基于压缩感知信号重构的wifi室内定位算法研究

针对位置指纹定位算法在训练阶段信号数据采集量大和定位精度不高的问题,提出一种压缩感知(CS,Compressed Sensing)与K均值改进支持向量机(SVM,Support Vector Machine)相结合的定位算法模型(CS-KSVM)。CS算法在训练阶段利用已采集到的部分参考点wifi信号强度数据对整个指纹信号库进行重构以降低信号采集工作量,再用K均值改进SVM算法来实现测试点的准确分类。实验仿真结果表明,CS-KSVM算法在相同采样点条件下的定位精度明显要高于传统定位算法,同时在相同定位精度条件下大大减少了定位需要的采样点数。CS-KSVM算法在3米之内的定位准确度可以达到93.2%。     

基于主动偏振光的潜指纹偏振成像检测方法研究

作为一种无损检测方法,光学检验法是多种潜指纹检测方法中的首选。在面对越来越复杂的应用场景时,传统光学检验法往往效果不佳。然而偏振成像探测技术不仅能够获得目标的强度和光谱等信息,而且还能够得到偏振度和偏振角等反映目标表面细节特征的偏振信息,因此可以提高潜指纹检测效果。利用偏振成像技术的优势,开展了基于主动偏振光的潜指纹偏振成像检测实验研究,获取了指纹图像数据并对其进行了分析。结果表明,与一般的强度成像相比,本文方法所得到的潜指纹偏振参量图像质量更高,获取的图像更清晰,细节信息更丰富。     

低指纹密度下分段式高精确度室内定位方法

针对室内环境中传统定位方法在大定位区域、低指纹密度下定位精确度低、计算复杂度高的问题,提出了一种基于线性插值法和分布重叠的分段式定位方法。该方法采用传统的最近邻法进行粗定位,得到可信区域;利用线性插值法更新可信区域内指纹数据库,增加指纹密度;在可信区域内,采用基于分布重叠的指纹相似度匹配法实现精定位。实验结果表明,在低指纹密度下,该定位方法定位精确度较高,算法复杂度适中,具有一定的适用性。     

稠油火驱产出流体色谱指纹特征燃烧状态判识方法

为认清稠油火驱过程中原油与尾气物理化学性质的变化规律,采用室内三维物理模型开展了稠油火驱实验,并对火驱高温氧化后的原油与尾气开展了饱和烃、芳香烃、烯烃、尾气组分等方面的色谱指纹特征研究。研究表明:稠油火驱后原油物性变好,族组分中饱和烃、芳香烃含量升高;饱和烃色谱指纹图中正构烷烃含量明显增加,轻重比增大;原油中新生成了烯烃化合物,与同碳数饱和烃成对出现且同碳数烯烃与饱和烃比值始终小于0.5;芳香烃色谱指纹图中菲系列化合物发生了明显的甲基转移与脱甲基作用;尾气多维气相色谱图中可见烯烃、氢气、一氧化碳等火驱高温氧化的特征组分。该研究可作为火驱过程中指示燃烧状态的有效技术手段,为稠油火驱燃烧状态的判识提供了支持。     

基于ARM的无线一指通考务管理器设计与实现

设计了基于嵌入式技术的无线一指通考试信息管理系统的前端设备和软硬件架构.设备内置uClinux操作系统、指纹识别功能软件、无线网络通信单元等.采用无线网络通信单元和以太网通信单元并重的新颖配置方式,使嵌入式无线一指通系统有了与中央数据库保持软实时数据交换的能力.     

茶黄效类高效薄层色谱指纹图谱研究

目的建立茶黄素类的高效薄层色谱(HpTLC)分离方法,应用聚酰胺薄板为分离材料,以不同溶剂,同一溶剂不同比例及不同预饱和时间分别对茶黄素类(TFs)的分离度进行研究,以前7个峰为考察对象,结果发现,展开剂为甲醇丙酮冰乙酸=853(体积比),预饱和时间为20min时分离效果最佳,Rf值分别为0.14、0.22、0.28、0.31、0.35、0.4、0.48.结论该方法是一种快速、有效、简便的TFs检测方法.     

一种用于DRM的指纹嵌入和解密集成的实现方法研究

多播环境下,指纹嵌入应用技术是目前信息安全研究的焦点.在信源传输端嵌入指纹影响了系统的可扩展性;而在接收端嵌入指纹,系统增加了对用户的要求.综合考虑,本文针对DRM提出了一种新的指纹嵌入和解密集成的一体化技术实现方法.该方法嵌入的指纹是不对称密钥结构的相关函数,能满足通信时系统对实时性和鲁棒性的要求.     

改进BP神经网络在电台“指纹”识别中的应用

提取了两类实际电台信号的指纹特征，利用改进的BP神经网络对电台指纹特征进行了有指导的分类识别。通过Matlab 6．5．1编程实验，结果表明该算法收敛性好，精度高，对通信电台指纹识别效果比较理想。     

油气指纹技术在含水油藏改建储气库中的应用

含水油藏改建储气库过程中，注入气在储层中的驱油作用会使采出气与注入气的组成发生变化。采用油气色谱指纹技术能较好地实施对注入气与储气层的监测。笔者分析不同储层的油气指纹特征，确定这些油气指纹的差异和引起差异的原因，开展两层及三层油气的配方试验，建立分层储气的数学模型，应用小波包分析技术提高油气指纹计算精度。计算结果表明，对于两层及三层合注合采的情况，实际配方与指纹计算的误差分别在7%以内，说明油气指纹可用于计算含水油藏多层储气合采井中各层的储气贡献、监测各储层的产气变化情况。     

Genotyping of fig (Ficus carica L) via RAPD markers

The genetic diversity among 15 fig accessions (Ficus carica L), belonging to 9 renowned cultivars of the Calabrian fig collection, and 24 unidentified genotypes of figs also located in the Calabrian region of Southern Italy, was investigated by random amplified polymorphic DNA (RAPD) analysis. The genetic similarity values were calculated for the 39 samples, and a dendrogram was elaborated by cluster analysis according to the UPGMA algorithm. The generated DNA fragments grouped the samples into two main clusters of RAPD profiles. Most of the 24 unknown samples, coming from the Luzzi area, formed a unique cluster with high degree of genetic similarity. This indicates that it is possible to distinguish, at DNA level, the fig trees with an already well‐known potential to produce figs suitable for the drying process and possibly to specify cultivars with suitable features for industrial transformation. Copyright © 2005 Society of Chemical Industry