基于EMD和辛几何的运动员表面肌电信号分析与评价

为对肌电信号的物理解释做出探索性的工作，本文运用经验模态分解和辛几何的方法，对不同等级短跑运动员腿部不同肌群的表面肌电信号进行处理分析。试验结果初步表明，应用上述2种方法可对运动员等级和竞技状态做出有效的评价，而且2种方法对肌电信号处理结果的一致性将有助于进一步描述肌肉系统的生物力学特性。     

基于经验模态分解和小波分解估算海气通量涡相关计算中的截断时间尺度

基于时长38天的海表风场实测数据,应用经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,EMD)和小波分解(Wavelet Decomposition, WD)这两种数据处理方法首先对涡相关法中的截断时间尺度(CutoffTimescale,CTS)进行估算,结果显示:基于EMD与WD方法估算出的CTS一般都在40秒左右(EMD的结果略小),远远小于传统涡相关法中CTS的取值(固定为10分钟),且EMD和WD的使用使得每一段数据都能够根据自身的湍流特点而获得合适的CTS; EMD方法和WD方法有效的去除了计算结果中的非湍部分,且对通量传输方向的刻画也更加合理,极大提高了通量的计算精度,所得通量与传统方法计算的通量偏差平均值高达45%;研究还对EMD和WD的优缺点进行了对比分析,结果表明EMD相比于WD有更高的自主性,而WD对信号的分离程度则更高。     

基于EMD的BP神经网络海水温度时间序列预测研究

为提高非线性和非平稳海水温度时间序列的预测能力,提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition.简称EMD)的BP神经网络预测方法.该方法首先对原始序列进行经验模态分解,将其分解为多个平稳性得到很大改善的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后时每个本征模态函数进行预测,最后再根据EMD方法的完备性把预测结果相加得出原始序列的预测结果.预测试验结果表明.基于EMD的BP神经网络预测的精度比单纯用BP神经网络预测有很大提高.     

中国东海海平面长期变化与趋势研究

From the analyses of the satellite altimeter Maps of Sea Level Anomaly(MSLA) data, tidal gauge sea level data and historical sea level data, this paper investigates the long-term sea level variability in the East China Sea(ECS).Based on the correlation analysis, we calculate the correlation coefficient between tidal gauge and the closest MSLA grid point, then generate the map of correlation coefficient of the entire ECS. The results show that the satellite altimeter MSLA data is effective to observe coastal sea level variability. An important finding is that from map of correlation coefficient we can identify the Kuroshio. The existence of Kuroshio decreases the correlation between coastal and the Pacific sea level. Kurishio likes a barrier or a wall, which blocks the effect of the Pacific and the global change. Moreover, coastal sea level in the ECS is mainly associated with local systems rather than global change. In order to calculate the long-term sea level variability trend, the empirical mode decomposition(EMD) method is applied to derive the trend on each MSLA grid point in the entire ECS. According to the 2-D distribution of the trend and rising rate, the sea level on the right side of the axis of Kuroshio rise faster than in its left side. This result supports the barrier effect of Kuroshio in the ECS. For the entire ECS, the average sea level rose 45.0 mm between 1993 and 2010, with a rising rate of(2.5±0.4) mm/a which is slower than global average.The relatively slower sea level rising rate further proves that sea level rise in the ECS has less response to global change due to its own local system effect.     

南海海平面长期变化及其趋势研究

On the basis of the satellite maps of sea level anomaly(MSLA) data and in situ tidal gauge sea level data,correlation analysis and empirical mode decomposition(EMD) are employed to investigate the applicability of MSLA data,sea level correlation,long-term sea level variability(SLV) trend,sea level rise(SLR) rate and its geographic distribution in the South China Sea(SCS).The findings show that for Dongfang Station,Haikou Station,Shanwei Station and Zhapo Station,the minimum correlation coefficient between the closest MSLA grid point and tidal station is 0.61.This suggests that the satellite altimeter MSLA data are effective to observe the coastal SLV in the SCS.On the monthly scale,coastal SLV in the western and northern part of SCS are highly associated with coastal currents.On the seasonal scale,SLV of the coastal area in the western part of the SCS is still strongly influenced by the coastal current system in summer and winter.The Pacific change can affect the SCS mainly in winter rather than summer and the affected area mostly concentrated in the northeastern and eastern parts of the SCS.Overall,the average SLR in the SCS is 90.8 mm with a rising rate of(5.0±0.4) mm/a during1993–2010.The SLR rate from the southern Luzon Strait through the Huangyan Seamount area to the Xisha Islands area is higher than that of other areas of the SCS.     

