L型结构木材中声发射信号传播特征

针对木材结构尺寸及介质改变对应变能传播的影响,研究应力波在变结构的L型试件中的声发射（acoustic emission,AE）特性。首先,参照ASTM-E976标准,在樟子松L型试件表面不同位置产生AE源,并利用采样频率为500 kHz的AE采集系统获取试件表面4个固定位置的AE信号。其次,依据小波分析原理对原始AE信号进行降噪并重构AE波形,进而研究木材结构变化对AE信号频域特征的影响。最后,基于对比分析,研究空气介质对于信号传播特性的影响。结果表明,当AE源位于锯材处时,信号以纵波和横波混合的形式单向传播,木材的结构变化主要影响低频信号成分,使得信号呈现高频带分布;而空气介质对于其时频域均有显著影响;当AE源位于薄板时,木材结构变化、传播路径及空气介质对于AE信号时频域特性均有显著影响。     

基于小波降噪和自适应加权法的温室数据融合

针对温室环境信息多节点数据采集中存在误差大、冲突多和冗余等问题,提出一种基于小波降噪和自适应加权的多传感器数据融合算法.通过小波降噪对采集的数据进行处理,使其具有良好的光滑度和稳定性;利用自适应加权算法对多传感器数据进行融合,得到测量数据的最优估计值.实例验证结果表明,采用所提算法可以有效降低原始数据中存在的噪声和冗余,得到方差较小的数据融合值,可以提高测量数据的准确性和降低数据的传输量;具备良好的稳健性,能够实现对温室环境信息的可靠性和一致性描述.     

基于LBV变换与小波变换的OLI图像融合方法

以陕西省榆阳区2013年6月9日的Landsat 8 OLI图像为基础数据源,对比分析LBV-Wavelet RF等5种图像融合算法的使用效果。对图像预处理后,分别采用HIS变换、Brovey变换、HPF变换、PCA变换和LBV-Wavelet RF方法进行融合和SVM监督分类,然后从目视评价和定量评价两方面对比分析各种融合算法的使用效果。在目视评价方面,判读融合前、后9种地类光谱特征的一致性;融合后图像是否具有全色波段图像的空间结构特征,是否存在细节模糊。在定量评价方面,采用灰度均值差、灰度均方根差评价融合后图像对多光谱信息的保持性能;采用相关系数均值、相关系数均方根差评价融合后图像对高空间分辨率信息的融入度;采用总体分类精度、Kappa系数评价融合前、后SVM监督分类精度差异。结果表明LBV-Wavelet RF方法能够使融合后图像在保持原多光谱图像光谱信息的同时,增强纹理结构特征,提高对细小地物的辨识能力;融合后图像SVM监督分类的总体分类精度和Kappa系数分别为84.01%和0.787,较原多光谱图像分别提高13.45%和15.91%。     

基于小波神经网络的穆棱河作物生育期径流预测

为提高研究精度,在基本的小波神经网络基础上改变隐含层节点数选取方法,降低基本方法随机性和盲目性。将改进的小波网络与人工神经网络进行对比分析。结果表明,小波神经网络改进方法更适合穆棱河流域径流预测。     

横、顺坡垄作对黑土坡面侵蚀-沉积周期规律的影响

我国东北黑土区的水土流失和土地退化正严重制约着东北地区农业经济发展,威胁国家粮食生产安全。掌握不同垄作方向耕作措施下的东北黑土区土壤侵蚀规律,对合理布设水保措施、控制水土流失等具有重要意义。采用¹³⁷Cs示踪技术并结合小波分析方法,对不同垄作方向坡耕地土壤侵蚀-沉积速率的空间变化规律开展研究。结果表明：(1)横、顺坡垄作坡面¹³⁷Cs平均浓度分别为1 802 Bq·m^-2和1 770 Bq·m^-2,均小于当地背景值2 417 Bq·m^-2,说明在两种垄作方向下均发生了不同程度的土壤侵蚀。(2)横坡垄作的坡面平均侵蚀速率(1 341 t·km^-2·a^-1)小于顺坡垄作(1 477 t·km^-2·a^-1),表明在长期平均条件下前者的水土保持作用优于后者。尽管研究区土壤侵蚀属于轻度侵蚀,但其侵蚀速率远大于黑土区的土壤容许流失量(200 t·km^-2·a^-1     

