导读:本文包含了时空噪声论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:随机噪声,高斯性,平稳性,功率谱密度
时空噪声论文文献综述
王冬梅[1]（2016）在《陆地地震勘探随机噪声时空特性研究》一文中研究指出陆地地震勘探是资源勘探的重要手段。面对复杂的地表和近地表地质条件、越来越深以及空间越来越复杂的勘探目标,给地震勘探提出更高的要求。在陆地地震勘探的整个过程(采集、处理、解释)中,地震资料处理是至关重要一环,特别是处理过程中随机噪声的压制效果直接影响着后续一系列处理,包括速度分析,偏移成像以及反演等。然而,野外采集地震数据时,检波器接收到的地震记录中含有大量随机噪声信息,特别是勘探目标比较复杂时,信号很弱而噪声很强,记录整体信噪比较低,如何在低信噪比条件下有效压制随机噪声对地震勘探而言就显得尤为重要。由于信噪比较低,信号能量较弱,为了能有效的压制随机噪声就需要对地震勘探随机噪声的时空特性有较系统的认识和研究,从而指导随机噪声压制方法选择、改进以及压制策略。目前,对于随机噪声特性还未进行过科学系统的研究,这直接影响地震记录信噪比的有效提高以及随机噪声消减技术的发展。有效的改进随机噪声消减技术是建立在对地震勘探随机噪声特性准确认识的基础上。因此,关于地震勘探随机噪声特性的研究具有重要的实际意义。本文主要针对陆地地震勘探随机噪声,对其时域、空间域以及时空域特性进行详细系统的研究。主要对随机噪声的高斯性、平稳性、线性特性、功率谱特性和相似性进行综合分析。对比不同采集环境(草原、沙漠、山地、林带)下,随机噪声时空分布特性的差异,分析采集环境与随机噪声时空特性的关系。研究中,分析采集环境复杂程度和噪声时长等因素对于随机噪声特性的影响。最后,结合随机噪声生成机制和采集环境的特点,对研究结果的合理性进行综合论证。具体研究成果如下:将高阶统计量同Shapiro-Wilk检验法相结合来判断地震勘探随机噪声的高斯性。首先对地震勘探随机噪声的峰度值和偏度值高阶统计量的特性进行分析,发现随机噪声在高阶统计量分布方面同高斯随机过程之间存在明显差异。在此基础上,应用Shapiro-Wilk检验法对随机噪声的高斯性进行准确的判断。结果表明,随机噪声的高斯性受到采集环境特点的影响。采集环境越简单,随机噪声的非高斯性越明显;采集环境越复杂,随机噪声的非高斯性越弱。通过对不同地区随机噪声记录的高斯性检验结果进行对比分析,发现非高斯随机噪声记录占比普遍很高。因此,陆地地震勘探随机噪声应该被认为是非高斯随机过程。本文首次将基于时频分析和替代数据的平稳性检验方法引入到陆地地震勘探随机噪声的平稳性判断中,并对不同时长随机噪声的平稳性进行判断。检验方法的基本思想是通过比较随机噪声序列同替代数据在时频特性上的差异,从而对随机噪声序列的平稳性进行判断分析。通过对不同地区随机噪声的平稳性进行统计分析,研究结果表明,陆地地震勘探随机噪声不是平稳随机过程,其特性随着随机噪声时长和采集环境特点发生变化。复杂环境中的随机噪声非平稳性较强,而简单环境中的随机噪声平稳性较好。同时,对短时长和长时长随机噪声的平稳性进行对比分析,结果显示,短时长随机噪声的平稳性要好于长时长随机噪声的平稳性。后续实验结果与陆地地震勘探随机噪声平稳性结论相一致。选用Thomson谱估计方法对陆地地震勘探随机噪声的功率谱特性进行研究。传统上,通常认为陆地地震勘探随机噪声在时空域是满足白噪特性的。研究结果表明,陆地地震勘探从功率谱特性上看并不是白噪过程。随机噪声的功率谱特性随着采集环境特点的不同而发生变化,对于沙漠地区、草原地区等简单的地理环境而言,陆地地震勘探随机噪声的能量主要集中在低频处,可以认为是低频、窄带色噪声;对于林带地区、山地地区等复杂的地理环境而言,随机噪声中高频成分相对丰富,频带较宽,可以近似认为是宽频色噪声。