双基地MIMO雷达的收发角度快速估计方法

提出一种双基地MIMO雷达的收发角度快速估计方法.该方法利用多级维纳滤波的前向递推多级分解特性获得接收信号的信号子空间,然后构造出收发角度的二维空间谱函数,同时将二维空间谱函数通过线性约束二次优化转换为两个一维的空间谱函数,从而获得目标的收发角度,且收发角度自动配对,不需要额外的配对运算.该方法避免了协方差矩阵的估计及其特征值分解,且收发角度估计只需要一维空间谱搜索,大大降低计算复杂度.仿真结果证明了该算法的有效性.     

西气东输二线冰堵问题与处理

针对西气东输二线管道因站场卧式过滤分离器冰堵而无法正常运行的问题,对红柳站冰堵问题进行分析,结果表明：红柳站天然气进站温度过低、烟墩一红柳站间管段高程差较大以及管道输量的增加是冰堵发生的主要原因。详细阐述了更换过滤分离器滤芯、掺混西气东输一线高温天然气和注醇、烟墩站启动压缩机增压等处理冰堵问题的方法与措施,提出了西气东输二线预防和处理冰堵的相关建议。     

曝气生物滤池处理城市污水的效果分析

[目的]研究曝气生物滤池处理城市污水的效果。[方法]采用曝气生物滤池工艺建成雅山污水处理厂,设曝气沉砂池1组,初沉池2座,曝气生物滤池3座,气浮池3座,对该厂进出水中的CODCr、SS、氨氮、总氮、总磷等指标进行监测,并分析污水处理效果不达标的原因。[结果]CODCr的进水平均浓度为650 mg/L,出水平均值400 mg/L,平均去除率为40%;SS的进水平均值是250 mg/L,出水的平均值是230 mg/L,去除率为6%;氨氮的进水平均值为58 mg/L,出水的平均值为50 mg/L,去除率为14%。总氮的进水平均值为63mg/L,出水平均值为56 mg/L,去除率为11%。总磷的进水平均值为9 mg/L,出水平均值为5 mg/L,去除率为44%。[结论]CODCr、SS、氨氮等的去除没有达到排放标准,主要是因水力停留时间短、没有反冲洗装置、不能连续生产等因素所造成的。     

一种基于中值滤波和小波变换的图像去噪算法研究

针对同时含有脉冲噪声和高斯噪声的混合含噪图像特点,结合自适应中值滤波和小波变换的阈值滤波的各自优点,提出了一种基于中值滤波和小波变换阈值去噪相结合的图像去噪方法,即先对图像进行自适应中值滤波去除脉冲噪声,然后利用小波变换去除剩余的高斯噪声.实验表明：该方法能在有效去除混合噪声的同时,较好地保持边缘和细节信息.     

人脸表情识别中滤波算法的研究

去噪滤波技术是数字图像处理中的一个重要内容,是计算机视觉技术、模式识别、图像数据分析的基础,因而受到广泛的研究;并在人脸识别、表情识别、遥感成像等领域获得广泛的应用。通过对多种去噪滤波算法进行比较,选定了一种改进的二维中值滤波快速算法将其应用到表情识别中,得到较好效果。     

基于粒子滤波的LAI时间序列重构算法设计与实现

遥感观测的叶面积指数（LAI）时间序列数据广泛应用于作物长势监测,但数据受大气条件等影响,存在数值偏低和时间序列数据缺失等问题。为此,本文设计了一种基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法,以LAI为同化变量,在WOFOST模型本地化的基础上,实现了遥感LAI数据和WOFOST模型模拟的LAI数据的同化,以重构LAI时间序列。算法将WOFOST作物模型简化为LAI状态随时间演变的非线性计算方程,作为重采样粒子滤波的状态转移方程;将地面实测LAI数据和遥感LAI数据建立的线性方程,作为重采样粒子滤波的观测方程,建立LAI时间序列数据同化模型。以带权重粒子表示LAI时间序列状态后验分布,并在循环迭代中对粒子重采样,以此实现单点和区域LAI时间序列重构。应用该算法,对河北省冬麦区2010年LAI时间序列进行重构,结果表明,基于重采样粒子滤波的LAI时间序列重构算法在单点和区域上得到的LAI值明显更接近冬小麦实际生长状况,且算法能够弥补遥感LAI时序数据的缺失,为进一步的作物长势监测提供基础支撑。     

旋转流过滤器结构参数优化研究

[目的]从污水处理工艺入手研究污水处理器结构性能及优化结构参数。[方法]对筛筒外径、进口直径及筛网孔径的不同组合在固定的流量条件下进行测试,通过对过滤速率和污染物去除率的对比分析和统筹考虑,确定最佳的结构参数组合。[结果]通过分析出口流量、平均过滤速率以及对污染物的去除效率,得出了过滤器的最佳结构参数为:过滤器外径250 mm、进口直径57 mm、筛网目数24目。[结论]该研究结果为旋转流过滤器优化设计提供了理论依据。     

De nosing method based on multiscale morphological filter optimized by particle swarm optimization algorithm

The traditional morphological filter is difficult to remove the noise of the vibration signal,because the signal has the characteristics of shocking and nonlinear. A new method based on multiscale morphological filter optimized by particle swarm optimization algorithm is proposed. The multiscale morphological filter is constructed according to the character of morphological algorithm. The particle swarm optimization algorithm is used to select the adaptive structure element,which plays an important role in morphological filter,achieving to get the optimal morphological filter. The signal is filtered through different scales of morphological filters and the noise removed signal is gotten through weight algorithm. The simulated signal and the bearing fault signal are analyzed,and the results show that the optimal morphological filter works better in removing noise and can effectively reduce the noise of the mechanical equipment.     

基于自纠正NMS-ByteTrack的套袋葡萄估产方法

针对套袋后的葡萄体积增加和葡萄叶片表面积大容易出现重叠遮挡,及人工拍摄视频的速度不稳定可能导致套袋葡萄目标丢失的问题,该研究提出一种基于自纠正NMS(non-maximum suppression)-ByteTrack的套袋葡萄估产方法。该方法首先通过目标检测方法YOLOv5s检测视频中的套袋葡萄,将检测阶段的NMS操作后置到追踪阶段,保留因遮挡而被过滤的果实检测框;其次在ByteTrack的基础上加入相机运动补偿和改进的卡尔曼滤波算法,以自动纠正果实预测框的位置并进行追踪;最后提出一种划线计数策略对套袋葡萄自动计数。试验结果表明,该方法的多目标追踪准确率、多目标追踪精度和ID调和平均数分别为64.6%、82.4%和80.8%,相比ByteTrack分别提高了1.7个百分点、1.0个百分点和4.1个百分点,平均计数精度达到82.8%。因此,基于自纠正NMS-ByteTrack的估产方法能有效解决套袋葡萄的追踪计数问题,实现对套袋葡萄更精确地估产。     

基于H-P滤波法的中国小麦产量波动性分析

根据1983-2008年中国小麦生产的时间序列数据,采用H-P滤波法对中国小麦产量波动性进行了分析.结果表明,在1983-2008年间小麦生产包括了6个完整的周期,平均年距为4.5年,其中扩张期的长度平均为2.5年,而收缩期的平均值为1.7年,扩张与收缩长度之比在逐期下降,说明中国小麦产量扩张能力正在下降.通过建立多元线性回归方程,验证了中国小麦产量的波动与单产波动及种植面积波动的关系,估计得出种植面积对小麦产量的波动影响程度大于单产,应继续确保种植面积来平抑小麦产量的波动.