计算机离散数据网格化参数提取方法及操作步骤技术

本发明专利技术公开了一种计算机离散数据网格化参数提取方法及操作步骤，利用网格化软件，提取待网格化的离散数据的最佳网格化参数，所述最佳网格化参数包括：X、Y两个方向上的最小值、最大值、间距和行数。本发明专利技术通过深入分析离散数据分布特征，归纳离散数据分布的各种情况；根据不同分布特征的离散数据，智能地提取出一组客观、合理的网格化参数，保证网格化后较大限度地保留原始离散数据的信息；实现了一种实用化的智能网格化软件，从而既可以避免或减少了利用现有网格化软件和人为地调整网格化参数进行网格化时带来的数据信息失真等情况的出现，又可以大大节省了用户宝贵的时间，提高了学习和工作的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及一种计算机离散数据网格化参数提取方法及操作步骤，具体的，涉及一种通过计算机软件对离散数据进行最佳网格化参数的提取方法及操作步骤。
技术介绍
地球物理测量数据都是离散的，后续的处理及反演计算通常要求是均勻间隔的网格数据，因此，对原始数据的网格化计算，是后续专业数据处理和分析工作的基础。在对一个离散数据进行网格化计算前，需要告知网格化软件一组网格化参数，然后网格化软件会根据该组参数对离散数据进行网格化。其中，该组网格化参数包括x、Y两个方向上的最小值、最大值、间距和行数。目前，国内外带网格化功能的软件很多，但是不能智能地提供给用户一组具有指导意义的建议网格化参数。在网格化参数的选取上都是依赖使用人员的主观感觉确定，容易造成由于网格化参数选取不合理造成的网格化数据与原始数据对比出现失真的现象，比如网格选择过稀(网格间距大)会导致原始数据信息较大失真；或网格过密(网格间距小)会导致不必要的大数据量情况出现，等。大多数情况下，这个问题容易被忽视，其结果是实际工作中，通常都会造成原始数据信息因为不当网格化而产生较大失真等情况出现。即使考虑，对大多数用户来说，反复手动调整网格化参数、试验网格化效果，也存在较大的盲目性， 且缺少严格的定量分析，缺少对离散数据进行疏密、走向等特征分析的技术。因此，现有网格化软件都存在一个问题缺少对离散数据进行疏密、走向等分布特征的分析技术，以及最佳网格化参数提取方法的技术。美国 Golden Software 公司的一款专业软件-Surfer 软件(http//www.goldensoftware. com/)，提供了对离散数据进行网格化的功能，但是该功能并没有对待测离散数据进行疏密、走向等特征的智能分析，只是简单地提供一组默认的网格化参数，其中 X、Y两个方向的最小值、最大值就直接等于离散数据坐标值的最小值、最大值；行数是简单的这么处理如果X、Y两个方向的数据长度相等，则令两个方向上的行数都等于100 ；否则令数据长度较长的一个方向上的行数等于100，较短的方向上的行数就根据两个方向上数据的长度与行数成正比得到；间距也就是等于参数中的最大值减去最小值的差除以行数减去1的差。而且对于其它任何离散数据，Surfer都是这么处理的。下面，通过一个实际的例子，详细描述Surfer软件对离散数据进行网格化时网格化参数的处理方法。图1是一幅实际磁测离散数据的点位图。该离散数据X方向的坐标范围是 39586192至39589176，Y方向的坐标范围是3似6187. 75至3似9248。图2是在Surfer中对该磁测离散数据进行网格化处理前的网格化参数对话框。 该对话框中的网格化参数都是Surfer默认的。可以发现，参数中X、Y两个方向的最小值、最大值就是直接等于离散数据坐标值的最小值、最大值，Y方向的数据长度较X方向长，所以其行数就是简单等于100，而X方向上行数约等于100* (39589176-39586192)/(3429248-3426187. 75)，间距也就是等于参数中的最大值减去最小值的差除以行数减去1的差。图3是默认的网格化参数下的点位图对比效果。