同时,对陆地地震勘探随机噪声的时空相似性进行科学分析。研究结果表明,陆地地震勘探随机噪声的相似性主要受采集环境特点的影响。对于简单采集环境而言,随机噪声表现出一定的相似性;而对于复杂采集环境而言,随机噪声的时空相似性较差。在此基础上,本文结合采集环境特点和随机噪声平稳性研究结论,对随机噪声相似性统计结果的合理性进行必要的论证。采用延时矢量方差法和量化延时矢量方差方法,对陆地地震勘探随机噪声的线性特性进行研究,并对不同地区随机噪声的线性特性进行综合判断。研究结果表明,随机噪声不能简单的归为线性或非线性随机过程。随机噪声的线性特性同采集环境的特点密切相关。当采集环境相对简单时,随机噪声的线性特性较好,可以近似认为是线性随机过程;当采集环境复杂时,随机噪声中有非线性成分存在,简单的线性模型已经无法表征出随机噪声的特性,这时随机噪声应该被认为是非线性随机过程的产物。本文对陆地地震勘探随机噪声的高斯性、平稳性、线性、功率谱特性和相似性进行科学系统的研究。在研究中,对不同典型地理环境下采集到的随机噪声的特性进行判断,同时对不同地区随机噪声在特性方面的差异进行对比分析,得到关于陆地地震勘探随机噪声特性的总体认识。研究结果表明,传统上对于随机噪声特性的认识有一定的片面性,存在一定的局限性。随机噪声的特性是同采集环境密切相关的,不同时长随机噪声在特性方面也存在一定的差异。在此基础上,通过一系列的理论分析和正演实验,论证本文研究结果的正确性和可靠性。综上,本文的研究成果是对陆地地震勘探随机噪声特性的一种新认识,是对传统理论的一种有益的补充,为改进随机噪声消减技术和随机噪声建模领域的研究提供理论依据,具有较好的实际意义和应用前景。(本文来源于《吉林大学》期刊2016-12-01）
王俊,郑定昌,郑江蓉,詹小艳,江昊琳[2]（2016）在《利用背景噪声自相关研究芦山M7.0地震震源区地壳相对波速的时空变化特征》一文中研究指出根据3个位于芦山地震震中区附近台站记录的连续波形,采用自相关函数研究了芦山地震震源区2012年4月20日至2014年4月20日地壳相对速度的时空变化特征。3个台站分别是宝兴台(BAX)、蒙顶山台(MDS)以及天全台(TQU),震中距约为15.7km、20.5km、29.6km。结果显示:由0.1~1Hz频率范围内自相关格林函数测得的地壳相对速度,在震后一段时间内3个台站均有明显下降。其中,震中西北方向的BAX台下降量最大,约为0.6%;其次是震中东南方向的MDS台,下降约0.4%;西南方向的TQU台下降最小,约为0.2%。它对介质的敏感深度范围约为10km。空间上,相对速度下降明显的区域与震源破裂强度大的区域以及同震体应变的膨胀区之间有很好的一致性。最大速度降分别是在震后40~100d内相继出现的,相对速度的恢复过程与强余震的衰减有较好的对应关系。认为这种相对变化主要是由主震及强余震在一定深度范围内造成断层区内部结构破坏和周围应力变化引起的。而在2~5Hz频率范围内测得的相对速度,3个台站均未表现出明显的同震效应,但季节性的变化趋势明显,尤其是半年1次的变化特征,平均最大变化幅度约为0.3%。它对介质的敏感深度范围约为1km,但与强地面运动引起的地表破坏之间没有很好的对应关系。(本文来源于《地震地质》期刊2016年01期）
张洁[3]（2015）在《时空二维方向轨线时频峰值滤波消减地震勘探随机噪声研究》一文中研究指出地震勘探作为地球物理勘探中的一种主要的勘探方法,在资源勘探,地质结构研究中发挥着重要的作用。野外采集的地震资料中往往含有大量的噪声,严重影响了后续的反演和解释工作。因此,对地震资料中的噪声进行消减,提高地震资料的信噪比和分辨率对地质构造的研究以及寻找油气等矿藏资源具有重要意义。国内外现有的消噪方法大多受到某种假设或条件限制,在某些特定条件下,如低信噪比、复杂随机噪声等,无法获得理想的消噪效果。