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高光谱激光雷达谱位合一的角度效应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
高光谱激光雷达以其谱位合一的技术优势为实现超三维精准遥感观测提供了可行途径,因此成为当前激光雷达与高光谱遥感领域共同大力推进的前沿发展方向。目前已有多型原型系统研发出来并得到了原理性验证,然而针对其数据处理核心环节问题的基础技术仍较为欠缺。典型问题之一是不同波段回波信号受激光入射角度的影响,该角度效应限制了高光谱激光雷达实现高性能遥感。以芬兰空间信息研究所高光谱激光雷达原型系统扫描桦树树干为例探讨了该角度效应,发现了不同激光波段对不同入射角度的回波强度响应模式,推导出了角度效应的基本规律及其精细尺度的统计规律,为后续该方向的系统研发、数据处理及信息提取等提供了可借鉴的底层机理与技术基础。 相似文献
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随着互联网的高速发展,引发了网络流量、电信骨干网流量急速增长,使得网络容量的提升迫在眉睫。目前,100G 系统已经商用,超100G系统能够更有效地解决流量和网络带宽持续增长带来的压力,本文主要介绍新型单模光纤的特性以及探讨基于新型单模光纤的传输技术。 相似文献
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针对基于容积脉搏波(PPG)提取运动心率时,传统心率提取算法由于运动噪声干扰使测量结果误差大、实时性不好的问题,提出一种抗运动干扰的实时心率提取方法。该方法通过实时小波去噪,同时结合三轴加速度信号(ACC)对运动进行分类训练,计算各运动状态心率增益,对实时心率值进行补偿。实验结果表明,通过与同时采集的ECG信号计算出的实时心率进行对比,绝对误差率仅为1.2%左右。相比传统心率提取算法,该算法具有抗干扰性强,实时准确的特点。 相似文献
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针对谱聚类融合模糊C-means(FCM)聚类的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块挖掘方法准确率不高、执行效率较低和易受假阳性影响的问题,提出一种基于模糊谱聚类的不确定PPI网络功能模块挖掘(FSC-FM)方法。首先,构建一个不确定PPI网络模型,使用边聚集系数给每一条蛋白质交互作用赋予一个存在概率测度,克服假阳性对实验结果的影响;第二,利用基于边聚集系数流行距离(FEC)策略改进谱聚类中的相似度计算,解决谱聚类算法对尺度参数敏感的问题,进而利用谱聚类算法对不确定PPI网络数据进行预处理,降低数据的维数,提高聚类的准确率;第三,设计基于密度的概率中心选取策略(DPCS)解决模糊C-means算法对初始聚类中心和聚类数目敏感的问题,并对预处理后的PPI数据进行FCM聚类,提高聚类的执行效率以及灵敏度;最后,采用改进的边期望稠密度(EED)对挖掘出的蛋白质功能模块进行过滤。在酵母菌DIP数据集上运行各个算法可知,FSC-FM与基于不确定图模型的检测蛋白质复合物(DCU)算法相比,F-measure值提高了27.92%,执行效率提高了27.92%;与在动态蛋白质相互作用网络中识别复合物的方法(CDUN)、演化算法(EA)、医学基因或蛋白质预测算法(MGPPA)相比也有更高的F-measure值和执行效率。实验结果表明,在不确定PPI网络中,FSC-FM适合用于功能模块的挖掘。 相似文献