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音频编码标准发展现状及发展趋势
摘要 音频信息在人们的工作和生活中具有非常重要的作用，数字化的音频信息的数据量也相当巨大，为更好地存储、传输和使用数字化的音频信息需要对音频信息进行标准化的编码压缩。本文简要介绍音频编码标准的发展现状及发展趋势。
一、概述
音频信号数字化之后所面临的一个问题是巨大的数据量，这为存储和传输带来了压力。例如，对于CD音质的数字音频，所用的采样频率为441 kHz，量化精度为16bit；采用双声道立体声时，其数码率约为141 Mbit/s；1秒的CD立体声信号需要约1764KB的存储空间。因此，为了降低传输或存储的费用，就必须对数字音频信号进行编码压缩。到目前为止，音频信号经压缩后的数码率降低到32至256kbit/s，语音低至8kbit/s以下，个别甚至到2kbit/s。
为使编码后的音频信息可以被广泛地使用，在进行音频信息编码时需要采用标准的算法。因而，需要对音频编码进行标准化。
本文从介绍音频技术入手，介绍音频编码标准的发展现状以及发展趋势。
二、音频编码技术和应用
21 音频信号
通常将人耳可以听到的频率在20Hz到20KHz的声波称为为音频信号。人的发音器官发出的声音频段在80Hz到3400Hz之间，人说话的信号频率在300到3000Hz，有的人将该频段的信号称为语音信号。在多媒体技术中，处理的主要是音频信号，它包括音乐、语音、风声、雨声、鸟叫声、机器声等。
表1 数字音频等级
信号类型 频率范围（Hz） 采样率（KHz） 量化精度（采样位数）
电话话音 200～3400 8 13～16
宽带话音 50～7000 16 16
调频广播 20～15k 32 16
高质量音频 20～20k 441 16
22 音频编码技术
对数字音频信息的压缩主要是依据音频信息自身的相关性以及人耳对音频信息的听觉冗余度。音频信息在编码技术中通常分成两类来处理，分别是语音和音乐，各自采用的技术有差异。现代声码器的一个重要的课题是，如何把语音和音乐的编码融合起来。
语音编码技术又分为三类：波形编码、参数编码以及混合编码。
波形编码：波形编码是在时域上进行处理，力图使重建的语音波形保持原始语音信号的形状，它将语音信号作为一般的波形信号来处理，具有适应能力强、话音质量好等优点，缺点是压缩比偏低。该类编码的技术主要有非线性量化技术、时域自适应差分编码和量化技术。非线性量化技术利用语音信号小幅度出现的概率大而大幅度出现的概率小的特点，通过为小信号分配小的量化阶，为大信号分配大的量阶来减少总量化误差。我们最常用的G711标准用的就是这个技术。自适应差分编码是利用过去的语音来预测当前的语音，只对它们的差进行编码，从而大大减少了编码数据的动态范围，节省了码率。自适应量化技术是根据量化数据的动态范围来动态调整量阶，使得量阶与量化数据相匹配。G726标准中应用了这两项技术，G722标准把语音分成高低两个子带，然后在每个子带中分别应用这两项技术。
参数编码：利用语音信息产生的数学模型，提取语音信号的特征参量，并按照模型参数重构音频信号。它只能收敛到模型约束的最好质量上，力图使重建语音信号具有尽可能高的可懂性，而重建信号的波形与原始语音信号的波形相比可能会有相当大的差别。这种编码技术的优点是压缩比高，但重建音频信号的质量较差，自然度低，适用于窄带信道的语音通讯，如军事通讯、航空通讯等。美国的军方标准LPC-10，就是从语音信号中提取出来反射系数、增益、基音周期、清/浊音标志等参数进行编码的。MPEG-4标准中的HVXC声码器用的也是参数编码技术，当它在无声信号片段时，激励信号与在CELP时相似，都是通过一个码本索引和通过幅度信息描述；在发声信号片段时则应用了谐波综合，它是将基音和谐音的正弦振荡按照传输的基频进行综合。
