关于噪声在环境监测中的问题反思

随着经济的发展,社会的进步,噪声污染的问题困扰着人们,人们的正常生活受到严重的影响。通过在环境监测中,对噪声的监测,对噪声的来源及现状进行分析,然后,结合实际情况,从城市的合理规划做起,对城市进行合理的功能分区,健全环境保护的相关法律法规,并采用先进的科学技术等解决噪声的污染问题。     

一种低噪声放大器的自适应阻抗匹配网络模型的设计

为了解决微弱信号检测过程中的输入噪声匹配问题,文章根据低噪声放大器的噪声匹配特点设计了一种自适应阻抗匹配网络模型;该模型通过实时测算信号源阻抗和低噪声放大器最佳源阻抗的变化自动调整匹配网络的相关参数,从而达到输入阻抗匹配的目的;仿真实验结果表明,此模型在一定程度上能较为准确地实现低噪声放大器的噪声匹配,稳定性较好,解决了微弱信号检测中因源阻抗的变化引起的放大器噪声系数恶化、检测灵敏度下降等问题,具有一定的工程应用意义。     

多光谱遥感数据城市边缘区土地利用时空结构演化

针对城市边缘区空间扩散变化规律问题,以北京市北郊地区为研究区,提出了利用多源多光谱遥感数据提取城市土地利用信息,分析土地利用时空结构,进而研究城市扩散规律。采用2004年SPOT-5、2009年ALOS、2014年SPOT-6三期遥感数据,以ArcGIS作为空间数据分析处理工具,利用梯度分析法、等扇形分析法、城市空间形态演化分析重现城市边缘区时空结构的变化过程,对各时期的北京市北郊时空结构进行了分析,得出2004—2014十年间北京市北郊时空结构演化结果。研究表明,十年间北京市北郊地区扩张分布均匀,在2004—2014十年间土地利用结构变化显著,且主要原因是由于建设用地的增加和扩张。该研究为城市边缘区的城市规划、建设、环境保护提供了依据。     

多光谱遥感数据城市边缘区土地利用时空结构演化

针对城市边缘区空间扩散变化规律问题,以北京市北郊地区为研究区,提出了利用多源多光谱遥感数据提取城市土地利用信息,分析土地利用时空结构,进而研究城市扩散规律。采用2004年SPOT-5、2009年ALOS、2014年SPOT-6三期遥感数据,以ArcGIS作为空间数据分析处理工具,利用梯度分析法、等扇形分析法、城市空间形态演化分析重现城市边缘区时空结构的变化过程,对各时期的北京市北郊时空结构进行了分析,得出2004—2014十年间北京市北郊时空结构演化结果。研究表明,十年间北京市北郊地区扩张分布均匀,在2004—2014十年间土地利用结构变化显著,且主要原因是由于建设用地的增加和扩张。该研究为城市边缘区的城市规划、建设、环境保护提供了依据。     

基于冷暖光照模型的矢量场稀疏纹理绘制

针对传统三维矢量场纹理映射方法中矢量场方向信息表现不明确的问题,在经典冷暖光照模型基础上,提出了基于冷暖源的渐变光照模型和基于噪声中心的冷暖光照模型.首先应用Halton序列和Gauss滤波生成稀疏噪声,然后引入冷暖源、距离因子等概念,分别通过距离因子控制和基于纹理片元噪声变化的规律,实现了由纹理冷暖色温的变化来清晰地反映矢量场方向信息.实验结果表明,文中提出的2种光照模型均能够通过冷暖色温的变化清晰地从整体和局部两个方面反映出矢量场方向信息,有效地提高了可视化的表现效果.     

带源节点的快速社区发现算法

提出了一种改进的带源节点的CNM快速社区发现算法,用于含有部分已知社区属性节点的复杂网络的社区结构划分。算法中将这部分节点作为源节点,采用模块度增量最大化为目标函数对待划分节点进行聚合,并在取得最大全局模块度值时得到社区划分结果。以深圳市手机基站用户流量网络为例,将位于各规划城市中心的基站点作为源节点引入,对城市进行区域划分。结果表明,该算法不但能够发现基于各城市中心的服务边界,也能发现一些隐含的城市区域。     

