基于MATLAB的无线衰落信道仿真算法研究

为了建立一个能够反映实际无线衰落信道传播特性的信道仿真模型,在深入研究无线衰落信道传播特性及现有仿真算法的基础上,提出了一种基于MATLAB的无线衰落信道仿真算法.通过对算法的仿真,结果表明该算法建立的信道仿真模型的概率密度曲线与理论曲线基本一致,说明算法是正确和科学合理的.最后对QPSK信号在瑞利信道条件下的性能进行了仿真和分析,进一步验证了该算法的正确性和科学性.     

超宽带信道频率域AR模型建立与仿真

IEEE802.15.3a推荐的超宽带信道模型的参数较多,在计算机仿真中实现起来比较繁琐.近年来频率域自回归模型由于其参数较少,计算机仿真过程较为简便而得到广泛的应用.通过对广义平稳非相关散射过程的分析,探讨了建立超宽带信道频率域自回归模型的可行性.仿真结果表明频率域自回归模型在超宽带多径信道描述上有着明显的优势.     

基于混合高斯模型的生猪个体检测算法

背景模型对于视频中运动目标检测的目标提取至关重要。高斯混合模型(GMM)是背景模型中常用的方法之一。混合高斯模型对于目标生猪检测存在算法效率低、误判点和鬼影等缺点。对此本文提出了一种基于自适应高斯混合模型的改进算法,以克服传统高斯混合模型在猪目标检测中的不足。本文基于高斯混合背景模型,引入了视频帧m和t_0的两个新参数。在混合高斯背景模型基础上,为了提高建模收敛速度,采用自适应调整高斯分布模型个数。本文通过每m帧对高斯分布进行一次扫描,删除多余的高斯分布,来提高模型的收敛速度。同时,采用自适应调整学习率值来消除误判和鬼影;初始阶段采用较高而且递减的学习率,在t_0帧之前加快背景建模;随着时间的持续,背景模型逐渐变得稳定,此时可以使用较小的学习率。t_0帧后为了保持稳定的背景建模,减少噪声干扰,本文采用了在t_0后使用固定的学习率。实验结果表明,该算法能够快速建立初始背景模型,检测运动目标猪,并提取目标猪的完整轮廓。该算法具有良好的鲁棒性和适应性。     

泥浆脉冲信号的小波检测方法研究及应用

在目前采用钻井液脉冲方式传输信号的无线随钻测量系统中,由于泥浆压力、井深、泵压力等信道传输特性的影响,测量系统中在井口采集的泥浆脉冲信号往往包含了各种噪声,直接影响到有用信号检测结果的正确性。对泥浆脉冲信号的传输特性及信号中噪声的特性进行了深入的分析,提出以小波分析为基础的泥浆脉冲信号检测方法。现场数据应用结果表明,该方法能够有效去除信号中的噪声并在不引起明显失真的情况下检测出井下有用信号,在泥浆脉冲信号处理中有广阔的应用前景。     

基于减法模型的非对称包对瓶颈带宽测量方法

通过改进瓶颈带宽测量基本算法得到了在IPv6环境下基于减法模型的非对称包对算法。该算法充分利用了IPv6环境下的新特性，使用IPv6包头的流标签来实现测量报文序列的严格路径控制，克服了以往带宽测量算法中测量数据报文路径不一致的缺陷，同时消除了数据包排队和网络协议对带宽测量带来的影响。     

应用高斯聚类的单木分割及树高和冠幅的提取

针对机载激光雷达点云中基于栅格化的冠层高度模型(CHM)所导致的原始点云数据丢失问题,提出了一种应用高斯模型聚类的单木信息提取方法。采用形态学开运算和高斯平滑方法形成高斯冠层最大模型(GCMM)能减少无关局部最大值对单木分割的影响,利用局部最大值法初步探测树冠顶点,通过最速下降法建立混合高斯模型得到树木位置和冠幅。利用聚类分析划分临近点云归属,进而实现单木参数准确提取,并提取单木最高点为树高。将点云分割方法应用于美国蓝岭地区6块圆形针叶林样地(r=30 m)。结果表明:单木分割F为0.89,正确分割单木树高提取精度95%,冠幅提取精度91%。结合实测数据对提取到的树高和冠幅进行相关性分析,树高R2=0.92,平均误差为-0.83 m;冠幅R2=0.84,平均误差为-0.42 m。相比于分水岭算法,高斯模型聚类方法F提高了11.2%,正确分割单木树高及冠幅提取精度提高了5.5%、5.8%,树高R2提高0.08,平均误差减少0.58 m;冠幅R2提高0.11,平均误差减少0.63 m。     