混合编码：将上述两种编码方法结合起来，采用混合编码的方法，可以在较低的数码率上得到较高的音质。它的基本原理是合成分析法，将综合滤波器引入编码器，与分析器相结合，在编码器中将激励输入综合滤波器产生与译码器端完全一致的合成语音，然后将合成语音与原始语音相比较（波形编码思想），根据均方误差最小原则，求得最佳的激励信号，然后把激励信号以及分析出来的综合滤波器编码送给解码端。这种得到综合滤波器和最佳激励的过程称为分析（得到语音参数）；用激励和综合滤波器合成语音的过程称为综合；由此我们可以看出CELP编码把参数编码和波形编码的优点结合在了一起，使得用较低码率产生较好的音质成为可能。通过设计不同的码本和码本搜索技术，产生了很多编码标准，目前我们通讯中用到的大多数语音编码器都采用了混合编码技术。例如在互联网上的G7231和G729标准，在GSM上的EFR、HR标准，在3GPP2上的EVRC、QCELP标准，在3GPP上的AMR-NB/WB标准等等。
音乐的编码技术主要有自适应变换编码（频域编码）、心理声学模型和熵编码等技术。
自适应变换编码：利用正交变换，把时域音频信号变换到另一个域，由于去相关的结果，变换域系数的能量集中在一个较小的范围，所以对变换域系数最佳量化后，可以实现码率的压缩。理论上的最佳量化很难达到，通常采用自适应比特分配和自适应量化技术来对频域数据进行量化。在MPEG layer3和AAC标准及Dolby AC-3标准中都使用了改进的余弦变换（MDCT）；在ITU G7221标准中则用的是重叠调制变换（MLT）。本质上它们都是余弦变换的改进。
心理声学模型：其基本思想是对信息量加以压缩，同时使失真尽可能不被觉察出来，利用人耳的掩蔽效应就可以达到此目的，即较弱的声音会被同时存在的较强的声音所掩盖，使得人耳无法听到。在音频压缩编码中利用掩蔽效应，就可以通过给不同频率处的信号分量分配以不同的量化比特数的方法来控制量化噪声，使得噪声的能量低于掩蔽阈值，从而使得人耳感觉不到量化过程的存在。在MPEG layer2、3和AAC标准及AC-3标准中都采用了心理声学模型，在目前的高质量音频标准中，心理声学模型是一个最有效的算法模型。
熵编码：根据信息论的原理，可以找到最佳数据压缩编码的方法，数据压缩的理论极限是信息熵。如果要求编码过程中不丢失信息量，即要求保存信息熵，这种信息保持编码叫熵编码，它是根据信息出现概率的分布特性而进行的，是一种无损数据压缩编码。常用的有霍夫曼编码和算术编码。在MPEG layer1、2、3和AAC标准及ITU G7221标准中都使用了霍夫曼编码；在MPEG4 BSAC工具中则使用了效率更高的算术编码。
23 数字音频编码的主要应用
对数字音频信息的编码进行压缩的目的是在不影响人们使用的情况下使数字音频信息的数据量最少。通常用如下6个属性来衡量：
—比特率；
—主观/客观的语音质量；
—计算复杂度和对存储器的要求；
—延迟；
—对于通道误码的灵敏度；
—信号的带宽。
由于不同的应用，人们对数字音频信息的要求是不同的，并且在选择数字音频信息编码所采用的技术时也需要了解人们对音频信息的各种应用。目前数字音频信息处理技术主要应用于：
■消费电子类数字音响设备
