PředmětyPředměty(verze: 806)
Předmět, akademický rok 2017/2018
   Přihlásit přes CAS
Metody zpracování geofyzikálních dat - NGEO057
Anglický název: Methods of Geophysical Data Processing
Zajišťuje: Katedra geofyziky (32-KG)
Fakulta: Matematicko-fyzikální fakulta
Platnost: od 2016
Semestr: letní
E-Kredity: 5
Rozsah, examinace: letní s.:2/1 Z+Zk [hodiny/týden]
Počet míst: neomezen
Minimální obsazenost: neomezen
Stav předmětu: vyučován
Jazyk výuky: čeština, angličtina
Způsob výuky: prezenční
Garant: doc. RNDr. František Gallovič, Ph.D.
Kategorizace předmětu: Fyzika > Geofyzika
Anotace -
Poslední úprava: T_KG (02.05.2013)

Deterministické a stochastické signály v geofyzice. Lineární filtrace, z-transformace, predikční filtry. Autokorelace a výkonová spektrální hustota náhodných signálů, parametrické a neparametrické metody. Vícekanálová data, polarizační analýza.
Cíl předmětu -
Poslední úprava: T_KG (02.05.2013)

Přednáška seznámí se základními postupy pro analýzu, filtraci, modelování a predikování signálů a jejich aplikací na geofyzikální časová a prostorová data.

Literatura
Poslední úprava: T_KG (16.11.2011)

  • Marple, S. L. (1987). Digital Spectral Analysis With Applications. Prentice-Hall, Englewwod Cliffs, New Jersey.
  • Percival, D. B., and A. T. Walden (1993). Spectral Analysis for Physical Applications - Multitaper and Conventional Univariete Techniques, Cambridge Univ. Press.
  • Gubbins, D. (2004). Time Series Analysis and Inverse Theory for Geophysicists. Cambridge Univ. Press.
  • Claerbout, J. F. (1985). Fundamentals of Geophysical Data Processing with Applications to Petroleum Prospecting, 2nd edn, Blackwell Scientific Publications, http://sep.stanford.edu/sep/prof/

Metody výuky -
Poslední úprava: T_KG (11.04.2008)

Přednáška + cvičení

Sylabus -
Poslední úprava: T_KG (02.05.2013)

Klasifikace geofyzikálních dat

Deterministické a náhodné procesy, stacionární náhodný proces, průměr a autokorelace, spektrum a výkonová spektrální hustota, ergodicita.

Lineární filtry

Linearita, časová invariance, kauzalita, stabilita, impulzní odezva, přenosová funkce, ideální filtr, konvoluce ve frekvenční oblasti, filtr s nulovou a lineární fází, dolní, pásmová a horní propust, Butterworthův filtr, filtrace náhodného signálu.

Diskrétní signály

Samplování, Nyquistova frekvence, vztah mezi spojitou a diskrétní Fourierovou transformací, alias. Z-transformace a digitální filtrace, konvoluce a dekonvoluce, minimální fáze, dipól s minimální fází, bilineární transformace, spektrální faktorizace a Töplitzův přístup. Wienerova filtrace, Yule-Walkerovy normální rovnice, optimální filtrace, lineární predikce.

Neparametrické odhady výkonové spektrální hustoty

Časová okna. „Sample“ spektrum, korelogramy, periodogramy, metoda multitaper. Kompromis mezi variancí odhadu a rozlišením.

Parametrické odhady výkonové spektrální hustoty

Definice Autoregresivních (AR) a Moving Average (MA) náhodného procesu, odhad výkonové spektrální hustoty pomocí AR modelu, vztah mezi parametry AR modelu a autokorelační funkce, vztah k lineárním predikčním filtrům. Odhady parametrů AR modelu, volba řádu modelu.

Pseudo-hustota výkonového spektra

Odhad s minimální variancí (MV), vztah mezi odhady pomocí MV a AR metod. Odhad zastoupených frekvencí jako vlastní problém, vlastní analýza autokorelační matice pro sinusoidu v bílém šumu, odhady pomocí signálového a šumového podprostoru, volba řádu modelu.

Vícekanálová a vektorová data

Spektrální odhady, polarizační analýza.

 
Univerzita Karlova | Informační systém UK