线性噪声产生及在频率_波数域滤波的压制作用
线性噪音压制方法研究
线性噪音压制方法研究作者：金宁宁杨城增来源：《科技创新与应用》2016年第01期摘要：文章总结了鄂南黄土塬探区的表层地震地质条件和地震资料特点，在对原始地震资料进行全面分析的基础上，准确识别记录中线性干扰、多组面波以及有效反射等波场。
以往去除线性干扰采用的方法是f-k倾角滤波，由于该方法存在折叠噪声、混波和挂面条带异常等负效应，因此，资料处理中该方法的应用受到了限制。
文章详细分析了线性干扰的线性特性、倾角特性、相干性等波场特点，利用线性噪音的相干性，寻找到去除线性干扰的新方法。
通过对比两种方法应用后的叠前道集和叠加剖面的效果分析，以及道集的信噪比、F-K频谱的对比，揭示了新方法去除线性噪音的效果明显好于F-K倾角滤波，同时克服了以往方法的折叠噪声、混波和挂面条等缺点，较好地解决了该区黄土塬的线性噪音问题，为后续的精细处理成像奠定了基础，丰富了研究院的核心处理技术，它以独特的优势广泛应用在鄂南多个工区黄土塬地震资料处理中。
关键词：线性干扰；F-K倾角滤波；叠加剖面1 问题的提出由于地震勘探的精度、探测深度、方法技术等优势，三维地震仍然是油气勘探所依赖的主要手段；然而，鄂南沟壑纵横、黄土覆盖厚、植被密集等独特的地形地貌，给地震勘探的激发和采集造成很大困难；地形极其复杂，沟谷交错，地表起伏异常剧烈（见图1），地表高程在900-1750米之间，局部高差在几十米到上百米，工区内水系较为发育，岩石出露，砂泥岩互层（砂厚泥薄），为鄂南工区地震资料的处理带来了静校正、多次波、线性斜干扰以及振幅一致性等一系列难题，同时为鄂南黄土塬区处理技术的提高带来了机遇和挑战。
由于鄂南天然存在的复杂地表条件、低降速层的垂向厚度变化、横向速度变化异常，导致地震波的传播会形成一个复杂的地震波场；潜水面和高速层形成的速度或波阻抗界面，形成了各种类型的地震波，包括直达波、深浅层一次折射波、深浅层多次折射波、多组面波、反射波等。
一般地震资料分为噪声和有效信号；噪声可以归纳为两类：随机噪声和相干噪声；随机噪声包括时间域随机噪声和空间域随机噪声；相干噪声包括线性噪声、交混回响和多次波。
频率域滤波
频率域滤波频率域滤波是经典的信号处理技术之一，它是将信号在时域和频域进行分析以达到信号处理中的一定目的的技术。
它在诸多技术方面有着广泛的应用，比如音频信号处理、通信信号处理、部分图像处理和生物信号处理等。
本文将从以下几个方面来介绍频率域滤波的基本原理：概念的介绍、频谱的概念、傅里叶变换的原理、频率域滤波的基本原理、应用场景。
一、概念介绍频率域滤波是一种信号处理技术，它可以将时域信号转换成频域信号，并根据信号特征在频率域中对信号进行处理以达到特定的目的，如去除噪声和滤波等。
一般来说，信号处理包括两个阶段：时域处理和频域处理。
时域处理会涉及到信号的时间特性，而频率域处理则涉及到信号的频率特性。
二、频谱概念频谱是指信号分析中信号频率分布的函数，它是信号的频率特性的反映。
一个信号的频谱是一个衡量信号的能量随频率变化的曲线。
通过对信号的频谱进行分析，可以提取出信号中不同频率成分的信息，从而对信号进行更深入的分析。
三、傅里叶变换傅里叶变换是将时域信号转换成频域信号的基本手段。
傅里叶变换是指利用线性无穷积分把一个函数从时域转换到频域，即将一个函数的时间属性转换为频率属性的过程。
傅里叶变换会将时域信号映射到频域，从而可以分析信号的频率分布情况。
四、频率域滤波的基本原理频率域滤波的基本原理是先将信号进行傅里叶变换，然后将信号在频域进行处理。
根据不同的应用需求，可以采用低通滤波、高通滤波或带通滤波等滤波器对信号进行处理，从而获得滤波后的信号。
最后，再将滤波后的信号进行反变换即可。
五、应用场景由于具有时域和频域双重处理功能，频率域滤波技术在诸多技术领域都有广泛应用。
例如，在音频信号处理方面，频率域滤波可以去除音频信号中的噪声，使得信号变得更加清晰。
