检测识别钻井泵冲击振动信号的新方法

实现各种信号成分的合理分离,从强噪声干扰中检测提取有用的弱信号一直是信号处理领域所追求的目标之一。介绍一种简单、实用的高低频信号分离方法——信号的平滑滤波处理。采用该方法可以将钻井泵实测振动信号的高频撞击、冲摩、松动和泄漏等信号成分,快速有效地从强噪声背景中分离出来。测试表明,这是一种非常合理、完整的信号分离方法,所得的分离信号真实反映了钻井泵运转过程中所经历的各种振动。结合振动信号的基元分段处理、频谱分析和信号的音频测试技术,实现了钻井泵振动信号成分的分离、分类和识别处理,为钻井泵故障诊断提供了极大的便利。     

近红外光谱技术在玉米种子活力检测中的应用研究

利用近红外光谱和BP神经网络建立玉米种子活力的快速无损检测模型。首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,分别采集样本的近红外光谱。对原始光谱进行矢量归一化预处理以消除光谱噪声。然后利用主成分分析(PCA)方法提取光谱特征,作为BP神经网络的输入,依据预处理及特征提取构建出BP神经网络种子活力检测模型。试验结果表明,该识别方法的准确率为90.3%,平均识别时间为27.36 ms。研究结果为玉米种子活力的快速无损检测提供了理论依据和实用方法。     

基于随机共振原理检测微弱信号及自适应的研究

阐述随机共振的基本概念和原理，分析基于随机共振原理检测微弱信号的方法。采用Runge-Kutta算法分别对微弱的周期信号和非周期信号进行仿真验证，仿真结果表明基于随机共振原理可以有效地检测出强噪声背景下的微弱信号。     

应用独立成分分析和小波分解对木材声发射信号的析取

选取常温气干状态表面无缺陷的樟子松(Pinus sylvestris var.mongolica Litv.)实木为试验材料,制成长800 mm、宽60 mm、厚30 mm的试件。使用UTM5105型万能力学试验机对试件进行破坏性试验,以500 kHz的采样频率采集木材三点弯曲试验产生的声发射(AE)信号,截取试验后期幅值无显著变化的一段原始信号作为研究对象。采用依据负熵最大化的快速独立成分分析(FastICA)盲源分离算法将原始信号分离成噪声和声发射信号,再对分离后的声发射信号进行5层小波分解后重构声发射信号波形;对重构声发射信号进行频域分析,通过与已知声发射信号的频域特征比较,验证信号析取的有效性。结果表明：构建的依据独立成分分析和小波分解(FastICA-Wavelet)的声发射信号析取方法,能够从混有声发射信号的类噪声信号中分解出声发射信号,利用小波分解能够进一步降低非独立噪声成分的影响。     

基于无先导卡尔曼滤波的卷积混沌信号的盲提取

从卷积混合的混沌信号中提取出所需的信号是一个挑战性课题.假设需要提取的混沌信号的映射已知,寻找提取向量的问题就可以转化为非线性系统的状态检测问题.为此,提出了一种基于无先导卡尔曼滤波的盲提取算法.仿真结果证明在无噪声或高信噪比情况下该算法的有效性.     

主成分和聚类分析在蟹爪兰资源评价及育种中的应用

应用DPS统计软件,对25个蟹爪兰品种(系)资源的16个生物学性状进行了主成分分析和聚类分析,按照方差累计贡献率882% 提取了7 个主成分,通过计算各品种的主成分得分和综合得分值,分析出综合性状优良和主要性状突出的品种,另外通过16个性状的相关矩阵R分析得出各个性状间的相关性,以利于亲本和杂交后代的筛选。根据聚类分析结果,将25个供试品种(系)从株高、冠幅、茎节长等主要生物学性状的差异聚为3大类,并细分为7小类,为蟹爪兰的分类和良种选育与利用提供理论依据。     

基于不同降维方法的PPI端元提取效果对比研究

传统PPI算法采用最大噪声分离(MNF)方法进行降维,MNF变换中均设定数据之间线性相关,在某些情况下会使变换后的结果具有某些人为特征,在降维过程中会丢失信号较弱的信息,导致端元数量少;分段主成分分析(SPCA)降维方法具有不改变图像的物理意义,且信息保存较完整的优势。该研究采用不同降维方法利用纯净像元指数法(PPI)对不同下垫面地表提取端元,结果表明,在地表破碎区域SPCA降维后可找出信号较弱的端元提取的端元数量多与MNF降维提取的端元数,而地物聚集区MNF降维方法提取的端元质量更好。研究结果可以为不同下垫面的高光谱影像端元提取以及降维方法的选择提供参考。     