噪声中的复信号盲源分离算法

复信号分析是信号处理技术常见的问题之一,在盲信号分离及处理技术中特别是卷积混合问题或频域分析等均需要建立与之相应的复值分析模型。然而在以往的分析中,由于此类问题往往是基于无噪声的约束条件,因此局限了该技术在实际中的应用。针对这一问题,将复值盲源分离问题推广到含噪声的一般环境中。通过分析高斯噪声协方差的一般特征,利用高斯噪声协方差的参数信息,导出了一种在噪声环境下盲源分离的不动点算法,该算法可以在噪声环境中通过观测信号估计与之对应的有效分离矩阵,使得复值信号在噪声环境中混合中仍然能成功分离出源信号。仿真结果表明了所研究方法的可行性与有效性。     

基于Cadna/A的变电站噪声影响预测应用研究

近年来，随着科技的不断发展，城市化的进程也在逐渐加快，用电的负荷正在增加，而变电站噪声的影响成为人们越来越关注的话题，而且由于城市化的不断加快，城市变电站的数目也在不断增多，如何能够降低变电站噪声的影响，也成为人们越来越重视的问题之一。使用Cadna/A软件能够很好地对变电站噪声影响进行预测和分析，通过一定的手段对其进行降噪措施。近年来，我国也正在加强环境保护措施，特别是对于噪声治理方面提出了环保“三同时”制度，要求各部门人员合理、科学地开展噪声检测工作。本文将通过使用Cadna/A软件变电站的噪声影响进行预测和分析，探讨降低噪声的手段。     

基于Hough变换的时频盲源分离算法

1998年,Belouchrani,A和Amin,M.G基于时频分布提出了一种经典的时频盲源算法,不足是当有噪声存在时,性能会下降。主要考虑源噪声的盲源分离问题,以Wigner分布计算观测信号的时频阵并将其看做图像,利用Hough变换将信号检测转换为在参数空间寻找局部极大值的问题,运用自项点理论选择合适的矩阵进行联合近似对角化估计源信号。该方法扩展了盲源分离的限制条件,且通过把噪声能量扩展到整个参数平面而只选择信号能量占主导的时频点,对噪声具有一定的抑制能力。     

噪声方差和纹理复杂度分析的源相机识别

针对源相机识别问题,提出了一种利用噪声方差和纹理复杂度分析的源相机识别新方法。首先围绕CFA插值和小波去噪,讨论了传统的模式噪声提取方法的不足,接着重点讨论利用噪声方差以及根据模糊聚类去除高纹理复杂区域进行模式噪声提取的新方法。实验表明所提取的模式噪声不仅能更好地反映数码相机的模式噪声特性,而且对来自三种不同相机的照片的平均识别率提高了近6.3%。     

深圳市水务数据治理的探索与实践

针对水务生产管理过程中存在的一数多源、标准不一、质量不高等数据问题,对标数字孪生水务建设目标,为提升水务数据对业务管理的支撑能力,结合深圳市水务管理实际及信息化建设现状,从目标制定、框架搭建、路径研究、治理成果4个方面探索水务数据治理的方法思路,通过制定数据标准规范、搭建一体化数据治理平台、融合城市数字底座、建立数据与业务双轮驱动机制的具体步骤,初步建成深圳市水务数字底座1.0版,服务各类水务业务场景,对外提供统一资源共享服务,形成一套水务行业数据治理方法论与实践案例,为同类数字政府数据治理实践提供借鉴。     

非抽样Contourlet变换去噪滤波器设计的源相机识别

针对源相机识别和小波滤波器在获取残留噪声图像时会引入明显的场景噪声的问题,提出一种利用非抽样Contourlet变换(NSCT)进行模式噪声提取的新方案。首先根据源相机识别的过程,讨论小波滤波器在提取模式噪声上的不足,接着重点讨论设计基于NSCT滤波器进行模式噪声的提取。实验表明NSCT滤波器不仅使场景噪声得到明显的抑制,而且与小波滤波器相比,对来自三种不同相机的照片的平均识别率提高了近3.667%。     

基于GIS的城市土地利用分析与建模框架研究

本文针对城市土地利用数据的时空特性,依托地理信息系统(GIS)丰富的空间分析工具以及对海量空间数据的高性能计算优势,围绕城市土地利用研究有关数据的处理、分析、建模等方面问题设计了一个基于GIS的城市土地利用分析与建模框架;框架主体结构中有关城市土地利用变化的驱动力机制建模方法选取逻辑回归模型,对地理数据的空间自相关性处理则根据Getis自相关系数构建滤波模型;具体应用则结合深圳市国土资源局的"城市土地利用虚拟政策实验室"项目,取得良好效果     