与其他方法相比,近几年发展起来的时频峰值滤波(TFPF:Time Frequency Peak Filtering)算法具有低信噪比、于非平稳信号等处理能力,但是传统TFPF算法仍存在固定窗长、忽略相邻道间相关性等不足。为此,本文以消减强噪声环境下地震记录中的随机噪声为目的,针对传统TFPF在地震勘探数据处理中的不足,结合径向道变换理论,分别提出了基于平行径向轨线和非线性双曲轨线的时空二维方向轨线TFPF算法,并通过人工合成地震记录以及野外实际地震资料的处理验证了新算法的滤波性能及实用性。本研究基于径向道变换思想,突破传统TFPF处理非线性信号的局限,首次构建平行径向轨线TFPF消噪模型,实现中高频信号的高保真恢复。平行径向轨线TFPF利用地震记录中相邻地震道间反射波的相关性,打破了传统TFPF算法仅沿时间方向滤波的局限性,从根本上减小了由TFPF产生的误差,克服了传统TFPF中采用固定滤波窗长造成不同频率成分反射波的幅值衰减,甚至畸变等缺点,有效实现了中高频反射波的高保真恢复。文中深入探讨了径向轨线方程建立、最优滤波轨线选取、重采样点坐标近似以及样本点插值等关键环节,结合模拟地震记录讨论了不同斜率的径向轨线对消噪结果的影响以及滤波窗长的选取。在平行径向轨线TFPF算法中,沿轨线重采样后随机噪声无明显变化,而有效地震波线性度显着提高,主频明显降低,进而有效降低TFPF估计偏差,使恢复出的地震波幅值与能量得到很好的保持。不同背景噪声下合成地震记录的仿真实验及其与传统TFPF的对比结果表明,在相同窗长条件下,平行径向轨线TFPF方法有效消减随机噪声的同时,恢复出的反射波幅值和能量更接近理想值,有效频率成分(尤其是高频反射同相轴)保持得更完整。同时,该算法对记录中的低频噪声也有较好的消减能力。实际共炮点地震资料的滤波结果表明,平行径向轨线TFPF处理后反射同相轴更清晰,更连续;原本淹没于强随机噪声中的弱反射同相轴的能量及连续性均得到增强而清晰显现。为获得高品质的地震资料及进一步提高信噪比,针对径向轨线与反射同相轴不能完全匹配的局限性,本文充分利用了地震子波的时空相关性并结合反射同相轴在地震记录中的分布形态,从反射波时距关系曲线出发,建立了非线性双曲轨线TFPF去噪模型,有效避免了轨线与同相轴不匹配造成部分能量的衰减,完善了平行径向轨线TFPF消噪模型。本文对模型中的双曲轨线方程建立、最优滤波轨线选取及数据样本点采样等进行了研究。双曲轨线与同相轴的高匹配度最大限度地提高了采样后有效波的线性度,其频率显着降低,滤波窗长更长,消减噪声的能力更强,滤波效果不再受到滤波窗长的严格限制,窗长的选择范围更大。双曲轨线TFPF较径向轨线TFPF的窗长选取更灵活。合成地震记录的消噪结果表明,双曲轨线TFPF算法在低信噪比环境中具有良好的滤波性能。与平行径向轨线TFPF相比,在相同窗长条件下具有更好的噪声消减效果,其恢复的反射波幅值和频带与理想值最为接近,子波能量得到更好的保持,滤波后记录的信噪比大幅提高。对实际共炮点地震资料的处理结果表明,双曲轨线TFPF算法在地震勘探随机噪声压制中更具优越性,恢复出的反射同相轴也更清晰、连贯,其轮廓更平滑,滤波后地震记录的信噪比和分辨率明显提高。两种时空轨线TFPF模型均充分利用了地震波时空相关性,将滤波方向拓展为与反射同相轴形态接近的最优滤波轨线方向,实现有效反射波线性度的优化。滤波轨线的形态与样式直接影响重采样后信号的线性度及主频变化,进而影响TFPF估计偏差与去噪效果,因此最优滤波轨线选取是整个时空轨线TFPF消噪模型中的关键环节。本文针对不同轨线样式分别提出了两种最优滤波轨线选取方法。在平行径向轨线模型中,首次提出通过寻找同相轴上距轴两端点连线最远点来确定最佳滤波轨线。根据几何中点到直线的距离公式分别计算出同相轴上不同点到两端点连线的距离值,连接最大距离点与某一轴端点来获得最优滤波轨线。在双曲轨线模型中,将地震记录中同相轴看成图像边缘,并基于Canny算子边缘检测法实现同相轴位置及走势检测,根据反射波与噪声沿同相轴方向的相关性差异,采用加权均值方法确定轨线曲率变化范围,选取该范围内沿轨线迭加能量最大值所对应的轨线作为最优滤波轨线。(本文来源于《吉林大学》期刊2015-12-01）
