各向異性因子計算方法

① 請問怎麼在SPSS中計算各維度的因子分

在SPSS中計算各維度的因子分方法如下：

1. 分析——降維——因子分析；

2. 自變數的題目和因變數的題目要獨立分析；

3. 將要做分析的題目選擇到右邊的白框之後，打鉤，抽取」和「選項」兩個不用管他。然後就點「確定；

4. 按照上述步驟操作下來之後，就可以得到結果。

因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。這些方法本質上大都屬近似方法，是以相關系數矩陣為基礎的，所不同的是相關系數矩陣對角線上的值，採用不同的共同性估值。在社會學研究中，因子分析常採用以主成分分析為基礎的反覆法。因子分析可在許多變數中找出隱藏的具有代表性的因子。將相同本質的變數歸入一個因子，可減少變數的數目，還可檢驗變數間關系的假設。

② 因子綜合得分怎麼計算

因子綜合得分計算方法是：進入spss表格後點擊轉換，再點擊計算變數。點擊計算變數後就可以建立計算公式，計算公式通常權重是因子旋轉後的方差貢獻率。在建立了計算公式後，右鍵列號，再點擊降序排列。在排序變數之後很方便看出誰的得分高，誰得分低。表格就這樣計算完成了。因子分析只是一個基礎的工作，因子得分不是因子分析的最終結果，因子得分可以作為變數進行回歸分析、聚類分析、計算因子的綜合得分等等。

③ 圖像處理系列 圖像的各向異性

姓名：王傑

學號：21181214057

學院：廣州研究院

【嵌牛導讀】本文是圖像處理系列 圖像各向異性的介紹

【嵌牛鼻子】圖像各向異性的介紹

【嵌牛提問】圖像各向異性是什麼？

【嵌牛正文】

1.2.2 圖像的各向異性

       各向異性是指材料在各方向的力學和物理性能呈現差異的特性。晶體的各向異性即沿晶格的不同方向，原子排列的周期性和疏密程度不盡相同，由此導致晶體在不同方向的物理化學特性也不同，這就是晶體的各向異性。亦稱「非均質性」。物體的全部或部分物理、化學等性質隨方向的不同而各自表現出一定的差異的特性。即在不同的方向所測得的性能數值不同。對圖像來說各向異性就是在每個像素點周圍四個方向上梯度變化都不一樣，濾波的時候需要考慮圖像的各向異性對圖像的影響，而各向同性顯然是說各個方向的值都一致，常見的圖像均值或者高斯均值濾波可以看成是各向同性濾波。

由前面所述，圖像的結構張量擁有特徵值，同時 可以作為圖像局部幾何結構的描述因子：在平滑區域 ；在邊緣區域， ；在角型區域， 。因此可以由特徵值定義局部各向異性衡量因子：

                                                               

上式中，A的取值范圍為0~1，當A = 0時，表示各向同性，無明顯的方向特徵；而當A=1時，則表示各向異性，有強烈的方向特徵。

HSV顏色模型採用色調（H）、飽和度（S）和明度（V）3個參數來表示顏色。為了可視化圖像的各向異性，本文將RGB圖像轉化為HSV圖像進行處理。對於HSV圖像的S通道直接賦值255，V通道可以直接賦值，也可以將圖像的矢量場信息賦給它，H通道則用以下關系式進行顏色映射：

                                                            

即各向異性越強的區域，顏色越趨近於紅色，各向異性越弱的區域，顏色越趨近於藍色，甚至是品紅。然後將H、S、V三通道合並後轉化為RGB圖像進行顯示。

由上圖1-4可知，圖像的各向異性是存在的，且圖像的邊緣處（梯度變化速率快，方向性強）是各向異性表現最強的區域（紅色區域）。對於各向異性較強的圖像，對其進行濾波處理時，不能簡單的使用高斯濾波等各向同性濾波器，而應該使用Kuwahara等各向異性濾波器，否則會破壞圖像的紋理結構，使邊緣信息不突出。這將會對本文後面的圖像平滑處理有很重要的指導意義。

④ 黏彈性各向異性的模擬分析

淮南顧橋煤礦的目標煤層上方覆蓋了一層厚度約400m的第四系，對高頻能量的吸收衰減作用較強，在該區的3D3C採集試驗發現多波地震數據主頻太低，時間解析度太小，這對於後續的處理與解釋是不利的。所以需要通過數值模擬分析新生界地層的吸收因素對地震波主頻的影響，同時獲得反射波數據的優勢頻段。