利用EMD方法和小波变换进行信号奇异性检测

本文采用经验模式分解 (EMD)与小波变换相结合的方法分析非平稳机械故障信号的奇异性 ,进行机械故障诊断。与直接对原信号进行小波分析相比较 ,该方法提取的奇异性特征明显。数值模拟和对故障轴承的振动信号分析表明了该方法的有效性。     

北赤道流分岔点与印尼贯穿流的相关分析

Based on monthly mean Simple Ocean Data Assimilation(SODA) products from 1958 to 2007,this study analyzes the seasonal and interannual variability of the North Equatorial Current(NEC) bifurcation latitude and the Indonesian Throughflow(ITF) volume transport. Further,Empirical Mode Decomposition(EMD) method and lag-correlation analysis are employed to reveal the relationships between the NEC bifurcation location,NEC and ITF volume transport and ENSO events. The analysis results of the seasonal variability show that the annual mean location of NEC bifurcation in upper layer occurs at 14.33°N and ITF volume transport has a maximum value in summer,a minimum value in winter and an annual mean transport of 7.75×106 m3/s. The interannual variability analysis indicates that the variability of NEC bifurcation location can be treated as a precursor of El Ni?o. The correlation coefficient between the two reaches the maximum of 0.53 with a time lag of 2 months. The ITF volume transport is positively related with El Ni?o events with a maximum coefficient of 0.60 by 3 months. The NEC bifurcation location is positively correlated with the ITF volume transport with a correlation coefficient of 0.43.     

基于声相关计程仪(ACL)的海底散射模型研究

为了进行声相关计程仪(ACL)仿真研究,结合K irchhoff近似和R ay le igh-R ice近似散射模型,根据ACL垂直发射波束的特点,在掠射角90°附近,利用已发表的海底散射实验数据与APL-UW散射模型及L am bert公式的理论计算结果相比较,基于K irchhoff近似的散射模型与实验数据具有很好的一致性,仿真结果证明,由于不同类型海底沉积物引起的体积散射在上述情况下是可以被忽略的,这将大大简化进行声相关测速仿真研究的海底建模过程。     

声相关海流剖面仪测速研究

声相关海流剖面仪(ACCP)适合深海测速,能够测得相对海底的绝对速度。文章在前人工作基础上,以声纳方程为基础,构造海底混响回波仿真模型,并对基于K irchhoff近似和利用微扰法的R ay le igh-R ice近似相结合的散射模型赋予新的物理意义,并将其应用到声相关测速仿真研究过程中,使仿真更加接近于海洋的实际环境。文章利用H ilbert变换进行包络检波来减小测速误差,并且根据接收信噪比得到了不同航速时能够达到最大底跟踪的距离,这与参考文献给出的结果是一致的。     

基于VMD对SAR海洋内波参数的自动反演

经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)是反演海洋内波参数的有效方法之一,但由于EMD存在模态混叠等问题,对海洋内波进行参数反演时会产生一定误差。相比较于EMD,变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够有效地抑制模态混叠现象。为了更好地对海洋内波进行参数反演,提出了一种基于VMD对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,简称SAR)遥感图像中的内波参数进行自动反演的方法。该方法先对SAR图像进行Canny处理,获取图像中的内波条纹信息,再根据内波传播方向自动选取灰度剖面;然后利用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)信号特征自适应分解模态函数的特点,再将分解得到的有效模态数作为VMD中参数K的参考值;最后利用VMD分解后的数据进行内波参数反演。试验结果表明:通过对Canny预处理后的条纹信息进行灰度剖面自动选取,解决了人为选取剖面所可能导致的误差;通过对剖面信号进行VMD处理不仅解决了EMD模态混叠的问题,成功地反演出内波的前导波振幅,而且所反演的结果与EEMD反演参数以及实测资料数据吻合得很好。     

基于多模态感知的水下目标检测应用构想

水下目标检测在海洋生物研究、考古探索、军事防御等多领域广泛应用,随着人工智能快速发展,水下目标检测也朝着无人化、智能化发展。深度学习采用神经网络挖掘信息特征,在速度和精度上均表现出优异的性能,成为了计算机视觉技术的主流算法,然而水下环境复杂,将其应用于水下图像目标检测仍存在较大的挑战。水下目标各模态信息互补,特征丰富,有利于目标检测识别,因此结合应用场景调研现有技术,然后设计基于深度学习的多模态水下目标检测系统,同时对比分析了现有关键技术的优缺点,最后对多模态目标检测系统未来发展进行总结与展望,具有重要意义。     

基于形态滤波的水声通信信号同步检测方法

针对水声通信过程中拷贝相关同步检测在不同信道环境下相关峰值差距较大,通过单一固定门限同步检测导致信号误检率、漏检率高的问题,设计了一种信号同步检测帧结构,在传统拷贝相关同步检测信号前加入三单音信号,结合形态学滤波技术,提出了一种新的水声通信信号同步检测方法,实现了不同信道环境和通信距离下单一固定门限检测值的水声通信信号同步检测,降低了信号同步检测的误检和漏检概率。实际海试结果表明：在5 km,7 km,10 km不同通信距离和信道环境下该方法均可实现信号同步检测,信号的误检概率和漏检概率均为0。     

微弱信号被动检测的STMV波束形成方法研究

针对在干扰背景中水下微弱信号的目标检测以及来波方向估计问题,研究了基于导向最小方差(Steered Minimum Variance,STMV)的子带极值能量检测(Sub-band Extreme Energy Detection,SEED)方法的检测性能,并与常规能量检测(Conventional Energy De...     