CD唱机、数字磁带录音机（DAT）、MP3播放机以及MD（Mini Disc）唱机已经广泛地应用了数字音频技术。
■广播节目制作系统
在声音节目制作系统，如录音、声音处理加工、记录存储、非线性编辑等环节使用了数字调音台、数字音频工作站等数字音频设备。
■多媒体应用
在多媒体上的应用体现在VCD、DVD、多媒体计算机以及Internet。VCD采用MPEG-I编码格式记录声音和图像；DVD-Audio格式支持多种不同的编码方式和记录参数，可选的编码方式包括无损的MLP、DSD、Dilby AC-3、MPEG2-layer2 Audio等，而且是可扩充的、开放的，并可以应用未来的编码技术：Internet上采用MP3的音频格式传输声音，以提高下载能力。
■广播电视数字化
在广播电视和数字音频广播系统中，声音编码采用MUSICAM编码方法，符合MPEG-1 Layer 1高级音频编码。如当今的数字电视采用的音频标准就是Dilby AC-3和MPEG-layer2。
■通讯系统
在通讯系统中，必须对音频进行压缩。传统的PSTN电话中采用的是G711和G726的标准；GSM移动通讯采用的是GSM HR/FR/EFR标准；CDMA移动通讯采用的是3GPP2 EVRC、QCELP8k、QCELP16k、4GV标准；WCDMA第3代移动通讯采用的是3GPP AMR-NB、AMR-WB标准。另外在IPTV和移动流媒体中，采用的是AMR-WB+和AAC的标准。
总之，根据应用场合的不同可以将数字音频编码分为如下两种编码：
语音编码：针对语音信号进行的编码压缩，主要应用于实时语音通信中减少语音信号的数据量。典型的编码标准有ITU-T G711、G722、G7231、G729；GSM HR、FR、EFR；3GPP AMR-NB、AMR-WB；3GPP2 QCELP8k、QCELP 13k、EVRC、4GV-NB等。
音频编码：针对频率范围较宽的音频信号进行的编码。主要应用于数字广播和数字电视广播、消费电子产品、音频信息的存储、下载等。典型的编码有MPEG 1/MPEG 2的layer 1、2、3和MPEG 4 AAC的音频编码。还有最新的ITU-T G7221、3GPP AMR-WB+和3GPP 2 4GV-WB，它们在低码率上的音频表现也很不错。
三、音频编码标准发展现状
31 语音编码标准发展现状
国际电信联盟（ITU）主要负责研究和制定与通信相关的标准，作为主要通信业务的电话通信业务中使用的语音编码标准均是由ITU负责完成的。其中用于固定网络电话业务使用的语音编码标准如ITU-T G711等主要在ITU-T SG 15完成，并广泛应用于全球的电话通信系统之中。目前，随着Internet网络及其应用的快速发展，在2005到2008研究期内，ITU-T将研究和制定变速率语音编码标准的工作转移到主要负责研究和制定多媒体通信系统、终端标准的SG 16中进行。
在欧洲、北美、中国和日本的电话网络中通用的语音编码器是8位对数量化器（相应于64Kb/s的比特率）。该量化器所采用的技术在1972年由CCITT（ITU-T的前身）标准化为G711。
在1983年，CCIT规定了32Kb/s的语音编码标准G721，其目标是在通用电话网络上的应用（标准修正后称为G726）。这个编码器价格虽低但却提供了高质量的语音。
至于数字蜂窝电话的语音编码标准，在欧洲，TCH-HS是欧洲电信标准研究所（ETSI）的一部分，由他们负责制定数字蜂窝标准。在北美，这项工作是由电信工业联盟（TIA）负责执行。在日本，由无线系统开发和研究中心（称为RCR）组织这些标准化的工作。