黑龙江垦区各分局畜牧业经济发展水平的综合评价

利用主成分分析的基本原理与方法,对黑龙江垦区各分局的畜牧业经济水平进行综合评价,定量地分析了各分局在黑龙江垦区畜牧业经济发展中的水平与地位,为黑龙江垦区的畜牧业发展提供理论依据。     

外源信号ABA对茶鲜叶内含物质的影响

筛选出在适度低温胁迫下表现强的信号ABA),外部喷施到正常条件下的茶树,研究该信号对茶树鲜《内含物变化的影响。结果表明:喷施适量ABA能明显影响鲜《中的香气成分,为提高茶叶品质提供了理论依据。     

11种柏科植物挥发油成分分析

为进一步了解柏科植物挥发油的组成。本文以11种柏科植物(匍地柏、铅笔柏、高山柏、鹿角柏、金钟柏、日本香柏、北美香柏、福建柏、绿干柏、孔雀柏和千头柏)叶为实验材料,采用有机溶剂-水蒸气蒸馏法提取铁挥发油,利用气质联用仪分析鉴定其中的化学成分和相对含量,并运用主成分分析(PCA)进行了多变量分析。结果表明:匍地柏、铅笔柏、高山柏和鹿角柏(圆柏属)、福建柏(福建柏属)和孔雀柏(扁柏属)主要以萜烯类和醇类为主;金钟柏、日本香柏和北美香柏(崖柏属)、绿干柏(柏木属)和千头柏(侧柏属)主要以萜烯类、醇类和酮类为主。11种柏科植物有49种共有成分(≥6),仅占所有挥发油成分的10.71%,特有成分较多(≤5),共有成分和特有成分共同作用使得每种植物呈现出不同气味。主成分分析提取了3个主成分因子,累计贡献率达到98.63%,同属植物基本能够聚集在一起。植物挥发油成分极其复杂,承担着抗菌、抑菌、杀虫等多种生物学功能,本研究为柏科植物的合理利用提供了一定的理论依据,此外,主成分分析的方法还可作为柏科植物分类的依据之一。     

基于主成分分析的观赏生菜品质综合评价

为筛选决定观赏生菜综合品质的重要指标,用以综合评价观赏生菜品种,以7个观赏生菜品种为材料,测定其形态指标、营养品质、观赏品质以及产量等指标,采用主成分分析法进行综合评价。对16个指标进行主成分分析后,一共提取到5个主成分,其累积方差贡献率达到96.45%,反映了观赏生菜综合品质方面的绝大部分信息。根据主成分载荷结果和主成分贡献率可知,对形态指标影响最大的是叶宽、叶长等2个主要指标;对营养品质影响最大的是硝态氮含量、可溶性蛋白含量、含水量、可溶性糖含量和花青素含量等5个主要指标;在评价观赏品质时,主要评定其叶色、叶形、株型等3个指标;在评价产量时,可通过测定鲜重来判断。利用提取出的5个主成分代替原有16个指标对7个观赏生菜品种品质进行综合评分及排序,筛选出最优品种为Regina Delle Ghiacciole,最差品种为Quattro Stagioni。研究结果为提高观赏生菜品种筛选效率及优良品种推广提供了理论依据。     

机动车声信号能量特征的小波包提取

针对机动车车型识别中声信号非平稳且易受噪声干扰的问题,提出了一种有效的声信号特征提取方法。利用小波包分析技术对声信号的能量分布进行研究,以德比契斯(Daubechies)小波为基函数对目标声信号进行小波包变换。基于获取的不同频带能量分布状态给出了机动车车型的特征判据,并对该判据的有效性给予了分析。试验结果表明基于小波包分析的机动车声信号特征提取方法是有效的。     

极度缺水条件下玉米穗部性状对产量的影响

试验地点位于我国典型的黄土高原半干旱丘陵山区,由于该区受特殊的地理、地形以及水文气象条件的影响,使得雨水集蓄利用成为解决该区农牧业生产的主要出路.本试验通过有限补充灌溉的方式,采用基于因子分析的主成分提取方法,将玉米穗部性状总结为3个主成分,并分析了各主成分的意义以及在不同补灌条件下对玉米穗部性状的影响.结果表明:影响玉米产量的限制性因子为穗粒重和穗重,并且在主成分分析中,因子载荷分别达到了0.9748和0.9651.拔节期补充灌溉处理的穗粒重较不补灌提高62.2%～77.8%,拔节期补充灌溉能够更大程度地提高穗粒重和穗重并减少秃尖长度,研究为集雨补灌旱作区农业节水增产提供了一定的理论依据.     