许丽萍[4]（2015）在《基于SW检验的时空时变轨线TFPF消减地震勘探随机噪声》一文中研究指出油气资源与人民生活和国民经济发展息息相关，而地震勘探正是剖析、透视地下未知地理结构和探寻未知油气资源的重要手段。然而，地表环境和地底下构造复杂，严重降低了地震勘探资料的信噪比，影响了研究者对地震勘探资料的解释，进而不能准确定位油气及矿藏资源的位置，最终浪费了人力、物力。因此，有效的提高地震勘探资料的信噪比是地震勘探中具有挑战性的难点问题。为突破此问题，就需要我们提出合适的方法，既清晰地保留地震勘探信号又有效地压制地震勘探随机噪声。时频峰值滤波(time-frequency peak filtering, TFPF)在恢复低信噪比地震勘探资料同相轴方面已经取得了一些成效，其无偏估计的条件为：信号线性且噪声为高斯白噪声。但实际地震勘探信号具有较强的非线性，不能满足时频峰值滤波无偏估计的线性条件。为此，在实际应用中我们采用加时域窗的Wigner-Ville分布来提高信号的局部线性度，从而减小时频峰值滤波偏差。但是单一窗长很难在噪声压制和信号恢复两方面得到权衡。选取小窗长时，信号的线性度得到了提高，信号恢复效果较好，但噪声压制效果不理想；选取大窗长时，噪声能得到有效压制，但信号线性度不能有效提高，信号幅值衰减严重。所以综合考虑信号恢复和噪声压制，本文提出了基于Shapiro–Wilk和Shapiro–Francia检验(SW检验)的时空时变轨线时频峰值滤波消减地震勘探随机噪声。在基于SW检验的时空时变轨线时频峰值滤波算法中，首先构建了与不同弯曲程度的同相轴相匹配的时变滤波轨线。因为同相轴具有横向连续性，所以，沿时变轨线对不同弯曲程度同相轴重采样后，得到的同一信号幅值几乎相同，最大限度地提高了信号的线性度，解决了时频峰值滤波对非线性地震勘探信号估计存在偏差的难题。其次为了得到时变滤波轨线，结合了统计学中的SW高斯性检验，其主要思想为：根据地震勘探随机噪声和地震勘探信号的SW高斯性统计量值差异，检测出地震勘探记录中不同弯曲程度的同相轴，从而提取出与不同弯曲程度的同相轴相匹配的时空时变轨线。最后沿时变轨线对地震勘探记录进行重采样，并对重采样后的信号应用时频峰值滤波，提高了地震信号恢复的精度。为了验证本文提出算法的有效性，将其应用到了人工合成地震勘探记录和实际地震勘探记录的处理，并与传统时频峰值滤波和径向道时频峰值滤波结果进行了对比。实验发现：本文提出算法在滤波后信噪比、信号峰值等方面都优于其他两种算法，说明本文算法在压制随机噪声的同时，能更好地恢复有效信号的细节，增强同相轴的连续性。(本文来源于《吉林大学》期刊2015-06-01）
高万晨,高亮[5]（2014）在《基于智能手机的区域交通噪声污染时空分布研究》一文中研究指出随着城市化进程的加快,交通噪声问题日益凸显,交通噪声污染成为各国政府和公众普遍关注的环境问题。为此国内外学者围绕交通噪声问题开展了一系列研究,内容涉及噪声污染现状评价、噪声控制措施、噪声预测和噪声污染时空分布等。目前,国内对噪声污染时空分布的研究还处于起步阶段。本文以智能手机作为噪声测量设备,对北京市西直门立交桥及其周边区域,开展区域噪声污染时空分布特征研究,以此为我国城市噪声污染研究提供新思路和切实可行的研究方案。(本文来源于《中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A07社会发展过程中的复杂系统问题》期刊2014-10-24）