從宏觀上看煤系地層是TI各向異性的，可以將其等效為KEL-TI（開爾芬－橫向各向同性）模型，模擬其黏彈性各向異性地震波場需要首先獲得煤系地層的速度各向異性和品質因子各向異性參數（Lu Jun等，2010）。僅從沿水平方向觀測的地面地震和沿垂向觀測的零偏移距VSP數據中不能確定δ和δ_Q參數，所以對該工區附近的多偏移距3CVSP、Walkaway3CVSP、過井地面2D3C數據進行了綜合分析，獲得表1.3淮南煤系地層縱橫波各向異性速度模型和Q值模型（由於縱波源不能激發q SH波，此處q SH波的吸收問題不加以討論）。第1層為新生界地層；第2,4,6,8,10層分別為13煤、11煤、8煤、6煤、1煤；第3,5,7,9層其餘為砂泥岩互層。由於煤層較薄，該層段的VSP採集採用了加密點觀測；第11層為彈性各向同性基底砂岩。計算垂向Q值時，先通過分頻處理，獲得窄頻帶波場，PP波採用了28～32Hz（平均30Hz），PSV波採用了13～17Hz（平均15Hz）；然後用頻譜比法估算Q值。從表1.3可以看出，新生界的速度和品質因子各向異性參數要大於煤系地層，13煤下方煤層的各向異性程度較小，由於薄層的Q值難以測准，第2～6層給出了一個平均的垂向Q值。ε_Q<0說明縱波的橫向衰減比縱向衰減嚴重。

數值模擬採用了KEL-TI介質中的時間域褶積模型（Lu Jun et al,2010）。頻帶寬度為10～120Hz，不考慮球面擴散對振幅的影響，走時的計算採用了TI介質的射線追蹤方法（蘆俊等，2006）。為了便於分析，PP波取Z分量，SV波取X分量，並將兩者波場分開顯示。從圖（1.11）可以看出，在彈性TI介質中，地震波的振幅沒有衰減，不同偏移距的振幅差異只反應AVO效應，時間解析度較高，煤層頂、底反射能區分開，13煤下方煤層的頂板反射均表現為負極性，底板反射均表現為正極性。從圖1.12的振幅譜圖上可以看出，地震波的頻帶較寬，主要表現為高頻；且PSV波的振幅在遠偏移距上較強，PP波的振幅在近偏移距上較強。圖1.13為KEL-TI介質中的單炮合成記錄，PP波和PSV波的時間解析度都大大降低，頂底板的反射幾乎無法區分，而是形成一個復合波的形態。從圖1.14可見，PP波的頻帶要寬於PSV波，上限大約能到100Hz，優勢頻率范圍基本在10～90Hz；而PSV波的頻帶上限只能達到60Hz，優勢頻率范圍基本在10～40Hz。PP波在近零偏移距附近的振幅譜能量最強；而PSV波主要在偏移距700m附近的振幅譜能量最強，這主要是受到AVO和品質因子各向異性的綜合影響的結果。在實際採集中，我們力爭將數據的高頻限接近數值模擬的結果，採用數字檢波器接收數據，改善激發接收的耦合問題，通過反復試驗，確定激發井20m深處的硬質粘膠泥為最佳激發井段，檢波器挖30cm深的坑並埋置。圖1.15為實際採集的窄頻帶波場，由於低速帶的作用，Z分量主要接收70～75Hz的PP波，X分量主要接收25～30Hz的PSV波，可以看出淺層的反射波能量要遠大於深處的反射波能量。圖1.15（a）、1.15（b）的方框標識處為煤系地層的反射，近偏移距處的PP波能夠分辨，但能量已經很弱；中遠偏移距的PSV波基本能達到30Hz，但近偏移距的PSV波基本沒有能量。實際採集數據的頻率上限比數值模擬的結果低約10～15Hz，可見該工區的KEL-TI介質的吸收作用會大大影響採集數據的頻帶。

表1.3 淮南煤系地層縱橫波速度各向異性模型

圖1.11 彈性TI介質中的反射波合成單炮記錄（10～120Hz）

圖1.12 彈性TI介質中的反射波合成單炮記錄頻譜

圖1.13 KEL-TI介質中的反射波合成單炮記錄（10～120Hz）

圖1.14 KEL-TI介質中的反射波合成單炮記錄頻譜

圖1.15 實際採集數據的窄頻帶波場

⑤ 取向因子cosψcosλ怎麼算

取向因子的計算公式為cosΦcosλ，代入Ω=cosλcosφ計算。
根據取向因子的計算公式，可以把Ω=cosλcosφ代入到公式中去求，得出計算結果，如則沿此方向的τ值較其他λ的τ值大，這時取向因子cosΦcosλ=cosΦ，cos(90o-Φ)=1/2sin2Φ，故當Φ值為45o時，取向因子具有最大值0.5。
取向因子(施密特因子):為cosΦcosλ，Φ為滑移面與外力F中心軸的夾角，λ為滑移方向與外力F的夾角。

