地震图数字化中波形自动跟踪方法的研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41174044
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    93.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0404.地震学
  • 结题年份:
    2015
  • 批准年份:
    2011
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2012-01-01 至2015-12-31

项目摘要

模拟笔绘地震图是地震科学研究的重要基础资料,具有珍贵价值。近年来,对笔绘地震图的数字化拯救工作,吸引了越来越多的专家学者们的关注。其中如何高效自动地跟踪地震波成为整个模拟地震图数字化的关键。为解决地震图纸数字化所面临的图像倾斜、弧形失真、噪声、交叉点、断点、遮挡和干扰给地震波形自动跟踪造成的困难,本项目根据地震图图像低秩结构特点,基于图像与模式识别中低秩矩阵复原新方法,提出采用低秩矩阵复原的方法来校正地震图、消除噪声、并预测波形断续和交叉处的趋势和走向。该方法能够减少基于像素或局部特征的传统处理方法所受到的噪声和干扰的影响,提高模拟地震图数字化的质量和效率,为地震地质专家进一步处理与解释工作提供数据,并与现代数字地震资料结合,综合进行地震科学研究。该项目虽然针对的是地震图数字化问题,但从中总结的方法不仅可用于地震波形的自动提取,对其他地学数据的自动处理均有一定的参考价值。

结项摘要

历史地震图记载着历史地震的重要信息,是地球科学研究领域重要的数据和资料来源。然而在现今的数字时代,这些记录在纸、胶片和熏烟纸等媒介上的地震波波形难以便捷地应用于数字化的定量分析研究中。同时,由于这些地震图都有寿命有限、不便存储等问题,对这些历史地震图的保养和整理工作也都面临着巨大的困难和挑战。因此,对历史地震图进行数字化,以便保存、整理和利用这些历史地震数据就成为一个自然的选择。本项目在总结现有的历史地震图数字化方法的基础上,针对历史地震图数字化过程中的三个关键问题,即失真校正、波形跟踪和波形补全,进行了深入研究,主要成果概括如下:.(1) 针对地震图中存在倾斜失真和弧形失真的问题,提出了基于低秩矩阵恢复技术的校正方法。该方法能够自动地校正带有失真的扫描地震图,并具有很好的鲁棒性,因而能够很好地满足实际中的应用要求。.(2) 针对现有地震图数字化方法无法自动跟踪地震波波形的问题,提出了基于层次聚类的波形自动跟踪算法。解决了地震波波形交叉分离处自动跟踪的难点。本算法能够自动而准确地判断交叉点处的波形走向,进而完成波形自动跟踪工作。.(3) 针对地震图中波形存在缺损和断点的问题,提出了一种以频谱特征为先验的稀疏表示补全算法。该算法在考虑到地震波波形稀疏性的同时,还考虑到了地震波的帧间信息,有效地弥补了信息的缺损。实验结果证明该算法在缺损样本的持续间隔很大时也能够很好地补全缺损波形。

项目成果

期刊论文数量(2)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(1)
专利数量(0)
Automatic Misalignment Correction of Seismograms Using Low-Rank Matrix Recovery
使用低阶矩阵恢复对地震图进行自动失准校正
  • DOI:
    10.1109/lgrs.2012.2206366
  • 发表时间:
    2013-03
  • 期刊:
    IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    王立夫;孙怡;高嵩
  • 通讯作者:
    高嵩
基于稀疏表达的地震波补全方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    Geophysical Journal International
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    王立夫;孙怡;蔡晓刚
  • 通讯作者:
    蔡晓刚

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其他文献

促红细胞生成素对实验性自身免疫性神经炎大鼠的治疗作用及机制
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  • 作者:
    徐冬兰;刘天囡;孙怡;曾晓雄
  • 通讯作者:
    曾晓雄

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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