均方根振幅属性描述了一种特定数据集的振动幅度分布情况,通过对振幅数据的平方进行平均处理,然后取其平方根来量化振幅大小。它对于分析物理振动、信号处理等领域的数据具有重要意义,能够帮助人们更好地理解和解释相关数据的特点和趋势。 ,理想股票技术论坛
一种改进的地震数据道均方根值属性算法
利用均方根振幅属性技术可预测煤层厚度、顶底板岩性等地质资料,为井下开拓提供依据。目前,这种技术在煤田勘探中正在得到广泛应用。文章介绍了均方根振幅属性技术的原...
利用均方根振幅属性预测煤层厚度_李文利 下载积分: 380 内容提示: Huabei Land and 华北国土资源Resources2016 年第 5 期 (总第 74 期) 116作者简介 : 李文利 (1973—), 女 , 山西榆次人 , 物探工程师 ,2010 年毕业于中国地质大学(北京)函授资源勘查专业 , 现从事地震勘探工作。( 邮箱 )1969349935@qq...
均方根振幅：识别振幅异常或描述层序；追踪地层地震异常，例如三角洲、河道及含气砂岩引起的振幅异常，区分整合沉积物、丘状沉积物、杂乱的沉积物等，可应用于预测储层的含油气性。平均瞬时相位：由于相位的横向变化可能与地层中的流体成分变化相关，因此该属性可以检测油气的分布。同时还可以识别由于调谐效应...
(023)001 【摘要】地震数据道均方根值是地震仪器现场质量控制软件中的一项重要道属 性指标.本文提出了一种改进的均方根值属性算法,即滑动窗口均方根值属性算法, 使用这种方法可以解决目前常规地震数据道均方根值属性算法造成数据道误判 和漏判的问题,对地震仪器现场质量控制提供了一种新的思路.文中详细地介绍了 ...
您好 下面是一个示例代码，该类可以通过传入一个数字列表来计算这些属性，仅供您参考 import mathclass Attribute: def __init__(self, values): self.values = values self.max_value = max(values) self.min_value = min(values) self.avg_value = sum(values) / len(values...
均方根振幅属性描述了一种特定数据集的振动幅度分布情况,通过对振幅数据的平方进行平均处理,然后取其平方根来量化振幅大小。它对于分析物理振动、信号处理等领域的数据具有重要意义,能够帮助人们更好地理解和解释相关数据的特点和趋势。 ,理想股票技术论坛