此外，在以图像处理方面，频率域滤波技术可以有效去除图像中的多余信息，从而提高图像的质量。
在通信领域，频率域滤波技术可以应用于对通信信号的滤波和信号分离，从而有效提升信号的传输效率。
压制干扰的原理和应用
压制干扰的原理和应用一、引言在现代社会中，各种电子设备的广泛应用给我们的生活带来了极大的便利，但与此同时，也带来了越来越多的电磁干扰问题。
由于电子设备的电磁辐射，会对周围的电子设备和通信系统造成干扰，降低其工作性能。
为了解决这一问题，人们研究出了一系列的压制干扰的原理和应用。
二、压制干扰的原理压制干扰的原理主要有以下几种：1. 频谱处理技术频谱处理技术是通过对信号的频谱进行处理，进而抑制干扰。
其中，常用的频谱处理技术包括频谱滤波和频谱估计等。
频谱滤波是通过在特定频率范围内对信号进行滤波操作，去除干扰成分；频谱估计则是通过对信号进行频谱分析，确定干扰成分的频率范围，并进一步进行处理。
2. 空间滤波技术空间滤波技术是通过在物理空间中对信号进行处理，进而抑制干扰。
常用的空间滤波技术包括阵列信号处理和自适应滤波等。
阵列信号处理是通过多个接收天线对信号进行接收，并利用信号之间的时延差异消除干扰；自适应滤波则是根据干扰信号的统计特性来自动调整滤波器的参数，达到压制干扰的效果。
3. 信号处理技术信号处理技术是通过对信号的特征和统计特性进行处理，进而抑制干扰。
常用的信号处理技术包括滤波、降噪和频谱分析等。
滤波是通过选择合适的滤波器对信号进行滤波处理，去除干扰成分；降噪则是通过消除信号中的噪声成分，提高信号与干扰的信噪比；频谱分析则是通过对信号的频谱进行分析，确定干扰成分的频率范围，并进一步进行处理。
三、压制干扰的应用压制干扰的应用广泛，主要包括以下几个方面：1. 电磁兼容性设计电磁兼容性设计是在电子设备的设计中，通过合理的电路布局、屏蔽措施和干扰滤波器等手段，降低设备之间的电磁干扰。
例如，在手机的设计中，通过合理布置天线、使用合适的屏蔽材料以及设计干扰滤波器等措施，可以减少手机对周围设备的干扰。
2. 通信系统抗干扰设计通信系统抗干扰设计是在无线通信系统中，通过信号处理和抗干扰算法等手段，提高通信系统的抗干扰能力。
线性噪声产生及在频率_波数域滤波的压制作用
线性噪声产生及在频率—波数域滤波的压制作用河北煤田地质局物测队 刘丕哲 线性噪声是目前阶段地震信息采集过程中主要干扰波之一,在可控震源技术较普遍得以应用以来,线性干扰(多次)在地震记录上的反映就更为明显。
现阶段的地震信息采集方式中,还没有哪一种方法能更有效地消除线性干扰,但在资料处理中,以滤波去噪等手段对其加以消弱,可以达到突出信噪比和提高地震地质效果的目的。
现介绍一下就频率—波数域(F-K)滤波在北掌勘探区地震资料处理方法的应用及应用效果。
1 线性干扰的产生及其特征1.1 北掌勘探区的地质特点 区内第四系覆盖层较薄,0～110m左右,局部有基岩出露石炭—二叠系含煤地层中的主要可采煤层2号煤(平均厚度2.36m)、9号煤(平均厚2.29m)均为无烟煤。
受后期构造及火成岩侵入影响,含煤岩系的断裂构造极为发育,煤质变质程度较高,2号煤层局部地段受火成岩侵蚀现象较明显,侵入岩体的分布基本在测区的西南部,呈层状、脉状等产状形式赋存在煤系地层之上,对地震反射波产生明显的屏蔽作用。
1.2 线性干扰形成机理分析 线性干扰波在地震记录上的表现(图2)特征如下。
图1 波径示意图 (1)同相轴倾角有规律;(2)能量强,且随着炮检距增大而减小;(3)频率与有效波接近。
可控震源的震点依靠的是可控震源车底板的机械震动,并通过与地表的偶合传入地下半空间形成地震波场,与井炮在潜水面以下激发是不同的。
当低速覆盖层(第四系)较薄、或覆盖层(第四系)内近地表处存在相对较高速(降速)层时(图1)由透射定理知道sin 1sin 2=V1V2 当V2 V1时,则 2 1,地震波能量转换成折射波的能量成分就越多,折射效应越明显,导致的线性干扰波在记录上的表现就越强。