云南省食用薯蓣中无机元素含量主成分分析与聚类分析

利用原子吸收分光光度计和原子荧光分光光度计,对云南省不同产地的12个食用薯蓣(Dioscorea spp.)样品进行了Na、Mg、Cr、Mn、Fe、Ni、Cu、Zn、Pb、As 10种无机元素含量的测定,并应用SPSS软件对其进行了主成分分析与聚类分析。结果显示,主成分分析提取的前3个主因子含有云南食用薯蓣中无机元素85.345%的信息,第一个主因子的贡献率达53%以上,其特征无机元素为Fe、Mg、As、Zn、Pb、Cr、Na。聚类分析将所有样品分为两类,以无机元素含量为指标进行聚类分析可以将不同种的食用薯蓣进行区分。说明利用主成分分析和聚类分析对薯蓣无机元素进行分析是可靠有效的,研究结果可为药食两用的植物资源利用提供参考。     

大青叶质量的主成分分析和系统聚类分析

运用主成分方法分析10个不同地区大青叶药材中的4个有效成分,提取出2个主成分;应用聚类分析对该10个不同地区的大青叶药材进行聚类分析,将各地区大青叶药材划分为5类。2种方法为大青叶药材道地性研究及鉴定提供了科学依据。     

主成分分析在杞县大蒜种植区土壤质量评价中的应用

主成分分析法以少数的综合变量取代原有的多维变量,使数据结构大为简化。通过主成分分析,可以为土壤的分级管理提供重要的理论依据。在杞县大蒜生态地球化学调查的基础上,对土壤矿质元素和大蒜品质进行系统测试,选择其中的15种矿质营养元素和大蒜品质作为评价指标,应用主成分分析法,对不同类型土壤进行评价,根据主成分的综合得分划分土壤等级,分析结果与实际情况一致。     

基于PCA-SVM的砂砾岩岩性识别

利用测井资料识别岩性实质是建立非线性数据模型的过程。表征复杂岩性的测井曲线相似度较高,对岩性识别存在一定的干扰,为此提出一种基于主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)的砂砾岩岩性识别预测模型:通过主成分分析对预处理后的测井数据进行主成分提取,利用提取的主成分建立支持向量机岩性识别预测模型。将测试样本数据输入模型中进行自动分类,最终该方法的岩性识别正确率达到87.07%。应用结果表明,将主成分分析与支持向量机相结合,在降低数据维度的同时,提高了岩性识别准确率,是一种实用且有效的识别复杂岩性的方法,具有一定的推广和应用价值。     

开花前不同光周期对大豆主要农艺性状的影响

[目的]本文分析了大豆开花前受不同光周期处理后各农艺性状的光周期敏感性,为大豆光周期敏感性的遗传分析和广适性遗传育种提供依据.[方法]以3份不同大豆资源为试验材料,在东阳基地和祁县基地两点种植并进行开花前不同光周期处理,利用方差分析,相关性分析,主成分分析和光周期相对敏感度分析4种方法评价大豆18个农艺性状的光周期敏感...     

油葵产量构成因素分析

为了对油葵育种中各农艺性状的选择和高产栽培技术提供理论依据,对12份油葵材料12个农艺性状进行相关分析、通径分析和主成分分析,结果表明:有11对性状相关呈显著性,18对相关呈极显著性,各性状之间相互影响,相互关联。通过主成分分析,提取了3个因子,第1个因子与产量有关,第2个因子与植株有关,第3个因子与籽粒有关,累计贡献率达81.740%。     

基于多尺度分形特征的遥感影像水体信息提取研究

以密云水库为例,提出一种基于多尺度分形特征的ETM＋遥感影像提取水体信息的新方法。首先利用双层地毯法计算像元的分形信号,并对其进行水体信息特征分析;其次选用下分形第4尺度进行水体信息提取,利用水体指数提取结果进行精度评价,提取精度为98.12%。该方法可以快速有效地提取水体信息,为以后水体的相关研究提供参考方法。