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作者

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年份

  • 1篇2025
  • 3篇2024
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
新元煤矿富水区广域电磁法精细探测
2024年
长期以来,矿井水害是煤矿开采的重大安全隐患之一,严重威胁着煤矿的安全高效生产,防止突水事故的发生已成为煤矿亟待解决的重要问题.因此利用新技术、新方法开展煤矿富水区精细探测具有重大意义.本文采用大功率广域电磁法,以高频率密度、多频同步收发技术对新元煤矿六采区3 km^(2)范围内进行了面积性勘探工作.通过对实测数据的处理与反演,获得了1200 m深度范围内的电性结构,并对主要目的层位进行了划分,识别断裂8条、富水异常区6处,最后通过巷道钻探验证了探测方法的有效性.该工作说明了广域电磁法可以实现煤矿富水区的精细探测,为矿区后续安全生产提供了可靠依据.
李帝铨李帝铨刘子杰刘子杰刘最亮刘子杰
关键词:煤矿广域电磁法
基于CNN与Transformer相融合的心跳分类算法
2024年
心电图(Electrocardiogram,ECG)对于心血管疾病的诊断有着重要的作用,精确的心跳分类有助于后续的疾病治疗。但原始的心电图信号存在的大量噪声会影响计算机的判断,而去噪可能会导致信号特征丢失。为此,提出了利用格拉姆角场(Gramian Angular Field,GAF)将一维信号转化为图像,以保证信息完整性,然后利用计算机视觉处理技术分析心跳信号。此外,针对视觉Transformer(Vision Transformer,ViT)在局部特征捕获能力受限的问题,提出了在ViT模型内部和外部引入带残差连接的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),使整体网络能够同时关注图像的局部特征和全局特征。同时,通过将ViT中单一的自注意块改进为双支路通道空间注意力结构,提升了模型的整体分类性能。实验结果表明,所提出的方法有效提高了网络的性能。
刘子杰刘子杰
关键词:TRANSFORMER卷积神经网络
基于站间传递函数的人工源电磁法有效信号提取
2025年
强干扰区多类噪声时空叠加,对电磁勘探的影响严重且复杂.以往的人工源电磁(Controlled-Source Electromagnetic Method,CSEM)信号处理方法大多针对单道数据进行处理,并未考虑各道之间的相关性,从而产生非必要的误差.为此,在同步观测的基础上,本文提出一种基于站间传递函数的CSEM有效信号提取方法.首先,从多域对同步观测的CSEM数据进行质量评价,优选出高信噪比的参考站;其次,基于参考站与测站之间的时域信号方差比(Ratio of variance,ROV)实现测站强干扰噪声的快速识别与定位,采用密度聚类方法(Density-based spatial clustering of applications with noise,DBSCAN)筛选出测站高信噪比数据段,并构建频率域站间传递函数;最后,考虑各道之间的相关性,利用参考站信号与站间传递函数对受强干扰时间段的观测数据进行处理,从而实现了强干扰环境下CSEM有效信号的高精度提取.通过对仿真信号与广域电磁法(Wide Field Electromagnetic Method,WFEM)实测数据的处理,验证了方法的有效性和实用性.结果表明,本文提出的基于站间传递函数的CSEM信噪分离方法不仅考虑了多道同步观测数据之间的相关性,还能在不增加野外工作量的基础上实现对有效信号的高精度提取,方法具有普适性,为CSEM同步阵列数据处理提供了一种快速、可行的解决方案.
李帝铨李帝铨刘子杰朱云起刘子杰
关键词:传递函数密度聚类
基于优化聚类的人工源电磁法数据信噪分离方法被引量:3
2024年
为了降低强电磁干扰对人工源电磁法(Controlled Source Electromagnetic Method,CSEM)有效信号的影响,改善CSEM实测数据处理结果因人而异且效率低的不足,本文针对CSEM有效信号周期性特征提出了一种加权自适应带宽均值漂移聚类(Weighted Adaptive Bandwidth Mean-Shift Clustering,WAB-MSC)信噪分离方法.首先在传统均值漂移聚类(Mean-Shift Clustering,MSC)算法的基础上增加核函数,降低处理结果对带宽选择的敏感度,提高算法的稳健性;其次结合实测CSEM数据的分布特征提出了一种基于局部密度梯度的带宽估计方法,实现了自适应带宽选择;最后通过仿真数据与实测数据对本文方法进行了验证,结果表明:本文方法能有效消除强电磁干扰对CSEM数据的影响,最大程度保留受噪声影响较小或未受噪声影响的数据,提高数据信噪比,降低强干扰噪声对CSEM初始资料的影响程度,获得更为真实的地电响应模型,为后续数据处理提供保障.
胡艳芳胡艳芳刘子杰刘子杰索光运
关键词:自适应聚类算法
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