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申请/专利权人：湖南科技大学
摘要：本发明提供一种基于傅立叶变换的B样条函数欧拉解概率密度成像方法，确定待测区域范围，测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程，确定滑动窗口大小，构建线性方程组，并获取欧拉解，输出欧拉解集；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并估算相应组合的估计区间的上下界及估计网格带宽，以及确定估计网格的大小；构建基于B样条函数的多变量概率密度估计，并将欧拉解解集组合作为独立同分布采样投影至估计网格，计算网格计数，获取欧拉解概率密度分布结果，确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。本发明引入分箱近似方法，将样本数据投影至估计网格，基于快速傅里叶变换实现估计网格与密度函数的离散卷积。
主权项：1.一种基于傅立叶变换的B样条函数欧拉解概率密度成像方法，其特征在于，包括以下步骤：确定待测区域范围；测量重力矢量数据及重力梯度张量数据；或测量重力数据，通过离散余弦变换或傅里叶变换将重力数据换算到重力矢量数据及重力梯度张量数据；根据所述重力矢量数据或所述重力梯度张量数据构建三维重力梯度张量欧拉反褶积方程；确定滑动窗口大小，并利用滑动窗口内的数据构建线性方程组；利用奇异值分解所述线性方程组，获取所述线性方程组的欧拉解，并输出对应的欧拉解集；其中，所述欧拉解包括异常源空间位置、异常源类型和奇异值分解误差；将欧拉解解集拆分成不同维度的组合，并根据所述欧拉解解集组合估算估计区间的上下界及估计网格带宽，以及确定所述估计网格的大小；构建基于B样条函数的多变量概率密度估计，并将欧拉解解集组合作为独立同分布采样投影至所述估计网格，计算网格计数；对所述B样条函数和所述网格计数进行卷积，获取欧拉解概率密度分布结果，并根据所述欧拉解概率密度分布结果确定不同维度数据的异常源空间位置及类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖南科技大学 基于傅立叶变换的B样条函数欧拉解概率密度成像方法
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