基于MATLAB-GUI的GPS电离层TEC插值软件设计与实现

本文介绍了由IGS提供的关于电离层总电子含量TEC的数据文件IONEX,其包含的数据在时间和地理位置上是不连续的,利用插值方法计算不连续的时间和地理位置的TEC数值。运用MATLAB图形用户界面(GUI)的设计功能并结合其数据处理和绘图功能,设计关于GPS TEC数据处理的软件,按照区域(包括某特定地理位置)、时间为划分绘制TEC分布图或者变化图。通过实际应用,该软件的各功能界面能够独立运行并实现预期的数据处理和绘图等功能。     

基于BP神经网络的滑坡地质灾害预测方法

为了解决滑坡地质灾害传统预测方法中出现的综合性、实用性不强等问题,本文研究用基于优化参数设置的BP神经网络模型来预测滑坡地质灾害。该方法基于BP神经网络,顾及与滑坡地质灾害产生紧密相关的地质条件和环境因素,对BP神经网络的输入层、隐含层、输出层的参数进行优化;再由历史的经验数据通过训练、泛化建立基于BP神经网络的地质灾害预测模型;最后,按照0和1的组合结果对滑坡地质灾害进行预测。本文利用该模型对汶川地震诱发的滑坡地质灾害进行分析预测,结果表明:该模型的预测结果与实际结果吻合度达到86%~90%,预测精度较高,验证了基于改进的BP神经网络预测滑坡地质灾害的方法是实际可行的。     

高速无轴承永磁电机设计与分析

高速电机具有高功率密度、能够减小设备体积与重量,可以直接驱动负载、提高传动效率,在航空航天、新能源、精密制造等领域具有广阔的应用前景。将无轴承永磁电机应用于高速驱动系统,在推导无轴承永磁电机数学模型基础上,提出了高速无轴承永磁电机设计方法。通过对一台额定功率2 300 W、额定转速8 000 r/min、调速范围0~60 000 r/min的高速无轴承永磁电机进行电磁和机械一体化设计,并采用有限元法对样机的电磁性能和动力学性能进行优化。仿真试验结果验证了所采用的设计方法的正确性。     

基于IAFSA-BPNN的短期风电功率预测

为提高短期风电功率预测精度,提出一种基于IAFSA-BPNN的短期风电功率预测方法。该方法通过改进的人工鱼群算法来优化BP神经网络的权值和阈值,从而提高BP神经网络的收敛速度和泛化能力。利用2014年上海某风场实测数据对新算法进行检验。试验结果表明,改进的人工鱼群算法一定程度上克服了原算法后期搜索的盲目性较大,收敛速度减慢,搜索精度变低的缺陷。IAFSA-BPNN混合算法在预测的稳定性和精度、收敛速度等方面优于BPNN、AFSA-BPNN算法。IAFSA-BPNN算法不仅能提高短期风电功率预测的精度,而且改善了预测结果稳定性。     

基于观察者模式的气象卫星数据接收与预处理调度机制研究

针对多颗气象卫星数据在国内外地面站兼容接收及统一自动批量预处理的业务需求,基于观察者模式,设计了系统总体架构,构建了数据接收任务、质量文件传输、预处理与分发作业运行调度机制,实现了有效协同各种资源,对气象卫星多个有效载荷观测数据进行同步自动批量接收、传输、预处理与分发。经过实践检验,该机制简化了设计,降低了耦合度,增强了系统健壮性,满足业务调度的灵活性、可靠性、时效性要求,同时监视界面直观明了,可操作性强,为气象与气候领域的科学研究提供了持续有效的海量数据支撑。     

基于深度学习的目标检测算法综述

传统的目标检测算法及策略已经难以满足目标检测中数据处理的效率、性能、速度和智能化等各个方面要求.深度学习通过对大脑认知能力的研究和模仿以实现对数据特征的分析处理,具有强大的视觉目标检测能力,成为了当前目标检测的主流算法.首先回顾了传统目标检测的发展以及存在的问题;其次介绍以R-CNN为代表的结合region proposal和卷积神经网络(CNN)分类的目标检测框架(R-CNN、SPP-NET、Fast R-CNN、Faster R-CNN);然后介绍以YOLO算法为代表的将目标检测转换为回归问题的目标检测框架(YOLO、SSD);最后对深度学习的目标检测算法存在的问题做出总结,以及未来的发展方向.     

一种改进自动气象站信号模拟器温度通道的方法

针对现有自动气象站信号模拟器温度通道存在误差大、难以兼容不同型号采集器的问题,分析了CAWS600、ZQZ系列自动气象站采集器的测温原理,利用不同型号的采集器对JJQ1型信号模拟器的温度通道进行了测试,指出了测试数据存在抖动的原因,提出基于采集器的四线制测温原理,以定制的高精度、极低温漂电阻为核心,利用信号继电器构造四线制网络,辅以软件补偿,能适应不同型号的采集器的温度通道改进方法。最后,分别利用采集器和高精度万用表对改进的温度通道进行了测试,数据表明模拟的温度最大误差为±0.03℃,对应电阻的最大误差为±12 mΩ,满足行业标准QX/T 346—2016《自动气象站信号模拟器》,为自动气象站信号模拟器的优化提供了参考。     

LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法

针对封闭环境中语音信号受到混响影响,提出了LCMV分频的改进维纳滤波后置波束形成算法。该算法通过计算麦克风阵列接收到含混响信号的短时傅里叶变换得到频域阵列信号,对频域阵列信号分频处理,将分频的信号进行线性约束最小方差波束形成滤波处理,该波束滤波根据每个频段上混响时间不同的特性对频域阵列信号进行分频处理后,将波束形成算法分别应用到高低频中,以提高混响抑制的精度;再由频域阵列信号的组合功率谱进行维纳后置滤波以抑制混响,由麦克风阵列接收到混响信号的直达波和反射波之间不相关性及麦克风阵列接收信号的空间信息解决维纳滤波器的精确估计问题;最后由逆短时傅里叶变换恢复出时域信号。仿真结果表明,该算法对混响抑制具有明显的改善;且在混响时间600 ms条件下语音增强系统的PESQ值提高了0.26。     

一种结合阴影补偿的城市高分遥感影像分割方法

随着遥感影像空间分辨率的不断提高,由于阴影导致的弱边缘及虚假边缘等对于准确定位对象边缘所造成的干扰也更加突出。在传统的影像分割中进一步引入阴影补偿策略,在之前所提出的WJSEG算法基础上,通过将阴影视为出界点并利用卡方变换进行阴影识别,提出了一种结合阴影补偿的城市场景高分辨率遥感影像分割算法SWJSEG。实验表明,该方法能够有效应对阴影造成的干扰,有助于更加准确地定位对象边缘,使影像分割的精度及可靠性显著提高。     

基于微脉冲激光雷达的能见度反演算法

在基于后向散射原理的大气能见度测量过程中,大气消光系数边界值的选取对反演精度具有较大影响。提出一种基于弦截法的大气消光系数边界值的确定方法,并利用迭代的思想对边界值的选取结果进行修正。通过理论仿真和实地测量对本方法的可行性进行验证,结果表明,弦截法具有较快的收敛速度,且迭代次数较少,经过比对迭代修正之后的消光系数边界值可以更准确的反演出大气消光系数,进而实现大气能见度的高精度测量,具有较强的实际应用价值。