图2是B11线6002号文件监视记录,第四系厚度40m,层速度370m/s,下伏基岩为P21,层速度2250m/s,线性干扰明显。
图2 监视记录(干扰强) 图3是B14-1线的81036号监视记录,第四系厚0m,基岩上激发,记录上线性干扰不明显。
数字图像处理：各种变换滤波和噪声的类型和用途总结
数字图像处理：各种变换滤波和噪声的类型和⽤途总结⼀、基本的灰度变换函数1.1.图像反转适⽤场景：增强嵌⼊在⼀幅图像的暗区域中的⽩⾊或灰⾊细节，特别是当⿊⾊的⾯积在尺⼨上占主导地位的时候。
1.2.对数变换（反对数变换与其相反）过程：将输⼊中范围较窄的低灰度值映射为输出中较宽范围的灰度值。
⽤处：⽤来扩展图像中暗像素的值，同时压缩更⾼灰度级的值。
特征：压缩像素值变化较⼤的图像的动态范围。
举例：处理傅⾥叶频谱，频谱中的低值往往观察不到，对数变换之后细节更加丰富。
1.3.幂律变换（⼜名：伽马变换）过程：将窄范围的暗⾊输⼊值映射为较宽范围的输出值。
⽤处：伽马校正可以校正幂律响应现象，常⽤于在计算机屏幕上精确地显⽰图像，可进⾏对⽐度和可辨细节的加强。
1.4.分段线性变换函数缺点：技术说明需要⽤户输⼊。
优点：形式可以是任意复杂的。
1.4.1.对⽐度拉伸：扩展图像的动态范围。
1.4.2.灰度级分层：可以产⽣⼆值图像，研究造影剂的流动。
1.4.3.⽐特平⾯分层：原图像中任意⼀个像素的值，都可以类似的由这些⽐特平⾯对应的⼆进制像素值来重建，可⽤于压缩图⽚。
1.5.直⽅图处理1.5.1直⽅图均衡：增强对⽐度，补偿图像在视觉上难以区分灰度级的差别。
作为⾃适应对⽐度增强⼯具，功能强⼤。
1.5.2直⽅图匹配（直⽅图规定化）：希望处理后的图像具有规定的直⽅图形状。
在直⽅图均衡的基础上规定化，有利于解决像素集中于灰度级暗端的图像。
1.5.3局部直⽅图处理：⽤于增强⼩区域的细节，⽅法是以图像中的每个像素邻域中的灰度分布为基础设计变换函数，可⽤于显⽰全局直⽅图均衡化不⾜以影响的细节的显⽰。
1.5.4直⽅图统计：可⽤于图像增强，能够增强暗⾊区域同时尽可能的保留明亮区域不变，灵活性好。
⼆、基本的空间滤波器2.1.平滑空间滤波器2.1.1平滑线性滤波器（均值滤波器）输出：包含在滤波器模板邻域内的像素的简单平均值，⽤邻域内的平均灰度替代了图像中每个像素的值，是⼀种低通滤波器。
基于Cadzow滤波法压制线性干扰
为了验证该方法的正确性，采用图 ３ 所示的理
论模型进行测试。 图 ３ａ 是用声波模拟简单地质模 型，模型的主要参数为：Ｒｉｋｅｒ 子波的主频为 ２５ Ｈｚ、 采样率为 ２ ｍｓ，样点数为 １ ５００，地震道为 ２００；图 ３ｂ 是采用 Ｃａｄｚｏｗ 滤波法作线性去噪处理后的结果；图 ３ｃ 是噪声差值。 对比去噪前后的结果可以看出，线 性信号得到有效的衰减，而且有效信号没有任何的 损失，也没有发生任何的畸变。 同时，从表 １ 中可以 看出，Ｃａｄｚｏｗ 滤波法去噪前后均方根振幅能量都在 一个级别上，说明了该方法具有良好的保真与保幅 性。
在复杂地表地区采集的地震资料，其信噪比很 低，普遍存在着相当严重的线性噪声。 一般情况下， 这类噪声严重干扰了有效反射信号，大大降低了地 震资料的信噪比。
目前压制线性噪声的方法主要是频率域线性干 扰衰减方法［１，２］ ：ＦＫ 扇形滤波是消除线性干扰的常 规方法，它利用干扰波与有效波的视速度差异，在频 率波数域中衰减线性噪声，但是该方法需要假设空 间采样均匀，否则会产生假频现象；ＦＸ 扇形滤波能 够有效的衰减线性干扰，同时能够处理非规则空间 采样的情况。 但是此类频域线性去噪方法往往造成 明显的信号畸变，在消除干扰的同时也滤掉了一些 有效的成分，并且平滑效应严重，使整个剖面显得呆 板，因此去噪效果不理想［３－６］ 。
同时，单炮记录中线性干扰就会表现为水平的同相
轴，而有效信号与其他信号则表现为非水平的信号。
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物 探 与 化 探
