功率谱反演法仿真大气湍流相位屏

采摘 Matlab编码矩张量相位拾取和反演。

先进PID控制、神经网络自适应控制、模糊自适应控制、迭代学习控制、反演控制、滑膜控制、自适应鲁棒控制、系统辨识和路径规划MATLAB仿真程序

有限差分矩阵代码MT_inversion_matlab Matlab代码用于力矩张量的地震数据反演。 这还不是真的用户友好。 这些代码是基于Chouet，Dawson，Maeda，Ohminato，Takao和Waite的工作而设计的，用于反演力矩张量来自火山的地震数据。 有人调用了某些本地函数，这些函数是Carl Tape的compearth包（）的一部分，并从Ken Creager的CORAL包中进行了修改。 有关反转的更多信息，请参见： Chouet B.，P。Dawson，T.Ohminato，M.Martini，G.Saccorotti，F.Giudicepietro，G.De Luca，G.Milana和R.Scarpa（2003），斯特龙博利火山爆发的源机制，意大利，根据非常长时间的数据的矩张量反演确定，J。Geophys。 Res.108（B1），2019，doi：10.1029 / 2002JB001919。 Lyons，JJ，GP Waite，M.Ichihara和JM Lees（2012），爆炸前的倾斜以及地形对危地马拉Fuego火山，地球物理学的超长周期地震记录

一篇关于地球物理和非线性反演的经典论文，可以作为反演领域学生共同的参考读物，作为初学者了解反演概况，和反演方法的好文章。（核心期刊）

ASTER数据地表温度反演算法的MATLAB实现

以厦门市为研究区域，以2013年的Landsat8为研究数据，研究亮度温度反演以及地表温度反演的劈窗算法，推导出该算法的演算过程，根据Landsat8的特性，确定该算法的参数取值。通过ENVI／IDL软件编程实现该算法，采用厦门市遥感数据反演地表温度，并且利用厦门市气象局实测温度验证地表温度反演结果的有效性。

为提高频率域反演的分辨率和抗噪能力,减小频率域反演对初始模型的依赖程度,发展了多分量频率域叠前AVO弹性参数反演方法。考虑地震信号在频率域中不同频率成分可实现自动解耦,使得反问题可通过多分量迭代的途径求取。首先,利用贝叶斯公式将多频率分量联系起来,并结合稀疏约束先验提高反演算法抗噪能力。此外,采用超低频平滑模型提高多频率分量AVO反演算法的稳定性和可靠性。然后,模型测试综合验证了该方法的高分辨率特征和横向连续性,获得与理论模型吻合度较高的高分辨率反演结果。最后,实际资料表明该方法能够稳定的从叠前地震数据中获取与测井数据相吻合的高分辨率弹性参数信息,并可有效的运用到储层含油气性质检测中。

地球物理标准粒子群算法反演，粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法（Particle Swarm Optimization），缩写为 PSO。PSO 算法属于进化算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法是一种并行算法。

针对地震勘探资料依赖线性优化方法进行波阻抗反演不易得到全局极值的问题,提出一种改进的粒子群优化算法—自适应粒子群优化算法进行波阻抗反演。自适应粒子群优化算法是以群智能优化理论为基础,通过3种可能移动方向的带权值组合进行全局寻优。该方法搜索速度较快,且具有较强的全局寻优能力。通过函数测试和波阻抗反演的应用,结果表明,自适应粒子群优化算法是一种适应能力较强的全局优化算法,用该方法进行波阻抗反演是可行有效的。