1952—2017年出山店水库上游降水时空变化

为了探究出山店水库上游流域近65 a来降水的时空变化特征,基于出山店水库上游流域13个雨量站1952—2017年的逐日降水资料,运用气候倾向率法、Mann-Kendall趋势检验、Morlet小波分析和反距离权重IDW插值法等多种方法,研究了降水的年际变化、周期性与空间分布特征。结果表明:(1)流域1952—2017年多年平均降水量为1 028.3 mm,年降水量的气候倾向率为-20 mm/10 a(p<0.05),呈显著下降趋势,从季节上看,春、夏、冬降水随时间变化呈现减少趋势,秋季的降水呈现增加趋势;(2)年降水量呈现南高北低的空间分布,而年降水量的气候倾向率的变化趋势则与之相反;(3)流域降水量变化呈现20 a左右的第一主周期,同时流域的周期性变化也存在一定的空间分布特征。近65 a来,出山店水库上游年降水量变化趋势为先增加后减少,在整个时间域上有显著的下降趋势,并呈现20 a左右的周期性变化。     

Analysis of Spectral Characteristics Based on Optical Remote Sensing and SAR Image Fusion

Because of cloudy and rainy weather in south China, optical remote sens-ing images often can＇t be obtained easily. With the regional trial results in Baoying, Jiangsu province, this paper explored the fusion model and effect of ENVISAT/SAR and HJ-1A satel ite multispectral remote sensing images. Based on the ARSIS strat-egy, using the wavelet transform and the Interaction between the Band Structure Model （IBSM）, the research progressed the ENVISAT satel ite SAR and the HJ-1A satel ite CCD images wavelet decomposition, and low/high frequency coefficient re-construction, and obtained the fusion images through the inverse wavelet transform. In the light of low and high-frequency images have different characteristics in differ-ent areas, different fusion rules which can enhance the integration process of self-adaptive were taken, with comparisons with the PCA transformation, IHS transfor-mation and other traditional methods by subjective and the corresponding quantita-tive evaluation. Furthermore, the research extracted the bands and NDVI values around the fusion with GPS samples, analyzed and explained the fusion effect. The results showed that the spectral distortion of wavelet fusion, IHS transform, PCA transform images was 0.101 6, 0.326 1 and 1.277 2, respectively and entropy was 14.701 5, 11.899 3 and 13.229 3, respectively, the wavelet fusion is the highest. The method of wavelet maintained good spectral capability, and visual effects while improved the spatial resolution, the information interpretation effect was much better than other two methods.     

基于红外光谱概率神经网络的诃子产地鉴别

利用傅里叶变换红外光谱,测定了不同产地诃子(Terminalia chebula Retz.)样品的红外光谱图.采用常规预处理方法和小波变换对红外光谱原始数据进行了预处理,并采用主成分分析进一步压缩光谱数据,前3个主成分的累积贡献率为98.054％.以前3个主成分作为网络输入,诃子产地类别作为网络输出,建立了概率神经网络,同时对建立该网络模型的扩展常数进行了分析.模型分析表明,建立的网络模型能够对40个诃子样品进行产地鉴别,红外光谱法结合神经网络可作为中药材产地分类鉴别的一种新的现代化方法.     

关中地区近50年来降水量变化的特征分析

基于关中地区44个气象站1960~2007年逐月降水资料,通过Mann-Kendall突变检验、小波分析及其它数理统计方法,对关中地区降雨量进行多时间尺度分析。研究发现关中地区在近50 a内降水序列是呈现减少趋势,降水倾向率是-11.51 mm·10 a-1:在1968~1988年间降水量变化不稳定,降水量趋势出现10个突变点;降水量呈丰枯交替出现;关中地区年降水量主要存在两个是尺度的变化周期18 a和8 a,其中18 a尺度存在近50年内,8 a的尺度主要集中在20世纪70年代中期至90年代中期。在时间上18 a尺度上经历了5个枯丰交替变化;8 a的经历了12个枯丰交替变化。     

基于Daubechies小波分析的汽车电控发动机失火故障诊断信息提取

采用Daubechies （dbN）小波分析方法,对汽车电控发动机的瞬时转速信号进行降噪处理与分析.应用Matlab中的一维小波分析函数,对汽车电控发动机瞬时转速信号进行不同阶数和层数的拟合效果分析,并确定出使原始转速信号失真较小的拟合消失矩阶数（10阶）和层数（3层）;基于发动机瞬时转速的平均值M、瞬时转速的标准差Sd、变异系数作为特征值以及发动机转速数据频率分布图的特点,对电控发动机产生失火状态的故障识别的明显性进行比较.研究结果表明,常用的发动机失火故障的诊断仅是利用断缸法识别转速的变化,而采用dbN小波分析方法可以有效的提取明显表征电控发动机失火故障状态的变异系数及发动机转速数值主频分布特点等信息,可进一步增强对失火故障的识别程度和诊断的准确性.