海量地震数据体绘制方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 直接体绘制技术 | 第14页 |
| 1.2.2 并行体绘制技术 | 第14-15页 |
| 1.2.3 多分辨率体绘制技术 | 第15页 |
| 1.2.4 压缩体绘制技术 | 第15-17页 |
| 1.3 本文工作 | 第17-18页 |
| 1.4 章节安排 | 第18-19页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第19-39页 |
| 2.1 压缩体绘制 | 第19-25页 |
| 2.1.1 体数据 | 第19-20页 |
| 2.1.2 压缩体绘制基本流程 | 第20-23页 |
| 2.1.3 压缩数据表示模型 | 第23-25页 |
| 2.2 高阶张量近似 | 第25-33页 |
| 2.2.1 张量的相关概念 | 第25-27页 |
| 2.2.2 张量的矩阵化 | 第27-28页 |
| 2.2.3 矩阵的奇异值分解及在高阶上的拓展 | 第28-30页 |
| 2.2.4 张量的乘法运算 | 第30-31页 |
| 2.2.5 张量分解与重构 | 第31-33页 |
| 2.3 聚类分析 | 第33-38页 |
| 2.3.1 聚类分析的概念 | 第33-34页 |
| 2.3.2 基本聚类方法概述 | 第34-36页 |
| 2.3.3 划分方法 | 第36-38页 |
| 2.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于全局因子矩阵的张量重构算法 | 第39-60页 |
| 3.1 引言 | 第39页 |
| 3.2 传统的张量近似体绘制 | 第39-45页 |
| 3.2.1 张量近似体绘制的处理流程 | 第39-44页 |
| 3.2.2 张量近似体绘制中分块大小的选取 | 第44页 |
| 3.2.3 传统的张量近似体绘制的不足之处 | 第44-45页 |
| 3.3 全局因子矩阵张量重构算法 | 第45-52页 |
| 3.3.1 使用全局因子矩阵重构的优势 | 第45-46页 |
| 3.3.2 全局因子矩阵的选取 | 第46-51页 |
| 3.3.3 全局因子矩阵重构的过程 | 第51-52页 |
| 3.4 仿真分析 | 第52-59页 |
| 3.4.1 地震数据的张量近似效果 | 第53-55页 |
| 3.4.2 压缩体绘制的评价指标 | 第55-56页 |
| 3.4.3 全局因子矩阵张量重构仿真分析 | 第56-59页 |
| 3.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第四章 基于因子矩阵聚类的张量重构算法 | 第60-70页 |
| 4.1 引言 | 第60页 |
| 4.2 全局因子矩阵重构的相关问题 | 第60-61页 |
| 4.3 分块因子矩阵聚类算法 | 第61-65页 |
| 4.3.1 因子矩阵的相似性度量 | 第61-62页 |
| 4.3.2 K-均值聚类方法 | 第62-64页 |
| 4.3.3 K-中心点聚类方法 | 第64-65页 |
| 4.4 仿真分析 | 第65-69页 |
| 4.5 本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 仿真平台的设计与实现 | 第70-75页 |
| 5.1 仿真环境 | 第70-71页 |
| 5.1.1 OpenGL简介 | 第70-71页 |
| 5.1.2 CUDA简介 | 第71页 |
| 5.2 仿真平台整体架构 | 第71-73页 |
| 5.3 数据管理模块设计 | 第73-74页 |
| 5.4 绘制管理模块设计 | 第74页 |
| 5.5 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结与展望 | 第75-77页 |
| 6.1 工作总结 | 第75-76页 |
| 6.2 工作展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-83页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目和成果 | 第83页 |