基于火箭发动机的脉冲信号检测

水下火箭发动机工作时,尾部会产生高强度、宽频带背景噪声。在分析火箭发动机噪声产生机理和物理特性的基础上,主要研究了火箭发动机噪声背景下脉冲信号的检测流程和方法。采用自适应消噪和滤波,减弱背景噪声强度并提高了信噪比,建立了火箭发动机噪声背景下脉冲信号的检测方法,解决了强背景噪声脉冲信号难以检测的问题,为火箭发动机水下应用提供了新的思路。     

基于深度学习的声呐图像目标检测系统

声呐图像目标检测是实现水下勘探、海底救援、敌对目标侦查等任务的重要环节,深度学习相关技术的突破为该领域的发展带来了新的机遇。基于深度学习的声呐图像目标检测算法性能优于传统方法,然而相关的系统性研究与应用仍然不足。鉴于此,利用深度学习模型数据驱动的优势设计了一种声呐图像目标检测系统,以满足实际应用对系统精度、速度、可移植性、可扩展性、部署环境的需求。该系统由数据集生成、算法模型训练与测试、模型部署应用3个子系统组成,应用于水下可疑目标探测任务,实验结果表明：所实现的目标检测系统在测试数据上和实际应用中均具有良好的性能。     

航空重力垂直梯度探测潜艇方法研究

航空重力梯度测量属于被动探测,抗干扰能力强,如果能和其他探潜手段相配合将极大地提高航空搜潜的效率。针对航空重力梯度测量是否能够用于探测潜艇的问题,依据俄亥俄级弹道导弹核潜艇的结构特点,建立了适用于重力梯度计算的潜艇模型,分别给出了潜艇外壳、内部质量亏损产生的重力垂直梯度的计算方法,并对不同精度重力梯度仪可探测的潜艇重力垂直梯度值进行了计算,从航空反潜的角度对探测潜艇效果进行了分析。经计算表明,如航空重力梯度仪精度达到10~(-2) E,将具备一定的实际探潜效能;如精度达到10~(-4) E,反潜机搜索宽度可与现有航空磁性探潜相当。     

Study on the New Methods of Ship Object Detection Based on GNSS Reflection

This paper presents a study on the new methods of ship object detection based on GPS-R correlation power spectra. Both the principle and the algorithms for recognition are given in detail. The architecture of Doppler Delay Mapping Receiver (DDMR), signal-processing chain, and correlation power spectra discriminant of the reflected signals from the ship object are discussed. Real-time data collection campaigns were done near the sea at Sanya with the Doppler delay mapping receiver mounted on an airplane. Some preliminary experiment results show that the DDMR could work well and can be used in ship object detecting.     

基于磁异常信号解析的目标速度特性研究

水下磁性目标产生的磁场成为重要的水下目标非声探测信号源,因此对水下磁性目标的静磁场建模原理开展了研究。实现了均匀磁化的旋转椭球体模型和磁偶极子模型,并对2种模型在目标磁异常信号仿真上的适应性进行了分析。研究表明：相比于磁偶极子模型,旋转椭球体模型在传感器与目标距离较近时也能表现很好的适应性。由此,利用旋转椭球体模型,首先通过仿真计算构建了目标在不同运动速度状态下的近距离磁异常信号数据集,然后开展基于深度学习方法的水下磁性目标运动速度识别方法研究,最后识别效果在验证集和测试集上分别取得了0.17m/s和0.74m/s良好的误差精度,为后续目标的航向等状态识别奠定重要基础。     

基于灰色关联度和动态偏离-份额分析法的上海市海洋产业结构分析

上海市拥有良好的海洋资源禀赋,发展海洋经济具有相对优势。为加快上海市海洋经济建设以及优化其海洋产业结构,文章利用2010—2016年的相关数据,采用灰色关联度和动态偏离-份额分析法,分别对上海市海洋三次产业的贡献度以及核心层、支撑层和外围层的动态偏离情况进行量化分析,得出上海市海洋产业结构的相关特征并提出建议。研究结果表明:在三次产业结构方面,与上海市海洋经济关联度最大的是海洋第三产业,其次是海洋第一产业和海洋第二产业,其中海洋第三产业对上海市海洋经济发展发挥最核心的作用;在产业层类方面,上海市海洋经济的核心层、支撑层和外围层均具有较合理的产业结构,其中支撑层的产业结构具有深度优化的态势;建议上海市重点扶持交通运输业和滨海旅游业等海洋产业,保持海洋科研教育管理服务业的持续投入,并关注和培育外围层的海洋相关产业。