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。     

第四届全国海洋预报台长会议在哈尔滨召开

2012年1月5—6日,由国家海洋环境预报中心主办的第四届全国海洋预报台长会议在哈尔滨召开,国家海洋环境预报中心于福江副主任出席。于福江指出:在沿海经济快速发展和海洋经济开发战略制定实施的大背     

对虾传染性皮下及造血组织坏死病毒衣壳蛋白基因的克隆表达及抗体制备

本文根据GenBank登录的对虾传染性皮下及造血组织坏死病毒(IHHNV)的全基因组序列(NC-002190),设计出主要结构蛋白基因的相应引物,从厦门发病的对虾中,提取DNA,以此为模板,利用PCR扩增目的基因.再将目的基因分别与pGEX-6p1载体和pET-28a载体连接,构建重组表达载体pGEX-Ⅳ、pET-Ⅳ,重组子经酶切和测序鉴定后导入表达型大肠杆菌BL21,IPTG诱导表达,SDS-PAGE检测,大小约为62KDa和41KDa,与预测大小一致.将pET-Ⅳ表达重组蛋白经纯化,免疫小鼠,Western免疫印迹反应结果表明其抗体均可与pGEX-Ⅳ和pET-Ⅳ表达的蛋白发生特异性反应.本研究的结果为对虾IHHNV的快速检测及其免疫提供了研究基础.     

综合多信息进行地震约束储层随机建模——以准噶尔盆地庄1井区J1S2^2砂组为例

针对地震约束储层随机建模中地震反演波阻抗数据体与岩相概率关系差的问题,提出综合多信息、逐级约束、多级建模的思路方法。首先以地震反演数据体约束建立地球物理特征曲线随机参数场,再以每一个地球物理特征曲线参数场为约束建立相模型,最后以优选的相模型和地球物理特征曲线参数场为约束进行储层参数建模。该方法在井距较大的开发前期评价阶段具有较好的应用效果。     

基于随机事件集的风暴潮重现期计算的合理性研究

为了研究随机事件集实际应用于计算南通如东岸段风暴增水的合理性问题,基于ADCIRC模型模拟影响南通如东岸段基于随机事件集的风暴增水,然后利用P-Ⅲ型曲线对年增水极值进行拟合,得到各典型重现期下的增水值,并与由28年历史资料拟合得到的各重现期下增水值进行对比。结果表明,在历史资料长度所及的28年以及以下重现期,基于随机事件集模拟得到的重现期增水值与基于历史实测资料的比较符合,说明随机事件集的结果在低重现期情况下结果良好。对于高重现期增水值,基于随机事件集的拟合结果显著大于基于历史资料的拟合结果。由于历史资料时间太短,不足以发生非常极端的风暴潮事件,故对高重现期的拟合结果难以保证可信度,所以不能排除随机事件集拟合结果的合理性。随机事件集在南通如东岸段对低重现期增水估计准确,同时也能较充分地估计高重现期增水,在目前缺乏百年千年时间尺度的实测资料的情况下,不失为一种良好的风暴增水重现期计算工具。在全球变暖情况下,超强台风出现几率大大增加,典型重现期增水值也会相应提高,为了预防风暴灾害的侵袭,需要加深加固海堤、江堤等海岸工程。     

海蜇幼体环介导等温扩增快速检测方法的建立和应用

针对海蜇早期生活史阶段幼体种类鉴定困难的问题,建立一种快速、灵敏、操作简便的环介导等温扩增(LAMP)快速检测方法.根据海蜇的线粒体细胞色素C氧化酶Ⅰ基因(COⅠ)编码序列,设计LAMP引物,建立了海蜇幼体LAMP快速检测方法,并对LAMP反应体系、反应温度和反应时间进行了优化.结果表明,LAMP方法对海蜇目的基因的最小检测限为0.1 ng DNA.该检测方法特异性较强,与黄渤海其他常见钵水母种类海月水母、白色霞水母、沙海蜇均无交叉反应.利用本研究建立的海蜇LAMP检测方法对不同海域采集的成体海蜇样品和海蜇螅状幼体进行检测,结果显示,成体海蜇和海蜇幼体均呈现阳性结果,表明海蜇LAMP检测方法可以对海蜇幼体进行快速有效的检测.海蜇LAMP检测方法简单快速、灵敏且特异性强,可使其运用于沿海渔业部门海蜇资源的调查工作.     

随机波浪下泰勒离散系数的时域解

利用Wolk提出的粒子追踪方程,通过等分频率法划分不规则波谱,利用MATLAB做粒子运动模拟计算,得到无因次化泰勒离散系数K/D随时间t变化的曲线;通过与Huang等得到的P-M谱的泰勒离散系数K/D计算结果比较证明了本计算方法的可靠性。采用该方法研究了不规则波条件下,波序列(同一谱型不同波面序列)和谱型(谱峰周期、有效波高、谱峰升高因子)对波浪离散系数的影响;计算结果表明:同一谱型不同波序列对泰勒纵向离散系数稳定值和稳定时间无影响;不规则波谱峰周期越大,纵向离散系数K/D越小,稳定时间越短;有效波高越大,纵向离散系数K/D越大,稳定时间越长;谱峰升高因子越大,泰勒离散系数K/D越大,稳定时间越长;与规则波相比,不规则波的泰勒离散系数K/D的值略小10%~30%。     

随机波浪作用下底层水沙运动的试验研究

通过一系列室内水槽试验,对规则波与不规则波浪荷载作用下的粉土质海床内的孔隙水压力、底层悬沙浓度以及底层水体流速的变化进行了比较分析。结果表明:波浪荷载的能量分布对床土的响应强度有着重要影响,尤其低频(大周期)部分的影响尤为强烈;随着超孔隙水压力累积,进而影响到底层悬沙浓度的变化;悬沙颗粒的结构和性质同样随着水动力的变化而变化,不同强度的水动力通过影响颗粒的絮凝特性而影响到悬沙颗粒的沉降和悬浮。另外,随机波浪所伴随的较强的非线性作用同样影响着悬浮体的絮凝与解体,这大大加剧了细颗粒沉积物的悬浮、运动的复杂性。     

快速滤波本征模态函数分解中的边界处理

针对快速滤波分解信号为本征模态函数(IMF)所产生的边界效应问题,提出了一种抑制这种边界效应的方法。即利用快速滤波先将原信号分解为本征模态函数,然后在信号内部截取适当的两段分别延拓到原信号两端,经快速滤波得到分解结果后,再截去延拓的部分,保留原信号长度的分解结果。通过实例验证了该方法的有效性。     

海底双相随机介质声反射的SVM神经网络分类识别研究

考虑海底沉积介质为双相介质,为了更好地模拟实际海底底质的不均匀性,将随机介质理论引入双相介质理论。首先,通过基于随机-双相介质理论的高阶有限差分数值技术模拟计算海底底质分别为泥质砂、泥、泥质砾时的地震反射波信号。然后利用小波变换分别求取不同底质的一次反射波的包络作为其特征向量,最后利用基于粒子群智能算法优化的支持向量机神经网络对这些反射波信号进行分类识别。为了进一步考察所用方法的抗噪能力,对正演得到的海底底质反射波信号分别加入10%、30%、50%的高斯白噪音之后再进行分类,支持向量机仍然取得了较好的分类预测效果。基于上述正演模拟及分类识别方法的论证,提出了一套行之有效的微机软件模拟海底沉积物分类识别的一般化流程,这将有利于开展海底沉积物反射特征的进一步研究。