发育三个体系域,自下而上为低水位体系域、水进体系域、高水位体系域。在层序格架内,总体以冲击扇、扇三角洲、辫状河三角洲、泛滥平原等相配的沉积体系为主。研究区由下而上共发育3套生储盖组合,表明该区具有一定勘探潜力。     

KL变换去噪应用研究

随机噪音降低了叠后地震资料的信噪比，由于水平反射层和随机噪声的相干性不同，KL变换后相干能量主分量分布表现差异，选取相应的主分量进行重建，达到压制噪音的目的。对于相干性差的资料或倾斜地层KL变换去噪效果不理想，通过引进小波变换，对地震信号进行多尺度分解后再进行KL变换，改善了倾斜地层的信噪比，在实际资料处理中应用效果明显。     

企业网络能力的维度构建研究——概念内涵及结构

文章在文献研究和深度访谈的基础上,设计并发放调查问卷;借助于SPSS11.5和LISREL8.7统计分析软件,对问卷数据进行处理,利用EFA构建了网络能力概念模型;利用CFA和Cronbach al pha系数,对因子有效性以及概念模型信度和效度进行了检验。研究结果表明,网络战略能力、网络运营能力和网络关系能力是网络能力概念模型的三个主因子。继而检验了三因子间的关系链条,将网络能力的结构划分为战略层和界面层。     

濮城油田南区沙二上2+3厚层剩余油饱和度研究及认识

本文通过对濮城南区沙二上2+3油藏进行剩余油分布规律的研究,详细描述了特高含水后期油藏厚油层的剩余油分布特征,通过钻井岩心、测井等资料的精细研究,建立高分辨率层序地层对比格架,利用隔夹层识别技术对厚层进行了细分,分析水井吸水剖面细分及剩余油监测资料,研究了厚油层层内分段含油饱和度分布规律,对剩余油潜力进行再认识。应用选择性补孔提液与精细注水相结合的配套技术挖潜层内弱水淹区剩余油,改善多油层非均质油藏后期开发效果。     

中国股市β系数的多尺度特性分析

本文提出一种基于小波方差和小波协方差的β系数估计方法,并通过小波方差和小波协方差的多尺度分解估计出不同尺度上的风险系数,用该方法对中国证券A股市场分行业及投资组合的β系数进行了多尺度估计分析。实证结果表明,我国股市具有复杂的多尺度波动的特征,不同时间尺度上证券市场所表现出的风险不一样,短期投资的风险主要表现在高频波动,投资者应当考虑低尺度下的β系数,而长期投资风险主要表现为低频波动,应当考虑大尺度下的β系数。     

精细地层划分与对比在青西油田窿8区块的应用

精细地层划分与对比是油气田开发过程中一项重要的基础工作,地层划分的好坏直接影响油气田的开发。本次研究收集大量的地质资料基础上,结合生产动态,对青西油田窿8区块主要生油层—下沟组为研究目的,在窿8区块内以发布较稳定的K1Z底与K1G的顶为主要标志层,以K1G0中下部为辅助标志层,结合岩性特征及层序地层的沉积旋回特征,将下沟组划分为4个大层,12个小层。通过地层的精细划分与对比,形成小层地层厚度图,结合沉积相剖面图和平面图,认为窿8区块为层状油藏,在油气田后期开发过程中,应采取分层注水,达到较好的可采效果。     

基于小波变换和曲线拟合法的柴油机故障诊断

为了对柴油机故障类型进行准确诊断,对柴油机缸盖振动信号进行特征提取,所测取的信号通过小波变换提取时域、频域特征参数,得到相应的拟合曲线并计算多项式系数。设定两种常见故障,通过比较其小波变换拟合多项式系数与标准模式间的距离,从而判断出故障类型。经过验证,所判断出的故障类型正好为所设定的故障,由此表明该方法具有很大的优越性。     

北票常河营子区发现兴隆沟组的意义

文章通过对常河营子区晚三叠统到下侏罗统岩石地层层序及上、下构造层之间的关系与临区北票盆地同时期岩石地层层序、上下构造层之间的关系进行分析,及其对两区相邻的空间位置以及高度可比性的地层层序、岩石同位素年龄进行对比,确认在北票常河营子区有兴隆沟组地层赋存,推断在本区可能寻找到北票组煤层。     

基于小波变换在图像处理中的应用

小波变换被广泛接受的图像处理作为一种有效的和有前途的方法。本文根据遥感图像的多分辨率和多尺度特点,利用边缘提取对不同图像进行处理,并对上述结果对比分析认为:利用小波变换进行遥感图像边缘提取,须先对图像进行小波变换,然后用二进小波变换模的部分极大值来完成信号突变点位置及其异性大小,实现图像的边缘特征提取。本文中用多维度上二进小波变换图像边缘特征提取方法应用于遥感图像样本的仿真实验,获得了比较好的结果。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