３９ 卷
（３）将地震数据 ｘ′（ｉ，ｊ） 代入式（１） ～ 式（５） 中，
通过减秩的方法重构水平同相轴，得到新数据 ｘ″（ ｉ，
ｊ） 。
（４）再根据每道对应的时移量 Δｔｉ 对数据 ｘ″（ ｉ， ｊ） 作反时移，从而预测出线性干扰
数字滤波器原理
数字滤波器原理数字滤波器是一种用于信号处理的重要工具，它可以对数字信号进行滤波处理，去除噪声和干扰，提取所需的信号成分。
数字滤波器的原理涉及到数字信号处理、频域分析和滤波器设计等多个方面的知识，下面将对数字滤波器的原理进行详细介绍。
首先，我们来了解一下数字滤波器的基本原理。
数字滤波器可以分为时域滤波器和频域滤波器两大类。
时域滤波器是根据信号在时域上的特性进行滤波处理，常见的有移动平均滤波器、中值滤波器等；而频域滤波器则是根据信号在频域上的特性进行滤波处理，常见的有低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器等。
不同类型的数字滤波器在处理信号时有着不同的特点和适用范围。
其次，我们需要了解数字滤波器的设计原理。
数字滤波器的设计一般包括滤波器的规格确定、滤波器类型选择、滤波器参数计算等步骤。
在滤波器的规格确定阶段，需要根据实际应用需求确定滤波器的通带、阻带、过渡带等参数；在滤波器类型选择阶段，需要根据信号特性选择合适的滤波器类型；在滤波器参数计算阶段，需要根据具体的设计方法计算滤波器的参数，如截止频率、阶数、增益等。
数字滤波器的设计原理是数字信号处理中的重要内容，设计出满足实际需求的数字滤波器对于信号处理具有重要意义。
接着，我们来讨论数字滤波器的性能评价原理。
数字滤波器的性能评价包括频率响应、相位响应、幅频特性、群延迟等多个方面。
频率响应是指滤波器在频率域上的特性，可以通过频率响应曲线来直观地表示；相位响应是指滤波器对信号相位的影响，对于保持信号相位特性的应用来说，相位响应是非常重要的；幅频特性是指滤波器在不同频率下的幅度变化特性，可以通过幅频特性曲线来表示；群延迟是指滤波器对信号不同频率成分的传输延迟，对于时域要求严格的应用来说，群延迟是一个重要的性能指标。
通过对数字滤波器性能的评价，可以全面了解滤波器的特性，为实际应用提供参考依据。
最后，我们需要了解数字滤波器在实际应用中的原理。
数字滤波器在实际应用中有着广泛的应用，如语音信号处理、图像处理、通信系统、生物医学领域等。
噪声数据 滤波方法
噪声数据滤波方法噪声数据滤波方法是指对噪声数据进行处理，以去除或减弱噪声对信号的影响，从而更准确地获取信号信息。
在实际工程应用中，噪声数据滤波方法被广泛应用于信号处理、图片处理、声音处理等领域。
本文将从噪声数据的概念入手，介绍常见的噪声类型，以及常用的噪声数据滤波方法，包括移动平均滤波、中值滤波、高斯滤波等，并对各种滤波方法的特点和适用场景进行说明。
一、噪声数据的概念噪声数据是指在信号或数据中混入的干扰成分，它会使原有的信号受到干扰，降低了信号的质量和可靠性。
噪声数据主要来源于环境干扰、信号传输过程中的衰减与失真、传感器本身的误差等因素。
各种噪声的类型不尽相同，包括高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声等。
二、常见的噪声类型1. 高斯噪声：高斯噪声是由正态分布随机变量产生的一种噪声，其特点是均值为0，标准差为σ，其频谱呈高斯型。
高斯噪声在很多传感器测量中都会出现，如温度传感器、光学传感器等。
2. 椒盐噪声：椒盐噪声是指在信号中出现的孤立的极大值和孤立的极小值，通常由于传感器故障或信号传输时发生的错误引起，对信号的影响较大，会导致信号的失真。
3. 斑点噪声：斑点噪声是图像处理中常见的一种噪声，主要表现为图像上出现一些亮度远远超出或远远低于周围像素值的点。
斑点噪声的产生多与图像采集设备和信号传输设备的噪声有关。
