基于BP神经网络的太阳黑子年均值预测

以1700年至2008年间太阳黑子数年均值为研究对象,在数字信号处理及神经网络的基础上,分析归一化自相关函数以及离散傅里叶变换(DFT)后的图像特征,得到可靠的太阳黑子活动周期,以此周期为依据设置参数建立BP(back propagation)神经网络,将已有的随机时间样本进行分组训练和验证预测,拟合神经网络输出预测值与实际值并计算其拟合优度,验证了将BP神经网络应用在太阳黑子活动方面有较高的科学性和可行性。     

基于滑动式傅里叶级数的BDS精密星历内插分析

精密星历的内插是全球卫星导航系统（GNSS）高精度定位数据处理的重要工作之一,其内插的精度也直接影响着定位精度.本文综合滑动式插值理论与傅里叶级数算法,通过采用不同阶数的傅里叶级数和9阶切比雪夫多项式拟合内插北斗卫星导航系统（BDS）中的地球同步轨道（GEO）卫星、倾斜地球同步轨道（IGSO）卫星、中圆轨道（MEO）卫星精密星历,来分析傅里叶级数插值在BDS精密星历内插中的插值效果.实验表明,不同阶数,傅里叶级数内插效果不同.其中,采用3阶傅里叶级数GEO卫星与IGSO卫星精密星历内插精度最高,达到毫米级精度,MEO卫星在采用4阶傅里叶级数时内插精度最高,达到厘米级精度.对比两种不同内插算法,9阶切比雪夫拟合更适用于GEO卫星与IGSO卫星,而MEO卫星使用傅里叶级数插值精度更高.      

中国西沙群岛底栖甲藻热带库里亚藻(Coolia tropicalis)的形态学、系统发育及毒性研究

库里亚藻(Coolia)是一类广泛分布且具有生物毒性的海洋底栖甲藻。本研究对近年来在中国南海西沙群岛海域采集分离的4株库里亚藻, 通过光镜及电镜下的形态学观察, 并结合基于核糖体大亚基(large subunit, LSU)rDNA(D1-D3)和内部转录间隔区(internal transcribed spacer, ITS)的序列进行系统发育分析, 鉴定该4个株系为热带库里亚藻(Coolia tropicalis)。在卤虫(Artemia salina)生物毒性试验中, 热带库里亚藻不同株系毒素提取液对卤虫幼虫表现出了毒性差异, XS554株系的48h半致死浓度(LC50)为1.42mg·mL ^-1(约相当于1.1×10 ⁵cells·mL ^-1), 5XS15株系的LC50为1.92mg·mL ^-1(约相当于1×10 ⁵cells·mL ^-1)。     

车载激光扫描数据中建筑物立面快速提取

本文提出一种结合多种投影影像从车载激光扫描数据中提取建筑物的方法。该方法首先将点云数据投影到XOY平面,生成多种投影影像;然后结合建筑物几何语义特征,对已获取的投影影像进行几何约束与形态学运算,得到建筑物种子区域;在此基础上,通过设置高差阈值,在最高高程影像上进行建筑物种子区域的八邻域区域生长,得到建筑物区域;最后将影像上的建筑物区域反投影到三维空间,提取出建筑物目标。实验结果表明,该方法能有效提取点云数据中的建筑物立面,取得较高的正确率和完整率,且大大提高了计算效率。     

基于紧凑比率的海洋涡旋提取方法研究

涡旋是海洋流场中的一种特殊形态,其涡核中心速度在大小和方向与周围具有明显的差异,使其在形态上接近椭圆环或圆环。结合涡核中心点所属临界点类型,通过确定海洋流场中涡旋近似的多边形与等周长圆的紧凑比率,便可识别涡旋。鉴于此,本文提出了基于形态学紧凑比率思想提取涡旋的新方法。综上,该方法可以识别不同尺度下的涡旋并能够准确确定涡核及其周围区域的瞬时运动状态。与其他方法相比,本文提出的方法覆盖面大,受数据精度影响较小且可以识别更多的海洋涡旋,为涡旋识别提供了一种新的途径。     