此外，国际海事卫星协会（Inmarsat）是管理地球上同步通信卫星的组织，也已经制定了一系列的卫星电话应用标准。
32 音频编码标准发展现状
音频编码标准主要由ISO的MPEG组来完成。MPEG1是世界上第一个高保真音频数据压缩标准。MPEG1是针对最多两声道的音频而开发的。但随着技术的不断进步和生活水准的不断提高，有的立体声形式已经不能满足听众对声音节目的欣赏要求，具有更强定位能力和空间效果的三维声音技术得到蓬勃发展。而在三维声音技术中最具代表性的就是多声道环绕声技术。目前有两种主要的多声道编码方案：MUSICAM环绕声和杜比AC-3。MPEG2音频编码标准采用的就是MUSICAM环绕声方案，它是MPEG2音频编码的核心，是基于人耳听觉感知特性的子带编码算法。而美国的HDTV伴音则采用的是杜比AC-3方案。MPEG2规定了两种音频压缩编码算法，一种称为MPEG2后向兼容多声道音频编码标准，简称MPEG 2BC；另一种是称为高级音频编码标准，简称MPEG 2AAC，因为它与MPEG1不兼容，也称MPEG NBC。
MPEG4的目标是提供未来的交互多媒体应用，它具有高度的灵活性和可扩展性。与以前的音频标准相比，MPEG4增加了许多新的关于合成内容及场景描述等领域的工作。MPEG4将以前发展良好但相互独立的高质量音频编码、计算机音乐及合成语音等第一次合并在一起，并在诸多领域内给予高度的灵活性。
33 具有我国自主知识产权的音频编码标准发展现状
具有自主知识产权的广晟数码数字音频编解码算法（简称广晟数码音频技术，DRATM），它是可以同时支持立体声和多声道环绕声的数字音频编解码技术。其算法的特点是采用自适应时频分块（ATFT）方法实现对音频信号的最优分解，进行自适应量化和熵编码，其主要技术性能指标如表2所示。
表2
另外，由多家研究所、大学组成的中国音视频编码技术委员会（AVS）目前正在研究制定AVS第2部分音频标准，并已经申请了部分专利。AVS音频标准的指导原则是：在基本解决知识产权问题的前提下，制定具有国际先进水平的中国音频编码/解码标准，使AVS音频编码的综合技术指标基本达到或超过MPEG AAC编码技术的指标。目前正在开展移动部分AVS-M的音频标准制定工作。
四、数字音频编码技术的发展趋势
41 语音编码技术的发展趋势
经过多年的努力，业界在语音编码领域取得了很多重要的进展。目前在语音编码领域的研究焦点，一方面是在保证语音质量的前提下，降低比特率。在采用的技术方面从基于线性预测，使用合成一分析法向采用参数编码技术方向转变。主要的应用目标是蜂窝电话和应答机。另一方面是对传统的语音编码器进行全频带扩展，使其适应音频的应用。例如，AMR从NB发展到WB，再到最新的WB+，现正在进行全频带的扩展工作；G729已发展到G7291，目前也在启动全频带的扩展工作；G7221也已发展到G7221 Annex E，已经完成了全频带的扩展工作。
除此之外，为适应在Internet上传送语音的需要，目前ITU-T SG 16组正在研究和制定可变速率的语音编码标准。变速率的语音编码将是近期语音编码发展的一个趋势。
42 音频编码技术的发展趋势
MPEG4的研究已经开始了一段时间，也取得了一些进展，但由于MPEG4本身设定的目标比较远大，一些能力仍然在研究之中。随着以IPTV业务为代表的信息检索业务的开展，适合于在IP网络上传输的音频信号编码技术，用于制作、检索和存储音频信息的技术将成为发展的方向。