三、噪声数据滤波方法1. 移动平均滤波：移动平均滤波是一种最为简单的滤波方法，它的基本思想是在一段时间内取样信号的均值来代表该时间段内的信号。
移动平均滤波适用于周期性噪声较强的信号，但对信号的频率特性有一定的影响。
2. 中值滤波：中值滤波是一种非线性滤波方法，它的基本思想是以信号窗口内的中值来代替该窗口内的信号值，能够有效地抑制椒盐噪声。
中值滤波对信号的紧邻变化不敏感，适用于椒盐噪声较严重的信号。
3. 高斯滤波：高斯滤波是一种基于高斯函数的滤波方法，它通过卷积运算来实现对信号的滤波。
高斯滤波对高斯噪声有较好的抑制效果，但在抑制椒盐噪声方面效果较差。
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线性噪声产生及在频率—波数域滤波的压制作用
河北煤田地质局物测队 刘丕哲
线性噪声是目前阶段地震信息采集过程中主要干
扰波之一,在可控震源技术较普遍得以应用以来,线性
干扰(多次)在地震记录上的反映就更为明显。
现阶段的地震信息采集方式中,还没有哪一种方
法能更有效地消除线性干扰,但在资料处理中,以滤波
去噪等手段对其加以消弱,可以达到突出信噪比和提
高地震地质效果的目的。
现介绍一下就频率—波数域(F-K)滤波在北掌
勘探区地震资料处理方法的应用及应用效果。
1 线性干扰的产生及其特征
1.1 北掌勘探区的地质特点
区内第四系覆盖层较薄,0～110m左右,局部有基岩出露石炭—二叠系含煤地层中的主要可采煤层2号煤(平均厚度2.36m)、9号煤(平均厚2.29m)均为无烟煤。
受后期构造及火成岩侵入影响,含煤岩系的断裂构造极为发育,煤质变质程度较高,2号煤层局部地段受火成岩侵蚀现象较明显,侵入岩体的分布基本在测区的西南部,呈层状、脉状等产状形式赋存在煤系地层之上,对地震反射波产生明显的屏蔽作用。
1.2 线性干扰形成机理分析
线性干扰波在地震记录上的表现(图2)特征如下。
图1 波径示意图
(1)同相轴倾角有规律;(2)能量强,且随着炮检距
增大而减小;(3)频率与有效波接近。
可控震源的震点依靠的是可控震源车底板的机械震动,并通过与地表的偶合传入地下半空间形成地震波场,与井炮在潜水面以下激发是不同的。
当低速覆盖层(第四系)较薄、或覆盖层(第四系)内近地表处存在相对较高速(降速)层时(图1)由透射定理知道
sin 1
sin 2
=
V1
V2
当V2 V1时,则 2 1,地震波能量转换成折射波的能量成分就越多,折射效应越明显,导致的线性干扰波在记录上的表现就越强。
图2是B11线6002号文件监视记录,第四系厚度40m,层速度370m/s,下伏基岩为P21,层速度2250m/s,线性干扰明显。
图2 监视记录(干扰强)
图3是B14-1线的81036号监视记录,第四系厚0m,基岩上激发,记录上线性干扰不明显。
图3 监视记录(干扰弱)
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1999年第1期 河北煤炭
2 频率—波数域滤波(F -K)的基本原理
一个地震道就是地震信号振幅作为反射时间函数的样点序列,是时间—空间域(t-x )函数(图4)。
图4 t-x 域地震波展布曲线
g (x t)=
s(t -X V ) X ≤X N 0 X >X N S (t )是地震子波
当对其进行富氏变换后得:
G (K f )=∫-
∞∞∫
-∞∞
g (x t ) -i(2 X+2 ft)
dx dt
即将地震数据从时间—空间域变换到频率波数域
(F -K )域(图5)。
图5 F-K 域地震波分布图
在时间—空间域(t-x )里的地震信号,变换到频率—波数域里的特征主要有以下几方面。
(1)主要能量分布在一个矩形范围内;(2)能量集中带随x N 增大而减小;(3)代表地震信号能量最大值
的直线K +f
V
在F —K 平面内是过坐标原点的。
因此,在t —x 域里不同视速度的同相轴甚至互相干涉的同相轴,在F —K 域里是可以分开的。
视速度不
同,能量集中方向也不同。
