基于重力异常增强的改进小子域滤波方法

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小子域滤波是一种常用的重力异常边界拾取手段。传统小子域滤波子域划分重心不稳,易导致异常曲线出现扭曲。为此对小子域滤波的子域剖分模式进行改进,使其更合理地反映不同走向的构造;同时提出了基于迭代差分的稳定增强滤波解决小子域滤波易受高频干扰影响和识别异常界限能力不足的缺陷。模型试验表明,稳定增强异常改进型小子域滤波不仅计算稳定性强,而且检测出的边界与实际场源边界位置一致性较高。在鸭绿江盆地重力数据处理中,增强异常改进小子域滤波相对于常规算法可以获得更丰富的边界细节信息,而且检测出的异常界限与岩性接触带具有较好的
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