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矿产资源定量预测是在对矿床与地质条件之间的关系进行分析的基础上实施的，借用地质单元将矿床与地质信息联系起来建立预测模型，得以对已知的和潜在的矿床及其相应的资源量做出预测及评价（朱裕生等，1997）。赵鹏大等（1999）认为“在传统的矿床统计分析方法中，须用样本的观测结果来描述总体特征和确定远景区”。因此定量预测首先应保证抽样的随机性，还要保证样品的代表性。为此，通常选择一定大小的网格将整个研究区划分为面积相等、形状相同的“单元”。“单元”犹如地质取样中的样品，用作统一预测和取值范围的基本单位，同时也是进行成矿远景计算、比较、评价的基本单位。所以单元的大小和形状对预测效果有很大的影响（王於天，1990；李新中等，1998；池顺都等，1998；陈石羡，1998；陈永清等，1999）。

本次研究根据空间信息单元化定位预测方法，采用特征分析方法开展云南老君山矿田及其外围地区成矿条件及找矿预测研究，对地质、地球物理、地球化学、遥感等多元信息进行有机综合，建立矿床空间信息模型，为找矿靶区优选提供依据。

2521 信息统计单元的划分

目前，在国内外的成矿预测中应用最广的是规则网格单元划分法，基本思想是运用统计学分析原理，在一定比例尺条件下选择一定大小的网格将整个研究区划分为面积相等、形状相同的单元，用作统一观测和取值的基本单位，通过样本的观测来描述总体，并遵循抽样的随机性及样品的代表性原则。这里如何确定最佳的网格单元大小是关键问题，矿点空间分布统计模型与单元面积大小也有直接关系（张振飞等，1999；吴红星等，2002）。

目前之所以主要采用规则网格单元划分方法，是因为它能在统一观察和定量的前提下，把众多的地质变量所包含的矿产资源信息量最大限度地反映出来，这有利于矿与非矿地质特征的判断，并且给矿产预测的计算机网格化带来了方便，尤其是在GIS支持下，网格单元的划分及单元中信息的提取非常便利。通常对预测单元的划分应考虑的因素有：预测比例尺和精度要求；预测区地质条件复杂程度、矿点数及空间分布特征；研究区范围大小及保证统计分析所需的单元数；地质特征的空间变异性等。

从矿点分布的方差S与其均值X的比例变化可知，单元面积越大，单元矿点分布模型越接近负二项分布；单元面积越小，则越接近泊松分布。因此，单元大小反映了不同的抽样观测条件。条件不同，则会影响统计分析的结果，单元面积的大小目前尚无明确的划分准则，但常用的经验算法如下：

1）经验性最佳面积S＝2×预测区总面积/矿点总数。

2）单元大小能保证当矿点的分布为随机型时，落入单元内的期望矿点数等于或小于实际落入单元矿点数标准差的3倍，即：

动态成矿作用与找矿

式中：E为落入单元内矿点数的数学期望；δ为实际落入单元内的矿点数x的标准差；S为单元面积（%）；n为矿点总数。若δ/E＝1/3，则S＝9/（9＋n）/100。

3）相应比例尺单元大小的参考数据区间，根据相应比例尺的地质图用1～4km2的面积为基本单元的大小，如对于1：5万地质图单元大小则025～1km2的面积比较适宜。

4）智能单元面积。根据算法1）、2）、3）中的因素和经验公式，系统将以上专家知识经验形式化、具体化，采用对话框提问方式，通过对预测区基本地质特征的询问，如预测区长度范围、地质图面上的矿点数目、比例尺信息，推理计算出最佳单元面积，然后转换成相应的网格图形叠加于地质图上。

5）用户单元面积。它主要根据用户直接提供的单元大小参数，进行屏幕图形的网格单元确定。单元大小及网格数的多少根据用户的经验和知识随意缩放、旋转，直到用户满意为止。

本次研究统计单元的划分主要考虑对矿化的显示，同时又考虑了统计计算、地质信息变量的选取和空间分析等要素。根据研究区的实际情况和统计计算的处理能力，采用规则网格法在1：5万的都龙老君山矿田地质图上按1km×1km的网格将研究区划分为1680个信息统计单元（图223）。

2522 预测区地质信息变量的确定及编码

（1）地质信息变量的确定

根据21节的分析总结，可知老君山矿田的形成是老君山花岗岩体、田蓬组（ ）和冲庄组（ ）地层、褶皱断裂构造及多期成矿事件等复合的结果，这些因素与成矿的关联性及其表现形式，是厘定成矿地质信息变量的基础。