基于小波变换的图像融合方法及其性能评价

近年来,图像融合已成为图像理解和计算机视觉领域一项重要的新技术。把小波变换技术应用到图像融合之中是该研究领域的重大突破。文章以小波变换为工具,描述了基于小波变换的多传感器图像融合算法的实现,提出了多种融合规则和融合算子,并对融合结果进行了深入分析和性能评价。     

一种基于小波尺度相关性的自适应阈值去噪算法

针对图像去噪时造成的边缘模糊和细节损失问题,结合小波尺度相关性理论和经典的阈值去噪方法,提出了一种新的图像去噪算法,该算法利用不同尺度上小波系数间的相关性,对原图像和噪声对应的小波系数进行最大程度的区分,对前者予以保留,对后者则结合闽值去噪方法和该小波系数是原图像的置信程度进行处理。实验结果表明,该算法在达到很好的图像去噪的同时,能很好地保留图像的边缘和细节信息。     

小波的信号突变点检测在车流量检测器中的应用

为了提高车流量检测器的精度,通过现场采样大量实验数据,建立车辆通过感应线圈时频率变化曲线的数学模型。采用小波变换对频率变化曲线的突变点进行分析,得到车流量检测的新方法。这种方法不但能有效的提高车流量的检测精度,而且为进一步通过车流量检测器实现对各种车型进行预分类提供了新的思路,具有相当的研究价值。分析过程中还对利用小波变换分析信号突变点的理论依据进行了描述,并介绍了小波基的选择方法。     

Wavelet thresholding for some classes of non–Gaussian noise

Wavelet shrinkage and thresholding methods constitute a powerful way to carry out signal denoising, especially when the underlying signal has a sparse wavelet representation. They are computationally fast, and automatically adapt to the smoothness of the signal to be estimated. Nearly minimax properties for simple threshold estimators over a large class of function spaces and for a wide range of loss functions were established in a series of papers by Donoho and Johnstone. The notion behind these wavelet methods is that the unknown function is well approximated by a function with a relatively small proportion of nonzero wavelet coefficients. In this paper, we propose a framework in which this notion of sparseness can be naturally expressed by a Bayesian model for the wavelet coefficients of the underlying signal. Our Bayesian formulation is grounded on the empirical observation that the wavelet coefficients can be summarized adequately by exponential power prior distributions and allows us to establish close connections between wavelet thresholding techniques and Maximum A Posteriori estimation for two classes of noise distributions including heavy–tailed noises. We prove that a great variety of thresholding rules are derived from these MAP criteria. Simulation examples are presented to substantiate the proposed approach.     

基于四叉树复小波的自适应图像去噪

小波变换应用于图像去噪处理方面得到广泛的应用,但其自身也存在着一些缺点和不易控制因素,大大地限制了其图像去噪能力和应用的范围。而四叉树复小波变换很好地改善了这一缺点,具有较好的方向选择性和平移不变性,并且容易实现完全重构。本文通过对常见的图像去噪方法,对其原理进行解析,再讲解基于四叉树复小波的自适应图像去噪的优点和发展趋势,让大家对现代复小波自适应图像去噪有一个清晰的认识。     

基于小波分析与数学形态学融合的降噪算法研究

本文建立了实际工程应用中信号的仿真模型和干扰模型,运用小波变换和数学形态学相融合的方法进行降噪,并将该方法与小波阈值方法、小波模极大值法、数学形态学方法的仿真结果进行对比分析,仿真分析结果发现小波-形态融合方法能够有效的消除噪声且能较好地保留原信号的形态特征。     

The intermediating role of the Chinese renminbi in Asian currency markets: Evidence from partial wavelet coherence

This study presents an innovative perspective on the dynamic interdependence of Asian currency markets, focusing particularly on the intermediating role of the Chinese renminbi (CNY) in introducing the co-movement between non-major Asian currencies. In this regard, the multivariate factor stochastic volatility (SV) model is estimated and continuous wavelet analysis is applied. The novelty of this study is that it employs wavelet coherence analysis to identify the localized time-varying co-movement of Asian currencies and their lead–lag relations specific to a particular scale and thus investment horizon. Furthermore, the CNY’s intermediating role in inducing co-movement between Asian currencies is examined by applying dynamic partial correlation analysis based on the multivariate factor SV model and partial wavelet coherence analysis, which evaluate the degree of the co-movement between Asian currencies after controlling for the common influence of the CNY. The results clearly indicate the prominent role of the CNY in facilitating region-wide connectedness of Asian currency markets.     

金属拉伸实验数据小波变换数字滤波方法研究

小波变换具有良好的时频局部化能力。当采用小波变换对金属拉伸实验数据进行数字滤波时,不但能滤除干扰信号,而且能很好的保留信号的突变部分,体现信号原貌,这一功能是傅里叶变换所无法比拟的。通过比较傅里叶变换与小波变换对金属拉伸实验数据的滤波结果,表明采用小波变换处理含噪的实验数据,具有良好效果。