一种加速GNSS信号捕获的短时傅里叶变换算法

提高GNSS信号捕获速度从而减少定位时间,是目前GNSS信号处理研究热点之一。短时傅里叶变换是一种通过设立窗口函数与采样信号相乘从而提高捕获速度的方法。为了提高GNSS信号捕获速度,利用短时傅里叶算法对GNSS信号捕获的算法进行了改进。实验中选取了不同的窗口函数对GNSS信号峰值以及处理速度的变化进行了分析。在其码相位和频率基本不变的情况下,得到了在峰值变化较小时,短时傅里叶变换能有效提高其捕获速度的结论。     

大坝变形的去噪傅里叶模型预测

针对大坝变形预测中非平稳性且含噪声的数据处理问题,该文提出一种基于剔除含噪声信号的大坝变形傅里叶(Fourier)预测新算法。首先利用经验模态分解(EMD)法将变形时间序列分解成具有不同尺度特征的固有模态函数(IMF)分量,并计算出各分量与原始信号的相关系数;然后根据相关系数剔除含噪声的IMF分量,并采用游程判定法对剩余的波动程度相似或相同的分量进行信号重构;最后利用傅里叶函数对重构后的分量进行曲线拟合,并据此构建大坝变形预测模型,对出现的模型系数采用最小二乘算法求解。经算例验证,并与GM(1,1)、BP神经网络和傅里叶模型对比分析,结果表明该文算法预测精度较高,可用于大坝的变形预测。     

东印度洋分离的一株蓝杆藻的形态学,超显微结构以及系统发生分析

One strain of unicellular greenish algae embedded by mucilage was successfully isolated from equatorial area in the Indian Ocean. Microscopic observation, ultrastructure features and genetic identification confirmed that the strain was closely related to Cyanothece sp., which was a cyanobacteria species with great ecological significance.Cells were solitary with oval or bacilliform shapes. Diameters of this strain were relatively small, ranging from 2.5 to 6.5 μm on average. Ultrastructure of cells was simple. Thylakoids were arranged parietal and keritomized content were observed in the thylakoid region. Various electron-transparent granules with low electron-dense region as well as cyanophycin or glycogen granules-like organelle and carbonxysomes were also observed. For pigment composition, the dominant pigments were chlorophyll a, β-Carotene, Zeaxanthin and an unknown pigment, contributing 23.8%, 26.1%, 14.7% and 15.7% to total pigments respectively. The phylogenetic analysis of16 S rRNA gene and nif H gene confirmed that Strain EIO409 was closely related with Cyanothece sp..     

航空摄影测量技术的数学方法探讨

航空摄影测量技术经历了模拟、解析、数字摄影测量三个阶段,随着计算机技术及数学算法更加完善,全自动数字摄影技术即将到来,以数字航空摄影测量处理流程为基础,梳理了涉及的数学理论及算法,并从学科融合的角度将控制学、云计算等理论引入算法流程中,以提高航空摄影测量处理自动化程度,为拓展摄影测量领域应用,提高自动化处理能力提供理论依据。     

台湾浅滩多尺度沙波地貌的地形傅里叶分解

海底沙波在全球广泛分布、成因复杂,但往往多种尺度的沙波叠加在一起形成复杂的沙波地貌体系,导致难以进行量化研究。针对该问题,本文提出一种实用的傅里叶分析方法,设计了巴特沃斯滤波器,将水深数据变换到频率域,进而将复杂沙波地貌分解成不同频率的单一类型沙波。并以台湾浅滩复杂的沙波地貌体系为例进行了分析研究,分解量化出3种空间尺度的沙波:巨型沙波(波长>100 m,波高>5 m)、中型沙波(波长5～100 m,波高0.4～5 m)和沙波纹(波长<5 m,波高<0.4 m)。本文提出的海底沙波地貌量化分析方法,有助于研究不同尺度海底沙波的成因与机理,对沙波区海洋工程的安全评估也具有实用价值。