基于迁移学习和数据增强的小样本柑橘缺陷检测研究

小样本目标检测旨在通过少量样本实现对图像中目标的识别和定位。目前针对柑橘缺陷的小样本数据集进行的检测较少,本文提出了使用数据增强和迁移学习来对小样本柑橘的缺陷类型进行检测的方法,采用旋转、裁剪和高斯模糊进行数据增强来扩充数据集,与使用迁移学习方法进行对比。实验表明：迁移学习方法中最优算法是FRCN ft-full,基于该算法的20-shot任务的mAP值为67.823%;在基于数据增强的方法中使用Faster R-CNN算法的mAP值达到了84.7%,使用YOLOv8算法的mAP是85.3%,YOLOv8算法略优于Faster R-CNN算法。迁移学习方法增强了检测模型的泛化能力,加快了模型的收敛速度;数据增强方法有效扩充了数据集,提升了小样本柑橘缺陷检测模型的准确性。     

序列图像运动目标的检测与提取

本文对视频图像中运动目标的检测与提取的算法进行了研究,并在计算机上做了仿真.本文采用背景差分法,针对序列图像首先建立了基于高斯统计模型的背景模型,然后用差分法提取运动目标,用形态学滤波去除噪声.仿真结果表明,算法是有效的,能够得到较好的结果.     

基于GMM和聚类方法的储粮害虫声信号识别研究

通过储粮害虫声信号判断害虫活动情况对安全储粮意义重大。本研究采集了2种储粮害虫的活动声信号,首先提取声信号梅尔倒谱系数(MFCC)特征,然后以特征数据建立高斯混合模型(GMM),最后使用聚类方法对2种储粮害虫的4种活动声信号进行识别,识别率均达到80%以上。本研究验证了声检测法识别储粮害虫的可行性和有效性,具有较大的实际应用价值。     

运用近红外光谱技术对松子霉变的快速检测

采集234组有代表性的松子实验数据,对光谱数据进行求导、变量标准化(SNV)、小波变换、套索算法(LASSO)与主成分分析(PCA)方法预处理后,使用高斯过程(GP)等10种建模方法对光谱数据进行建模,分析运用近红外光谱技术快速检测松子霉变的可行性。结果表明:使用径向基核支持向量机建模的F1度量分数为0.868、使用高斯过程建模的F1度量分数为0.631、将应用主成分分析方法降维后的数据使用高斯过程建模的F1度量分数为0.933、将应用套索算法与主成分分析方法处理后的数据使用高斯过程建模的F1度量分数为1.000,实验结果验证了使用套索算法-主成分分析-高斯过程建立近红外光谱模型筛选霉变松子是可行的。     

郑州森林生态城林地适宜性评价

对郑州森林生态城林地进行适宜性评价,以土地类型作为评价的基本因素,并根据地貌、地形、土壤特性等确定林地评价因子,利用指标体系法建立了林地指数模型,用加权指数和法对各个因子的综合影响进行统计分析,得出了该区适宜、较适宜、勉强适宜等适宜性林地.并在此基础上,根据适地适树原则,进行了适宜林种、树种选择及群落构建方式策划.     

松树林下鸡血藤规范化种植技术

本文概述了鸡血藤的形态特征、生长特性、主要化学成分及其功效等,介绍了苗床准备、插条采集和处理、枝条扦插、苗圃管理、光照调控以及病虫害防治等苗木繁育技术,并重点从林地选择、林地清杂和整地、施放基肥、苗木选择、苗木装卸和管护、苗木种植、补苗、除草、施肥、修剪和藤蔓引缚、病虫害防治等方面总结了松树林下鸡血藤规范种植技术,旨在为规模化生产提供参考依据。     

基于中巴资源卫星数据的森林郁闭度估测研究

森林资源分布具有辽阔性、复杂性、通达性差等特点,而遥感技术具有宏观、动态、便捷、可周期重复和成本低等优点,成为研究森林资源状况的理想手段。目前,在森林遥感应用中,多源遥感数据的提供能力越来越强。但由于遥感信息的综合性、复杂性,遥感信息处理技术相对落后。基于不同区域、不同季相和不同背景特征的森林遥感分类技术远未成熟。利用中巴资源卫星遥感数据,经过图像处理(包括图像的校正、图像的增强和图像的分类等),获取样地的灰度值,结合少量地面实测样地资料,通过线性回归建立森林郁闭度的数学模型,并进行检验以确保估测的精度,为林业生产和建设提供依据。     

人工神经网络在遥感图像森林植被分类中的应用

应用人工神经网络模型对陆地卫星TM多光谱图像进行了森林植被分类的研究 ,共选取了 8种主要植被类型 ,重点是研究在不同背景条件下存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松等针叶林树种的分类方法 .所采用的网络模型为 3层误差后向传播神经网络模型 ,鉴于贺兰山自然植被垂直带谱明显 ,利用误差后向传播网络模型的并行分布式结构 ,研究中引入高程数据作为一个独立波段与 3个多光谱波段一起直接进行分类 ,取得了很好效果 .该方法与常规的最大似然法相比 ,存在同谱异物现象的云杉、油松和落叶松的分类精度平均提高了 2 7 5个百分点 .对存在同物异谱现象的阔叶林的分类精度也有一定程度的提高 .     

