本文選題：Hadoop + 探地雷達數據��； 參考：《系統(tǒng)仿真學報》2017年01期

【摘要】：大數據及云計算等技術帶來的科研方式的轉變影響著探地雷達數據處理領域的研究工作,利用云計算平臺對大規(guī)模探地雷達數據進行了數據解析的研究工作,通過流式處理框架Storm平臺對產生的探地雷達數據進行了數據預處理,解決了探地雷達數據格式與Hadoop平臺數據處理輸入格式不匹配的問題。并在Hadoop平臺下實現(xiàn)了并行化的卷積、反卷積與增益相結合的數據濾波處理,對濾波效果和運行性能指標進行了分析。仿真實驗結果表明,該方法能準確有效地對探地雷達數據進行濾波解析,在運算速度、并行化加速度性能上都較傳統(tǒng)方法有明顯的改善。
[Abstract]:The transformation of scientific research methods brought about by big data and cloud computing technology has affected the research work in the field of GPR data processing, using cloud computing platform to analyze the data of large-scale GPR data.The data of ground penetrating radar (GPR) is preprocessed by flow processing framework (Storm), which solves the mismatch between GPR data format and Hadoop data processing input format.The parallel convolution, deconvolution and gain data filtering are realized on Hadoop platform. The filtering effect and performance index are analyzed.The simulation results show that this method can be used to filter and analyze GPR data accurately and effectively, and the performance of computation speed and parallelization acceleration are obviously improved compared with the traditional method.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(北京)機電與信息工程學院;
【基金】：國家重大科學儀器設備開發(fā)專項(2012YQ 030126) 核三廢專項科研課題(環(huán)FZ1402-3)
【分類號】：TN957.52

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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【二級參考文獻】

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本文編號：1748971