从图3可以非常明显地看出，采用 Surfer提供的默认网格化参数，对该磁测离散数据进行网格化得到的网格数据相对于原始数据来说，信息失真肯定是较大的(1)网格的交点并没有最好的位于原始数据点上或旁边；(2)在没有出现原始数据的区域却网格化得到了网格数据，这些“无中生有”的网格数据造成了大数据量的失真情况。目前，为了避免这样的失真出现或说是减少这样的失真，用户只能手动地调整网格化参数(1)手动地将原始数据转正，如图4所示为转正后的离散数据。这样可以避免在没有出现原始数据的区域网格化而得到“无中生有”的网格数据；(2)通过眼睛对转正后的原始数据的分布特征进行分析，并反复调整网格化参数，才能得到一组较合适的网格化参数对原始数据进行网格化，如图5-1和图5-2为转正后的点位图对比。这样可以使网格的交点较好的位于原始数据点上或旁边。(3)在Surfer中将网格数据手动旋转回原始离散数据的倾斜角度后，再进行观看、研究。根据上述Surfer软件的网格化功能，其明显存在以下的不足(1)缺少对离散数据进行疏密、走向等分布特征的分析技术；(2)只能简单地提供一组默认的网格化参数，不能提供一组具有指导意义的建议参数， 具有盲目性，即缺少最佳网格化参数提取方法的技术；(3)对离散数据网格化后，容易造成较大的原始数据信息失真；(4)用户反复手动调整网格化参数、试验网格化效果，具有盲目性，使用不方便，缺乏效率。
技术实现思路
本专利技术需要解决的技术问题就在于克服现有技术的缺陷，提供一种计算机离散数据网格化参数提取方法及操作步骤，本专利技术通过深入分析离散数据分布特征，归纳离散数据分布的各种情况；根据不同分布特征的离散数据，智能地提取出一组客观、合理的网格化参数，保证网格化后较大限度地保留原始离散数据的信息；实现了一种实用化的智能网格化软件，从而既可以避免或减少了利用现有网格化软件和人为地调整网格化参数进行网格化时带来的数据信息失真等情况的出现，又可以大大节省了用户宝贵的时间，提高了学习和工作的效率。为解决上述问题，本专利技术采用如下技术方案本专利技术提供了一种离散数据计算机处理方法，所述方法为利用网格化软件，提取待网格化的离散数据的最佳网格化参数，所述最佳网格化参数包括χ、Y两个方向上的最小值、 最大值、间距和行数； 具体步骤为A、对待网格化的离散数据进行分散点的识别，分析离散数据是否存在分散点；B、对进行分散点处理后的离散数据，提取其网格化坐标系的角度；C、在网格化坐标系角度的方向下，对离散数据分别在x、y方向上进行投影统计并傅里叶频谱分析，提取出数据分布的主周期；D、在网格化坐标系角度的方向下，对离散数据分别在x、y方向上进行线性相关分析， 提取出网格化的最小值、最大值；E、对C、D得到的结果进行合理性的判断；F、若判断合理，则将C、D中得到的结果作为该离散数据合理的网格化参数，否则使用简单算法提取该离散数据的网格化参数。本专利技术的识别分散点的方法为首先，某个区域内的数据分布密度就等于该区域内的数据量除以该区域在X方向上的长度(即该区域内X最大坐标值减去X最小坐标值)；对离散数据分组统计后，每一组就是一个数据区域，第一组和最后一组为边界区域，而且第一组该边界区域的长度为第二组内数据的最小坐标值减去第一组内数据的最小坐标值，最后一组该边界区域的长度为倒数第二组内数据的最大坐标值减去最后一组内数据的最大坐标值；全部离散数据的平均数据分布密度就等于数据在X方向上的长度除以全部数据的个数；其中，分组统计的方法为对待处理的离散数据，若相邻的数据点的距离在某个限度的范围内，则将它们归为一组，程序中设计该限度为小于或等于平均长度，其中平均长度等于离散数据在X轴上的长度除以离散数据χ坐标的个数；离散数据χ坐标的个数是指不相同的个数； 然后，具体的识别分散点算法为 将离散数据从ο度旋转到179度，每次旋转1度； 每旋转1度，就对离散数据在X方向上进行分组统计；分析离散数据第一组的数据区域的数据分布密度，若该密度小于全部离散数据的平均数据分布密度的4%，就将该组内的数据去除，再本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：姚长利，郑元满，张晨，谢永茂，关胡良，孟小红，郭良辉，
申请(专利权)人：中国地质大学北京，
类型：发明
国别省市：