这就为压制某些干扰波的视速度信号、保留有用的视速度信号提供了可能,就可以把t —x 域内不易分离的干扰波和有效波成分变换到
F —K 域内。
此时干扰波和有效波成分易于分开,并把代表干扰波同相轴部分的能量进行衰减,最后再将其
反变换回时间—空间域(tx )内,达到了预期的消除线性噪声、压制多次波的目的。
3 应用效果
在北掌地震勘探区B 7—2试验线上,资料处理中进行了多项参数试验及模块使用效果对比,其中频率—波数域(F —K )滤波的应用效果较为明显。
图6、图7是同一张记录的滤波效果。
图6 未加F —K 滤波的单炮监视记录
图7 加F —K 滤波后的单炮监视记录
4 结论
频率—波数域滤波虽然在某种程度上效果比较明
显(图8、图9),但在其它方面带来的负效应也是明显的,如对有效波组波形特征的改造及频谱特征变化等,在实际运用中,还要对其采用的参数使用做全面的分析,找出最适合的参数,使这种处理手段获得的地震剖面更客观真实的反映其实际的地质意义。
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河北煤炭 1999年第1期
图8 B7—2试验线、未加F—K
滤波迭加剖面
图9 B7—2试验线、加F—K滤后波迭加剖面
作者简介 刘丕哲 1959年生,1984年毕业于佛山地质
学院煤田地质专业,1992年又毕业于长春地质学院地球物理
专业(函授),工程师,地址:河北邢台,邮编:054000。
(编辑 张鸣靖)
汉字小字库建立方法及编程实践
解放军军需工业学院 张江林
河北煤炭科学研究所 门志顺 陈志辉
摘要 介绍用C语言建立汉字小字库的方法,并给出建立字库及汉字显示的C程序代码。
关键词 汉字小字库 T U RBO C 汉字显示
1 引言
在许多应用系统和工业监控系统中,通常都要涉及汉字显示问题,为此,软件公司开发了诸多汉字工作平台,这些软件大多修改了某些中断向量,常常与开发的应用程序相冲突。
另外,在工业监控系统中,应用程序所使用的汉字往往数量较少,且需要对汉字的状态进行控制。
在进行“矿井提升机微机故障诊断系统”研究中,编写了通过建立小字库的方法,实现汉字字体状态可控的汉显程序。
现以此为基础,阐述开发方法,并给出程序代码。
这些程序均在T U RBO C2.0环境下通过调试。
2 汉字小字库的建立
目前,常用的汉字库有16×16,24×24,32×32点阵等。
在一般的汉字操作系统中,均有一个16×16的汉字库。
在实际应用程序中,首先根据所需的汉字,从现有汉字库中“挑出”所需汉字,从而构成特殊系统所需的汉字小字库。
国标G B2312—80规定了汉字的编码方法。
每个汉字都有确定的区位码,知道了区位码,也就知道了汉字字符的位置。
因此,具体建库时,一要选出所需字符;二要查出每个字符对应的区位码,用编辑软件建立名为QW M.T X T文本文件;三是用文中所给程序M K C-C16.C,来生成所需的小字存M Y CC16。
该例程中使用U CDOS中16×16汉字库HZK16为原始字库。
该字库的汉字点阵信息以行为主存放且6行空白区未被压缩。
所以,区位码为code的汉字的点阵信息在原汉字库中的序号为
m=((code/100)-1)*94+(code%100)-1
而汉字的点阵信息的第一个字节在原汉字库中的偏移量为
k=m*hzbit
其中hzbit为一个汉字点阵信息所占的字节数。
程序中函数rdcc()的形参意义如下:
filenam el—字符串指针,指向原始汉字库的文件名;
filename2—字符串指针,指向用户新建汉字库的文件名;
filename3—字符串指针,指向由各汉字区位码组成的文件名;
M KCC16.C程序代码:
#include″stdlib.h″
#include″stdio.h″
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1999年第1期 河北煤炭 。