遗传算法优化小波阈值对水质光谱数据的去噪研究

针对紫外-可见光谱法水质检测系统易受到仪器本身和外界环境的噪声干扰, 所测得的光谱数据存在大量系 统和杂散光噪声的问题, 在对紫外-可见光谱法水质检测系统的噪声源分析的基础上提出将遗传算法应用于小波阈值 优化的去噪方法, 并与小波软阈值、 SG 平滑和中值滤波方法进行了对比。为评价去噪效果, 对同一浓度的邻苯二甲 酸氢钾标液的紫外-可见光谱数据进行去噪实验。在采用遗传算法选取小波最优阈值对标液进行去噪处理的同时, 还 采用传统小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波去噪作为对比。为验证该算法的实际可行性, 进一步用这四种方法对 某地排水沟和某污水处理厂排水口的实际水样光谱进行去噪处理。实验结果表明: 基于遗传算法的小波阈值去噪效 果良好, 相较于传统的小波软阈值去噪、 SG 平滑和中值滤波的方法, 信噪比分别提高了 2.2994、 5.7066、 2.6155 dB, 均方根误差分别减小了 0.0028、 0.0087、 0.0033, 峰值信噪比分别提高了 2.0837、 5.2569、 2.7375 dB。基于遗传算法 的小波阈值去噪算法不仅抑制了光谱数据中的噪声, 同时也提高了系统精度, 为紫外-可见光谱法水质光谱去噪处理提 供了一种新的解决办法。     

各型水分仪在烟草工业中的应用

烟草工业对水分有极严格的要求，故普遍使用水分仪检测水分，参与控制，但水分仪型号不同，性能各异，各工艺点的情况也不一样，所以应根据各型水分仪的温度漂移差别以及被测物料高度、颜色，形状和检测点的光线来选择使用适宜的水分仪。     

基于UQ-PyL的SWAT模型参数不确定性分析综合评估

为解决SWAT (soil and water assessment tool)模型在复杂情形下的参数不确定性分析问题,引入参数不确定性分析平台UQ-PyL(Uncertainty Quantification Python Laboratory),开发UQ-PyL与SWAT模型的耦合模块,使得UQ-PyL中的各种算法能够方便快捷地应用于SWAT模型的参数不确定性分析。为验证UQ-PyL用于SWAT模型参数不确定性分析的效果,在我国不同气候条件下的4个流域构建SWAT模型,综合对比评估UQ-PyL与SWAT-CUP对模型参数的不确定性分析结果。结果表明：UQ-PyL多种敏感性分析方法筛选出的敏感参数比SWAT-CUP单一方法筛选的结果更加合理;使用UQ-PyL率定的参数在4个流域应用中都表现良好,优化后模拟结果的纳什效率系数均在0.55以上,收敛次数在550次以内;在4个流域的模拟中,UQ-PyL能提供计算效率更高的算法ASMO,也能提供模拟结果更准确的算法SCE。综上,与SWAT模型相耦合的UQ-PyL能够支持SWAT模型用户在不同系统下对模型参数进行更高效的不确定性分析研究。     

瞬态电子技术发展现状

瞬态电子器件是一种在使用阶段稳定运行、在特定条件下触发实现自动销毁或降解的新型先进电子器件。瞬态电子技术作为构建绿色电子和生物医学设备的基础,近年来受到越来越多的关注。文章介绍了瞬态电子器件的材料、加工工艺、触发机制和重要瞬态器件,对瞬态电子领域的未来发展趋势作出了展望。     

浅谈高校图书馆开架借阅中的管理工作

本文就高校图书馆实行开架借阅的意义、优越性进行了论述,就实行开架借阅存在的典型问题进行了分析,并在此基础上提出了解决问题的一些对策.     

基于社交大数据挖掘的城市灾害分析——纽约市桑迪飓风的案例

在城市灾害频发的背景下,社交媒体大数据在灾害分析中所能够发挥的作用得到了越来越多的关注。对于社交大数据的挖掘和使用,主要体现在诸如灾情感知、信息编码、事件跟踪、灾难救援以及损失评估等领域。本文以2012年在美国多地特别是纽约市造成了严重影响的桑迪飓风为例,基于社交媒体网站推特(Twitter)以及相关数据库的信息,通过信息编码、分类以及空间网络的对接等方式,研究发现灾前准备、灾害发生、灾害响应和灾后应对等主题随时间、空间发展的趋势等特征。本文通过构建回归模型描述并讨论了与灾情相关的解释性变量同推文数量间的关系。与此同时,本文参照MMAM理论(1)讨论了推文灾情与真实情况的误差产生原因。研究结果表明,推特信息的数量与人口规模和著名的地标性区域显著相关,个人属性如教育程度、年龄、性别等也对推特信息数量产生影响。本文希望通过对信息化背景下社交媒体大数据信息的挖掘和分析,从社交媒体信息发布特征的角度认识灾害发生、发展的过程。     

一种全MOS高精度基准电压源电路

基于0.35 μm CMOS工艺,设计了一种高精度基准电压源电路。采用全MOS管实现电路,避免使用大电阻以减小芯片面积。采用新型可变电阻方法,实现了精确补偿。采用两级式基准电压源,提高了电源抑制比。使用Cadence Virtuoso对该基准电压源进行仿真。结果表明,当温度范围 为-40 ℃~125 ℃ 时,基准电压为1.146 V,温度系数为1.025×10-5 ℃-1。在27 ℃时,静态电流为6.57 μA,PSRR分别为-96.64 dB @100 Hz、-93.94 dB@10 kHz。电源电压在2.9~5 V范围变化时,基准电压的线性调整度为0.047％。该电路适用于低功耗、高精度的模拟集成电路。     

基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法

居民用户具备巨大的灵活性潜力,充分挖掘并合理利用居民侧灵活性资源有助于提升电网的灵活性。本文利用低频功率数据和深度学习模型,提出了一种基于非侵入式负荷监测的居民侧灵活性资源评估方法。首先,采用功率波动-跳变事件检测算法,实现对电器用电事件的定位和功率数据获取。其次,将时域卷积网络(Time Convolutional Networks,TCN)和门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)相结合,借助TCN的数据特征提取能力和GRU的非线性拟合能力,构建TCN-BiGRU负荷识别算法,以有效区分不同电器的用电负荷。然后,利用负荷识别结果对用户总功率信号进行分解,建立设备状态矩阵、设备概率矩阵和设备习惯使用区间矩阵,获取各个电器的用电信息,分析用户用能行为,得到居民侧灵活性资源评估详细结果。最后,通过实际居民用户数据验证了所提出方法的实际有效性。基于本方法所得的灵活性资源评估结果可为居民需求侧响应提供辅助决策。     

基于频谱整形的光学微波波形信号产生的研究

由于传统电学方式产生的微波信号容易受到电子瓶颈的束缚,获得高重复频率的波形信号较难,而微波光子学中的光生微波技术具有高带宽、抗电磁干扰、体积小重量轻等优点,在生成微波波形信号方面有着独特的优势.因此,提出了一种结构简单,可灵活调谐的光学微波信号产生方法,并且所产生的波形信号格式具有可重构的优势.该方法根据傅里叶级数理论...