魏永星,于金花,常哲,赵淑坤,周莹[6]（2014）在《海洋环境噪声数据处理及时空特性研究》一文中研究指出海洋环境噪声是水声信道中的一种干扰背景场,限制水声设备性能发挥。针对这一问题,文中对实测海洋环境噪声数据进行数据处理得到1/3倍频程结果,并进行适当的时空特性研究,得到该研究海区的整体环境噪声水平,可以为水声设备的设计应用提供必要的依据,也为更广泛的海洋环境噪声数据的分析和应用奠定了重要基础。(本文来源于《电子设计工程》期刊2014年14期）
王尚北,王建东,陈海燕[7]（2014）在《时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用》一文中研究指出针对时空序列建模分析问题,利用函数扩展技术,结合线性脉冲响应滤波原理,提出一种新型时空神经网络。该网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成。函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间,实现时空序列非线性模式到高维映射空间线性模式转换;线性脉冲延时模块等效于时空线性脉冲响应滤波器,用于拟合时空序列中的线性模式。采用LevenbergMarquardt最优方法对网络进行训练,设计时空神经网络的快速学习算法。机场噪声仿真结果表明,该网络具有快速收敛和高精度的特点,预测精度高于时空自相关移动平均模型和多层感知器神经网络。(本文来源于《计算机工程》期刊2014年07期）
向迎春,张丽莹,袁林,毛晓贞,谢慧[8]（2014）在《万州城区噪声时空分布变化分析》一文中研究指出重庆市以万州城区作为研究区域,分析2006—2010年96个噪声监测点的时空变化趋势。其中时间尺度上通过线性回归发现万州城区噪音年均下降了1.028 4 dB,而在空间尺度上通过克里格插值发现万州城区的噪声空间变化较大,引起的因素是一方面交通噪音的减少,另一方面则是建筑噪声的增加。(本文来源于《重庆与世界(学术版)》期刊2014年05期）
吴文乐,郭斌,于志文[9]（2014）在《基于群智感知的城市噪声检测与时空规律分析》一文中研究指出通过在地图上用不同颜色表示不同的噪声污染等级,噪声地图能直观地展示城市各个区域的噪声污染情况.为了高效、经济地得到噪声地图,实现了一个基于群智感知的城市噪声检测和噪声地图生成系统.该系统以参与者的智能手机为感知终端,实现噪声污染数据的测量与采集;通过在服务器上综合处理所有感知终端的测量数据得到各个区域的噪声污染信息,使得用户可以在手机上查看噪声地图;在此基础上,对城市噪声的时空规律进行了分析和讨论.为解决测量数据是随意的和不完全的问题,该系统采用一种基于压缩感知的数据采样和压缩方法:各个感知终端独立地、随意地进行数据测量和压缩而不需要相互通信,服务器依然能够恢复重建出所有区块的噪声污染信息.实验结果表明,文中系统能够在保证精度的情况下,有效地减少感知终端的数据传输代价.(本文来源于《计算机辅助设计与图形学学报》期刊2014年04期）
王尚北[10]（2014）在《基于多噪声监测点机场噪声时空序列预测模型研究》一文中研究指出民航业促进国民经济繁荣发展的同时也不可避免地带来机场噪声问题。为了应对日益严重的机场噪声污染问题，国内外通用的做法是为大型机场安装机场噪声与运行监测系统。通过在机场周边布置若干固定噪声监测点，实时测量记录机场噪声强度，每个监测点的噪声强度依照时间先后构成单监测点的噪声序列，不同监测点的噪声序列存在相互关联关系，呈现复杂的时间关系和空间关系。本文研究机场噪声的时空序列建模理论和方法，构建时空一体的机场噪声预测模型。本文的主要工作如下：(1)提出一种基于样本数据驱动的空间权矩阵建立方法，克服传统方法建立的空间权矩阵难于体现空间变量值序列之间的相互影响的不足。该方法所建立的空间权矩阵不仅具有层次属性还具有延时属性。