碳氮稳定同位素比值在潮间带大型底栖动物组织间差异性研究

近年来,稳定同位素技术已被广泛应用于食物网研究中。然而,生物样品取样部位对食物网构建的影响的研究相对少见。大型底栖动物作为潮间带食物网的重要组成部分,在食物网研究中有必要对其采样部位进行统一,以增加研究结果的准确性及可比较性。本研究选取黄河三角洲和烟台潮间带10种代表性的大型底栖动物,比较δ13C和δ15N在不同采样部位中的差异。结果显示,对于大多数底栖动物而言,采样部位将直接影响到δ13C和δ15N的测定结果。当底栖动物作为摄食者,需分析其食性和营养级时,应统一采用肌肉组织,如贝类的闭壳肌或足部肌肉,蟹类的鳌足肌肉,鱼类的背部肌肉;当底栖动物作为被摄食者,需分析次级消费者的食性和营养级时,除多毛类采用去除消化道内容物的体壁外,其他种类应选取整体（难以被消化的组织除外）,如贝类的软体部,蟹类肌肉与鳃等的混合组织。     

基于DEM提取流域特征影响因子的分析

基于DEM的流域特征提取,受数据源、分辨率、重采样技术等因子影响。为系统地评价不同地貌类型对各影响因子的敏感程度,本文提出一种多指标因子分析模型,综合分析不同因子对流域特征,如流域面积、河流分叉比、河网密度、流域长度、流域坡度、流域高程、流域形状等的客观影响。实验过程选取山地、丘陵、平原地形的中小流域为研究区域,以ASTER 30m重采样生成的40—100m分辨率DEM,ASTER 30m、SRTM 90m和GMTED2010 250m的3种数据源及4种重采样技术生成的DEM场景为实验数据。结果表明:分辨率对流域特征影响最敏感,数据源次之,重采样技术不太敏感。山地地形下的流域特征变化趋势性显著,适合山地中小流域的分辨率为最高分辨率,数据源为SRTM,重采样技术为最邻近分配法。丘陵、平原地形评价结果具有随机性。     

顾及噪声密度函数差异的自适应回归算法及其在人工标靶提取中的应用

仪器、周围环境和人为操作等往往会造成点云中包含大量的噪声,导致模型回归精度低等问题.RANSAC算法凭借其简单实现、稳健的优势广泛应用于解决模型回归的问题.但是,针对不同的场景,RANSAC算法需要不断地调整参数来估计最优模型解.本文考虑到RANSAC及其现有改进算法的不足,以及内群点与噪声之间往往存在密度分布差异性,...     

基于MATLAB的基本矩阵随机采样鲁棒估计

基本矩阵的估算可以分为线性算法、非线性优化迭代算法、鲁棒估计算法三大类,而以鲁棒估计效率、效果最为突出,但是实现比较复杂。本文通过数码相机获取的两张未标定照片,采样互相关系数法和RANSAC算法,在MATLAB中实现了基本矩阵的自动拟合,实验表明拟合精度较高、速度快,为下一步三维场景的自动重建和量测奠定了基础。     

扩展卡尔曼滤波与采样卡尔曼滤波性能比较

详细研究了卡尔曼滤波在非线性系统中的应用,在分析扩展卡尔曼滤波理论的基础上,指出了其在非线性系统应用中的缺陷,阐述了采样卡尔曼滤波(UKF)思想,通过事例和仿真说明了这种新型卡尔曼滤波理论的优越性能。     

利用二进制特征描述符的改进SIFT影像匹配算法

针对SIFT算法在匹配过程中运行效率低的不足,结合BRIEF特征描述子,将SIFT算法的高维特征向量转换为二进制特征描述子,以提高匹配效率。特征匹配过程首先采用Hamming距离完成粗匹配,再采用最小距离筛选法结合PROSAC算法的双重检测对初步匹配的特征点去伪,获得精准的匹配点对。实验结果表明该算法较SIFT算法匹配精度平均提升30.6%,匹配效率平均提高4.06倍,具有较强的实时性以及可行性。     

基于采样方差的卫星钟信号分析

对原子钟频率稳定度分析受到频率漂移的影响进行定性分析,明确了不同类型方差在原子钟频率稳定度分析中的适用范围,首次提出将重叠Hadamard方差应用于卫星钟信号分析。分别利用Allan方差、Hadamard方差和重叠Hadamard方差对铷钟进行了稳定度计算,结果表明Allan方差的计算结果受频率漂移影响很大,而Hadamard系列方差能够有效克服频率漂移的影响,对于卫星钟的性能表征具有良好的效果。     

备用采样点对汉中地震台水氡观测影响分析

以汉中地震台两个水氡采样点为实验对象,通过对比观测得出主用备用两个采样点同日氡值及水温,分析差异原因。分析结果表明,备用采样点观测结果会对本台水氡观测产生直接影响,增加了数据分析的不确定性,并影响观测结果的连续性。     

二维地震数据的采样与其拉冬变换

由于二维地震数据的采样条件是以通常的一维观点来提出的，故其一般总是以一个矩形网格来进行采样和处理。对于一组二维数据来说，它的带宽区域（傅里叶平面上的那些超过某些非常小数值的振幅谱区域）能由两个三角形所围成的区域来挖，考虑到这个带宽区域的特殊形状，本文使用二维采样理论获得了能用于地震数据处理的结果，这样二维观点的采样条件自然比一维观点要减弱些，也就是说在同样的精度下只需要较少的采样点即可表示数据。