A构造信息变量

地质地球物理资料显示，区域性的北东向文山-麻栗坡大断裂、马关-都龙大断裂等为继承基底构造，并具有间歇性活动演化的深大断裂，它们的长期发展演化及地壳的拉张作用造成了古断拉谷的形成，使该区经历了早期的强烈拉张下陷、晚期挤压隆起的发展过程，成为燕山期花岗岩浆侵位通道和就位空间。

在老君山矿田内，外接触带主要储矿体构造为纵向断裂及裂隙带组合，以及缓倾褶皱带内层间剥离、破碎带、裂隙带组合，矿体总体呈南北向展布；内接触带控矿构造为花岗岩边缘及内部的东西向、南北向、北东向裂隙带。因此，地表构造行迹可作为判断深部隐伏岩体形态变化及成矿有利程度的重要依据，尤其断裂密集区、断裂交会部、构造转折部及褶皱、断裂构造的复合部是成矿的有利部位。

B地层信息变量

本区主要矽卡岩型矿床均赋存于田蓬组（ ）、冲庄组（ ch）地层中的有利岩性段。其中白钨矿床赋存于冲庄组（ ）中段；锡、锌多金属矿床赋存于田蓬组（ ）中部；银、铅、锌矿床赋存于田蓬组（ ）上部地层中。

C燕山期花岗岩信息变量

围绕老君山岩体突起周边分布有多处成矿带，总体上构成一环状带，并且这些成矿带延伸稳定，而老君山边部派生出来的小岩体或次级突起往往与次级褶皱和断裂构造有关，对成矿十分有利，因此，老君山岩体主突起周边及次级突起部位是寻找隐伏矿体的重要标志。

D矿化蚀变信息变量

花岗岩，尤其是矿点附近的花岗岩中普遍发育云英岩化、电气石化、萤石化、黄铁矿化蚀变，而外接触带围岩中则发育矽卡岩化、绿泥石化、硅化、褐铁矿化等蚀变，由于断裂系统的贯通，矿化和蚀变的范围会远远超出岩体所在的位置，其影响范围甚至可达地表附近。

图223 老君山矿田信息统计预测单元划分

1硅化蚀变；2遥感铁化蚀变；3遥感泥化蚀变；4褶皱构造；5环状构造；6地层线及符号；7断层；8矿点；9矽卡岩

因此，地表矿化蚀变现象及其类型、强度和规模，对隐伏矿床的预测同样有效。

E遥感异常信息变量

由于老君山矿田岩石出露程度较高，对遥感蚀变信息的提取十分有利，加之蚀变岩石与广泛出露的碳酸盐岩地层及未蚀变花岗岩在光谱特征上反差明显，因此所提取的硅化、铁化和泥化蚀变区域与现有矿床分布区具有高度的吻合性，可作为隐伏矿体成矿预测的有效标志。

综上所述，控制和影响老君山矿田成矿的地质信息变量非常复杂，但在提取与找矿有关的信息时，有些信息是定性而不是定量的，因而无法进行统计计算。在统计变量选择的过程中，既要考虑选择的变量便于计算机进行空间分析与计算，又要注重选择有利于成矿预测的代表性变量。因此，本次研究为了建立空间定位预测模型，为了使参与叠加分析的所有图层都包含在研究的预测范围内，特选择以下变量进行空间分析，其中包括岩体、矽卡岩、绿片岩、北东向断裂、北西向断裂、东西向断裂、南北向断裂、构造交会部位、岩体与围岩接触带、遥感硅化蚀变、遥感铁化蚀变、遥感泥化蚀变、遥感构造解译、 、 、 、 ，共计17个变量。

（2）地质信息变量编码设计

为了有效地组织和管理上述地质信息变量，需要依据变量实体之间不同的特征、相似的特征以及不同变量实体的组合特征来对地质变量进行编码。对地质信息变量的编码设计是在分类的基础上进行的。我们选择的17个变量基本上可以分为五类：地层、构造、岩体、蚀变、矿点。在编码过程中要注意对整个系统的数据进行系统设计、统筹安排，使系统数据编码具有较强的系统性。综合考虑以上原则，结合地学空间数据的特点，参考有关国家标准，本书编码体系见表213～表218。