晋西黄土区林草复合系统土壤养分分布特征及边界效应

以晋西黄土区典型刺槐×天然草复合系统为研究对象,分析复合系统土壤有机质、全氮、速效磷和速效钾含量的分布特征及边界效应,旨在为该地区植被恢复、土地合理利用和林草复合系统的可持续经营提供一定的科学依据.结果表明:1)复合系统内土壤养分分布不平衡,不同斑块类型土壤养分含量存在差异,在0～20 cm土层体现得尤为明显;2)土壤...     

土地利用方式变化对白浆土微生物生物量碳及代谢特征的影响

以林地、耕地和草地为研究对象,采用氯仿熏蒸结合Biolog-Eco微平板的方法研究土地利用方式变化对白浆土微生物生物量碳和代谢特征的影响,以期为东北丘陵地区白浆土的可持续利用及生态环境重建提供科学依据和理论指导。结果表明:土壤微生物生物量碳和微生物商的变化均表现为草地林地耕地,且3种土地利用方式间均差异显著。Biolog-Eco微平板分析表明,草地土壤微生物的平均颜色变化率值(Average well color development, AWCD)最高,其次为林地,耕地最低,Shannon指数、Simpson指数和McIntosh指数的变化趋势与AWCD相同。3种土地利用方式土壤微生物对6类碳源的相对利用率以糖类、氨基酸类和羧酸类最高,分别为44.63%~53.61%、21.09%~25.45%和8.31%~15.16%。林地对聚合物类碳源的相对利用率在3种土地利用方式中最高,而与林地相比,耕地对糖类和氨基酸类的相对利用率提升明显,草地则增高了对羧酸类、酚酸类和胺类的相对利用率,说明土地利用方式变化改变了土壤微生物对碳源利用的偏好。主成分分析表明,土壤微生物群落代谢特征随土地利用方式变化发生改变,与草地相比,耕地与林地土壤微生物群落代谢特征较为相似。冗余分析发现土壤pH、总氮、有机质、速效磷和硝态氮是影响微生物群落代谢特征变化的关键因子。本研究结果说明土地利用方式变化改变了土壤理化性质,进而导致了土壤微生物生物量碳、活性和代谢特征的变化。     

环境库兹涅茨曲线模型假设下的森林资源与林业产业关系

为更好发展林业产业,同时合理利用森林资源,对森林资源与林业产业的关系进行了研究。基于环境库兹涅茨曲线(environmental Kuznets curve,EKC)模型假设,使用2001-2015年浙江省相关时间序列数据,以林地面积、森林蓄积测度森林资源,林业总产值测度林业产业,在EKC基础计量模型的基础上,对数据进行平稳性检验和协整检验,检验发现变量存在协整关系。在此基础上,分别对林地面积、森林蓄积与林业总产值进行拟合和回归分析,拟合效果良好。结果显示:林地面积与林业总产值、森林蓄积与林业总产值的曲线均呈"N"型,趋势上略有不同,林地面积与林业总产值呈"增-减-增"的发展态势,而森林蓄积与林业总产值呈"增-缓-增"的发展态势。总体上来看,目前森林资源与林业产业趋于良性互动,即将进入"共赢"阶段。     

杉木人工林南北坡向树高-胸径生长曲线研究

以SPSS为统计工具,将坡向分成南面坡和北面坡,对桃源县杉木人工林的胸径及树高曲线进行了拟合。Compound模型表明:同一胸径下,生长于南面坡的杉木,其树高和生长速度高于北坡;长势好的树木,具有更强的竞争力,生长速度更好。理论分析与实际情况相符,为杉木林的经营与管理提供了科学依据。     

华北集约化农区耕地细碎化特征及其整治模式研究——以河北曲周为例

科学准确地揭示耕地细碎化特征及其成因,因地制宜地构建耕地细碎化整治模式是降低耕地细碎化的重要手段。以华北集约化农区典型县域为研究区域,通过构建景观尺度和农户尺度耕地细碎化评价方法,在阐释耕地细碎化特征及其成因的基础上,提出耕地细碎化整治模式。结果表明:基于景观尺度和农户尺度的曲周县各乡镇耕地细碎化指标与耕地细碎化程度均具有显著的差异性,但耕地细碎化程度总体呈现由北向南依次递减的趋势,其中,曲周镇、河南疃镇和第四疃镇耕地细碎化程度较高,依庄乡耕地细碎化程度较低;基于自然细碎化和产权细碎化特征及其成因,构建以土地平整、农田水利和道路交通等土地整治工程与地块互换、地块合并和土地流转等土地权属调整方式为核心的耕地细碎化整治模式;耕地细碎化整治过程应以村集体为基本单元,重点突出农户的主体地位,还需通过中央政府和省级政府的总体控制、县级政府的指导落实、乡镇政府的沟通协调等过程。因此,耕地细碎化整治应针对细碎化类型从景观尺度和农户尺度进行综合评判,基于耕地细碎化成因从土地整治和权属调整角度进行耕地细碎化整治。