⑥ 各向異性處理

在上覆地層具有強烈的HTI性質的方位各向異性特徵時，地震波的運動學和動力學參數會隨傳播的方位而發生變化。

縱波方位各向異性主要表現是在中—大炮檢距情況下，不同方位上傳播的縱波，在傳播速度(或傳播時間)、反射振幅、AVO特徵、子波頻率、吸收和衰減等方面存在明顯的差異。其中，以傳播速度或傳播時間的差異最為明顯，主要表現是沿各向異性走向傳播速度高，垂直於各向異性走向的傳播速度低，從而導致傳播時間、振幅等的正弦變化特徵。

圖4.8.1展示的是實測縱波資料的方位各向異性情況。可見隨方位正弦變化的時差十分嚴重，採用傳統的處理方法是難以獲得好的道集和疊加成像效果的。

轉換波在各向同性介質中傳播時，一般情況下，R分量的速度、振幅不會隨方位變化、且T分量應基本無信號。但在HTI型的各向異性介質中傳播時，由於轉換波速度比縱波低，在上覆地層存在方位各向異性時，R分量的時差正弦變化特徵會更大，而且T分量會出現明顯的能量且每隔90°有極性反轉現象。這是由各向異性介質中的橫波分裂(shear wave splitting)或橫波雙折射(birefringence)所致。

圖4.8.2為實際轉換波資料的徑向和橫向的方位道集。從圖中可以看出，由於方位各向異性的影響，R分量在不同方位角上存在較大的時差，最大可達40ms左右;T分量上每間隔約90°就會出現極性反轉現象。如果不作方位各向異性校正，則R分量和T分量全方位疊加成像的解析度和信噪比都會降低。

在進行地震資料處理時，地層的各向異性特徵主要表現在兩個方面:

1)方位各向異性速度分析及動校正;

2)振幅或AVO特徵隨方位的變化。

對於VTI介質的各向異性在速度分析中已經論述了。對於縱波，主要採用高階動校正或非雙曲線動校正(帶各向異性參數η)，解決各向異性引起的動校正不直的問題。對於轉換波，主要採取多參數轉換波時距方程進行速度分析和動校正。但對於HTI介質，縱波和轉換波的各向異性特徵十分明顯，而轉換波尤其突出。

圖4.8.1 具有明顯方位各向異性的P波動校正道集(道集內按方位排序)

圖4.8.2 新場3D3C轉換波徑向(左)和橫向(右)方位道集

(1)縱波方位各向異性處理

縱波在各向異性介質中傳播時，會出現振幅、速度等隨方位變化的特徵(圖4.8.3)，在進行以成像和岩性反演為目的的處理時，應在資料處理過程中對各向異性的影響加以消除。

圖4.8.9 徑向分量橫波分裂分析校正前(左)和後(右)剖面

同樣，當轉換波R分量進行了方位各向異性及橫波分裂校正後，在道集上仍然會存在一些時差，也可採用非地表一致性的處理手段消除剩餘時差。當然，由於轉換波道集信噪比較縱波而言要低;因此，保持振幅的道集去噪也是需要的。

轉換波R分量的HTI介質方位各向異性疊前偏移處理過程中，處理速度方位各向異性可以採用同P波類似的技術來實現。針對橫波分裂校正的轉換波疊前時間偏移技術尚未出現，但有兩種思路可實現轉換波疊前時間偏移的方位各向異性校正。

1)首先在偏移前的道集上進行橫波分裂分析和校正，然後再進行R分量的全方位的疊前時間偏移，但該方法需要有較高的信噪比和覆蓋次數。

2)分方位扇區進行基於VTI各向異性的疊前時間偏移處理，形成R分量和T分量的CRP方位道集。在此基礎上，進行橫波分裂分析和校正，最後再對R分量進行疊加，形成全方位的疊前時間偏移數據體。該方法需要大量的疊前時間偏移運算，但對信噪比較低的資料比較有效。當然未來無論是縱波還是轉換波疊前時間偏移，最好的途徑是能夠研發出一種同時能夠處理VTI和HTI各向異性的疊前偏移處理方法。