表213地层信息编码表

表214 断裂信息编码表

表215 岩体信息编码表

表216 蚀变信息编码表

表217 褶皱信息编码表

表218 矿点信息编码表

2523地质信息变量赋值

地质变量在GIS中是以层的形式存储在数据库中的，因此针对不同的地质变量其属性也是不同的，但基本上可以分为三类：点文件、线文件和区文件。地质变量取值的实质是统计各网格单元内是否有点分布在网格内；是否有线通过网格；是否有某个层位的区文件覆盖网格。处理这样的变量在以往的研究中通用的取值方法是二态赋值法，即如果该地质变量在某一划分网格中存在，则其值为1，否则值为0。在这里，我们采用MapGIS软件中的空间分析模块对各个地质变量进行叠加分析取值。对不同的地质变量，其空间分析方法亦不同（池顺都，1998；刘春学等，2003），具体如下：

1）点变量取值：判断某个网格单元内是否有点分布，如矿点等。在MapGIS空间分析模块中空间分析菜单下，用区空间分析的区对点相交分析，就可得到含矿单元的区文件。这个区文件中就包含了所有取值为1的预测矿点。

2）线变量取值：判断某个网格单元内是否有线通过，如断裂等。在MapGIS空间分析模块中空间分析菜单下，用区空间分析的区对线相交分析，就可得到有断裂通过单元的区文件。

3）面变量取值：判断某个网格单元内是否有面通过，如地层。首先用空间分析模块的条件检索功能，根据地层代号（若无此属性字段，可在编辑模块中根据地层颜色参数统改层号、改当前层、存当前层等功能）将地层分布图分解成几个区文件，每个文件只包含一个地层单位，有几种地层单位（或岩体）就分为几个区文件。判断某个单元内是否有某一地层出露，可用空间分析模块中的检索菜单下的区域内检索功能，在对话框中选择区域条件文件为地层区文件，被检索文件为网格单元区文件，就可生成有某一地层通过单元的区文件。有几个地层区文件就做几次区域内检索，并生成相应数量的区文件。

利用我们已划分好的网格进行地质变量取值，这样就形成m（1680）×n（17）数据矩阵，m表示网格数，n 表示变量数。作为参考，这里仅列出10个已知矿点的变量取值表（表219）。

表219 变量取值表

2524 成矿有利度法的数学描述及其确定

（1）数学描述

成矿有利度法是希腊和德国地质学家和数学地质学家合作推出的，该方法在1986年意大利国际数学地质讨论会上受到了各国数学地质工作者的好评。其数学表达式为：

动态成矿作用与找矿

式中：f为成矿有利度；wi为第i个找矿标志的权系数；ci为第i个找矿标志；p（ci）为第i个找矿标志出现的概率；n为参加估计的找矿标志个数。

从式（26）可以看出，在成矿有利度法的数学表达式中，各找矿标志的权系数的确定是建模的关键。

变量权系数w可根据下列矩阵方程求得：

（CCT）w＝λw （27）

这里λ是（CCT）的最大特征值，C是m×n矩阵，代表n个地质变量在m个网格单元上的取值，CT是C的转置矩阵。

地质变量以二态赋值方式赋值，即预测单元内出现为1，否则为0；数值型变量则以实际数值归一化后赋值。地质变量型找矿预测标志出现的概率以统计方法估计，数值型找矿预测标志的概率以归一化数值替代。根据矩阵表220，应用10个已知矿点组成的数据矩阵，采用MATHCAD数学软件就可以计算出权系数w，代入成矿有利度公式。据此就可以确定找矿预测标志的权系数。然后将各找矿预测标志的权系数经正规化变换，使其和为1。由此可建立都龙老君山找矿预测数学模型。其主要过程包括：