(2)摒除假设时空序列只包含线性时空自相关模式和时空序列具有平稳性的传统STARMA建模前提条件，克服传统STARMA模型无法拟合非线性模式的不足，提出STARMA网络模型。以非线性函数代替线性组合，同时捕获时空序列中线性模式和非线性模式。结合机场噪声时空序列，构建基于STARMA网络模型的机场噪声时空序列预测模型。(3)从神经元的原理出发，将神经网络方法引入时空建模分析中，采用函数扩展技术和线性脉冲响应滤波原理，提出一种新型的时空神经网络。时空神经网络由函数扩展功能模块和线性延时脉冲模块组成，函数扩展功能模块将网络输入空间映射到高维空间，实现时空序列非线性模式到高维映射空间线性模式转换，线性延时脉冲模块等效于时空线性脉冲响应滤波器，负责拟合时空序列中线性模式。结合机场噪声时空序列，构建基于时空神经网络模型的机场噪声时空序列预测模型。(本文来源于《南京航空航天大学》期刊2014-01-01）
时空噪声论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
根据3个位于芦山地震震中区附近台站记录的连续波形,采用自相关函数研究了芦山地震震源区2012年4月20日至2014年4月20日地壳相对速度的时空变化特征。3个台站分别是宝兴台(BAX)、蒙顶山台(MDS)以及天全台(TQU),震中距约为15.7km、20.5km、29.6km。结果显示:由0.1~1Hz频率范围内自相关格林函数测得的地壳相对速度,在震后一段时间内3个台站均有明显下降。其中,震中西北方向的BAX台下降量最大,约为0.6%;其次是震中东南方向的MDS台,下降约0.4%;西南方向的TQU台下降最小,约为0.2%。它对介质的敏感深度范围约为10km。空间上,相对速度下降明显的区域与震源破裂强度大的区域以及同震体应变的膨胀区之间有很好的一致性。最大速度降分别是在震后40~100d内相继出现的,相对速度的恢复过程与强余震的衰减有较好的对应关系。认为这种相对变化主要是由主震及强余震在一定深度范围内造成断层区内部结构破坏和周围应力变化引起的。而在2~5Hz频率范围内测得的相对速度,3个台站均未表现出明显的同震效应,但季节性的变化趋势明显,尤其是半年1次的变化特征,平均最大变化幅度约为0.3%。它对介质的敏感深度范围约为1km,但与强地面运动引起的地表破坏之间没有很好的对应关系。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
时空噪声论文参考文献
[1].王冬梅.陆地地震勘探随机噪声时空特性研究[D].吉林大学.2016
[2].王俊,郑定昌,郑江蓉,詹小艳,江昊琳.利用背景噪声自相关研究芦山M7.0地震震源区地壳相对波速的时空变化特征[J].地震地质.2016
[3].张洁.时空二维方向轨线时频峰值滤波消减地震勘探随机噪声研究[D].吉林大学.2015
[4].许丽萍.基于SW检验的时空时变轨线TFPF消减地震勘探随机噪声[D].吉林大学.2015
[5].高万晨,高亮.基于智能手机的区域交通噪声污染时空分布研究[C].中国系统工程学会第十八届学术年会论文集——A07社会发展过程中的复杂系统问题.2014
[6].魏永星,于金花,常哲,赵淑坤,周莹.海洋环境噪声数据处理及时空特性研究[J].电子设计工程.2014
[7].王尚北,王建东,陈海燕.时空神经网络及其在机场噪声预测中的应用[J].计算机工程.2014
[8].向迎春,张丽莹,袁林,毛晓贞,谢慧.万州城区噪声时空分布变化分析[J].重庆与世界(学术版).2014
[9].吴文乐,郭斌,于志文.基于群智感知的城市噪声检测与时空规律分析[J].计算机辅助设计与图形学学报.2014
[10].王尚北.基于多噪声监测点机场噪声时空序列预测模型研究[D].南京航空航天大学.2014