含噪BSS模型的BJD-Hough算法*

当噪声存在时,信号和混合阵的盲估计变得相当困难。针对信号源噪声污染情形,假设信号和噪声的时频谱不同,提出了一种时频去噪盲源分离方法。该方法以Born-Jordan分布计算混合信号的时频矩阵并将信号的时频分布看作图像,利用广义Hough变换将信号检测转换为在参数空间寻找局部极大值的问题,再运用自项点理论选择合适的时频阵进行对角化,进而估计源信号和混合阵。该方法扩展了盲源分离的限制条件,能有效分离各种非平稳源信号、非独立源信号,且通过把噪声能量扩展到整个时频面而只选择信号能量占主导的时频点,对噪声具有一定的抑制能力。     

展讯

正《叩响》——首届深圳城市国际影像展展览机构:越众历史影像馆地址:深圳市罗湖区清水河街道红岗北路1106号越众产业园至2018.05.31首届深圳城市国际影像展以"叩响"为主题,透过城市宏观及微观的影像、城市地理空间的变化及人文景观的变迁等,侧重运用影像文献梳理的方式,叩响城市化进程的大门,进而促使人们对所生活的城市在价值观、生活方式、阶层固化等问题上的反思。"我们生活在这里,但这里面的人的生活,我们可能都不知道。"     

基于K近邻算法的噪声种类识别和强度估计

对于目前噪声种类识别和强度估计方法都是针对单噪声,无法估计混合噪声中源噪声的强度的问题,提出了一种有距离阈值的K近邻（KNN）算法,实现对单噪声和混合噪声的种类识别,并结合混合噪声识别结果和噪声基重构估计混合噪声中源噪声的强度。首先,选用频域数据分布作为特征向量;然后,采用噪声种类识别算法进行种类识别,并且在噪声基重构过程中以重构噪声与真实噪声的频域余弦距离作为强度估计算法的最优化评价标准;最后,实现对源噪声强度的估计。在两个测试数据库上的实验结果表明,所提算法的噪声种类识别的平均精度高达98.135%,混合噪声强度估计的误差率为20.96%。实验结果验证了噪声种类识别算法的准确性和泛化性,以及混合噪声强度估计算法的可行性,并且该方法为混合噪声强度估计提供了新思路。采用该方法获取的混合噪声种类和强度信息有助于去噪方法和去噪参数的确定,进而提高去噪效率。     

多通道低相噪同步频率源设计

针对数字射频存储器(Digital Radio Frequency Memory,DRFM)系统在进行对外部输入信号采集时,对高稳频率源需求问题,提出了一种基于两级锁相环的多通道低相噪同步频率源设计方法,实现了6路在2.26～2 600 MHz范围内任意频率信号输出。通过线性叠加的方法,理论分析了锁相环中相位噪声的模型,并根据相位噪声的来源进行优化设计。最后对频率源电路杂散和相位噪声进行测试,测试结果表明该频率源电路输出1.25 GHz频率时的杂散抑制优于-60 dBc,相位噪声抑制优于-104.91 dBc/Hz@500kHz。     

一种基于成像传感器噪声的相机源辨识算法

通过支持向量机对数字图像的源相机问题进行研究.提出了一种基于成像传感器噪声特征的源辨识算法.利用去噪算法对数字图像的单个颜色通道图像进行去噪处理,用原始图像减去滤波图像得到传感器的噪声信息,再提取噪声信息的统计特征;将统计特征生成一个特征向量的形式来设计源辨识算法;借助支持向量机工具来确定相机的品牌或型号.实验结果表明...     

数字直放站锁相源的杂散问题解决方案

数字直放站采用数字中频处理技术方式并通过光纤实现远距离信号传输,此对系统中的锁相源的相位噪声提出了很高的要求.小数分频锁相源相对整数分频锁相源的最大优势就是相位噪声性能好,能满足系统的要求.但是,由此而导致其他一些指标性能的下降,如杂散问题即是其中比较突出的难点之一,此文即是在此基础上提出了解决数字直放站锁相源杂散问题的一些方法.     

频率源相位噪声测量研究

噪声带给震荡信号的相位以及频率是不断发生变化的,在频率源的内部会产生一定的调制作用,所以当对频率源进行向外输出的时候,总会产生相位和频率上下起伏的现象。受噪声调制的影响导致的相位或者频率的起伏现象,一般被称之为频率稳定度,实质确实代表着频率的不稳定的程度。在时间域以及频率域中,频率稳定度的表现形式也是不同的,例如在时间域中输出的信号频率随时间而变化,而在频率域中则不仅仅表现为一根直线了,会在信号谱两侧出现相应的噪声边带。本文对频率源相位噪声测量进行初步的探讨。