1）建立地质变量矩阵C（表220），并求得转置矩阵CT；

表220地质变量矩阵

2）根据地质变量矩阵C和转置矩阵CT，加入中间变量B；B＝（CCT），求得（CCT）矩阵（表221）；

3）调用eigenval（）函数求得特征矩阵，再调用max（eigenval（），0）函数求得最大特征值λ；

4）最后求得对应最大特征值λ的特征向量eigenvec（B，λ），即权系数向量W。

表221地质变量（CCT）矩阵

5）根据权系数向量W，结合成矿有利度公式（26）求得找矿预测数学模型表达式：

动态成矿作用与找矿

这样，我们就可以计算出每个网格单元中的成矿有利度。

（2）信息统计单元成矿有利度的确定

本次在都龙老君山研究区内共划分了1680个网格信息单元，将信息单元的成矿有利度值按01的值域划分为9个信息数据组，并分别统计每组数据的频率。根据表222绘制成矿有利度频率分布图（图224），从图上的频率分布点，可确定预测单元的找矿信息临界值为06。在全区的1680个单元中，有111个单元的成矿有利度≥06，其中有47个单元为已知有矿单元（赵鹏大等，1999；谢贵明等，2000；曹瑜等，2003）。

表222 成矿有利度分级表

对信息统计单元成矿有利度数据进行多重分形研究，采用本章前述的C-N分形模型，得出信息统计单元成矿有利度分形曲线（图225）。曲线连续性很好，从成矿有利度来说，表明矿田成矿也有很好的连续性，区内成矿条件优越。

2525 矿床空间信息成矿预测模型的实现

预测成果输出有两种，数据输出和图形输出。数据输出是利用预测模型在数学软件MATHCAD中计算后，将已预测结果写入到属性数据表中，通过查找数据表即可得到。再利用生成的信息单元数据成图（图226）。

图224 成矿有利度频率分布图

图225 成矿有利度频率对数图

在综合分析成矿条件、成矿机制基础上，依据成矿规律和找矿标志圈定靶区（王雄军等，2008）。按成矿有利度05、06和07为异常分界点，将预测单元分为三级，即A级、B级和C级，其中A级预测单元（大于07）为成矿条件最有利，找矿标志明显，并具有寻找大型多金属矿床的潜力；B级预测单元（介于06和07之间）为成矿条件比较有利，找矿标志较明显，具有寻找中型多金属矿床的潜力；C级预测单元（介于05和06之间）为成矿条件较一般，但仍有成矿可能，具有寻找小型多金属矿床的潜力。

图226 老君山矿田找矿信息统计预测图

1A级预测单元；2B级预测单元；3C级预测单元

相比之下韵达快递些,但是江浙沪的话,都差不多，话说好像中通的价格可以讲到比韵达低。"韵达快递"品牌创立于1999年8月，总部位于中国上海，现已成为集快递、物流、电子商务配送和仓储服务为一体的全国网络型品牌快递企业，服务范围覆盖国内31个省(区、市)及港澳台地区。

1、2013年以来，韵达快递开启了国际化发展步伐，相继与日本、韩国、美国、德国、澳大利亚等国家和地区开展国际快件业务合作，逐步走出国门，为海外消费者提供快递服务。2017年1月18日正式在深交易所上市。

2、韵达快递在全国建设了70余个分拨中心，在各分拨中心安装了能够进行全天候、全方位进行快件安全监控的视频监控系统，实时监控快件 *** 作、分拨和转运情况，确保快件分拨转运安全和时效。在全网络分拨中心推广应用机械化分拨、 *** 作设备，提高了快件分拨 *** 作质量和效率。

3、陆路运输:韵达快递在全国铺设了近2500条陆运主干线，600余条陆运支干线。全网络每台车辆均安装了集车辆跟踪、路线规划、信息查询、话务指挥和应急处置等功能为一体的GPS卫星定位系统。

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