新型补偿电流控制方法在有源电力滤波器中的应用

提出了一种新型的有源电力滤波器电流检测和控制方法,在补偿谐波电流的同时还可以进行无功补偿。介绍了基于DSP处理器的硬件电路设计。仿真软件PSCAD的实验结果表明,本研究采用的电流检测和控制方法是准确有效的。     

湖南一次暴雨灾害的中尺度特征及可预报性研究

利用常规和加密观测资料、雷达资料和NCEP再分析资料,对湖南省2018年夏季一次农业致灾暴雨过程的中尺度特征和不同数值预报模式的预报能力进行分析。结果表明,暴雨过程由锋面降雨和暖区降雨两种形态组成,两种形态均无明显的急流出现。超过40 dBZ强降水回波带位置稳定,形成明显的列车效应,超过50 dBZ的多个强回波单体不断生消发展,低质心降水回波、中低层下暖上冷的大气不稳定层、较高的VIL是强降水发生的有利条件。中尺度滤波实验能较好分离出中尺度天气系统,不同方案效果不同。对于锋面降雨,大尺度模式和中尺度模式均对降水落区的预报效果较好,而中尺度模式对降水强度的模拟更为准确。对于暖区局地强降雨,大尺度模式预报偏差大,且不稳定,中尺度模式能捕捉一些信息,可在天气预报中参考。     

基于计算机视觉的肺结节内空泡影像自动定位算法

目的针对传统的肺结节内空泡影像自动定位算法漏检数量多的问题,设计一种基于计算机视觉的肺结节内空泡影像自动定位算法。方法首先利用计算机视觉技术提取肺结节内空泡影像信息,将获取的影像结果进行数字化处理,把图像信号转变为数字图像信号。同时对其进行灰度变换和滤波处理,得到准确的肺结节内空泡影像信息。然后生成区域网络,对候选结节检测,寻找潜在的结节区域。最后去除其中的假阳性结节,以此完成肺结节内空泡影像自动定位。结果基于计算机视觉的肺结节内空泡影像自动定位算法与实际肺结节数量相差1个,代表漏检数量相差为1,比传统定位算法漏检数量少,且定位的边缘无多余空泡。结论基于计算机视觉的肺结节内空泡影像自动定位算法能够准确对肺结节内空泡影像定位,为肺结节检测提供帮助。     

变频器电磁谐波污染及抑制措施

变频器高次谐波带来的电磁干扰和污染问题危害较大,本文从变频器工程实际应用出发,从隔离、屏蔽、滤波和接地四个方面全面阐述了抑制和消除干扰的方法。     

基于提升方案的运动补偿时域滤波技术

运动补偿时域滤波(Motion-compensated temporal filtering,MCTF)将若干连续的视频帧组成一个图像组(Group of pictures,GOP)进行时域小波分解,与图像组大小固定的结构相比,自适应图像组结构(Adaptive GOPstructure,AGS)提高了编码效率,但实现复杂度也大大增加.作者提出了一种改进的自适应图像组结构(Im-proved adaptive GOP structure,IAGS),利用帧间预测效果来判断视频序列的时域变化特性,时域变化快的序列采用小尺寸图像组,反之采用大尺寸图像组.结果表明,IAGS的编码性能与AGS基本一致,实现复杂度与固定图像组结构相当.     

GPS导航中的抗差自适应Kalman滤波算法

GPS导航与定位的质量取决于对动态载体函数模型和随机模型的认知.本文首先基于机动载体的当前统计模型,设计了离散系统的Kalman滤波器,进而基于方差分量估计给出了一种适合GPS动态定位的抗差自适应卡尔曼滤波算法.该算法模型简单,实时性好.实测数据计算结果表明,滤波导航解能有效地控制观测异常和动态扰动异常对导航解的影响,使导航解更能反映导航目标的真实情况.     

粒子滤波在电子航标节点跟踪中的应用

提出一种高斯粒子滤波求解基于RSSI测距定位的无线传感器网络电子航标节点定位的非线性方程组算法.该算法在每次递推产生新的粒子时充分考虑了当前时刻的量测,使得该算法能很好地利用最新的量测信息.仿真结果表明该算法的节点估计均方误差在3 m以内.可见,它在解决非线性机动目标跟踪问题时有比较好的跟踪性能和滤波结果.     

基于DEA模型的河南省玉米气象效率研究

以河南省玉米单产为依据,采用HP滤波法求得玉米的气象产量,作为产出指标;以河南省玉米不同生长阶段主要气象因素为投入指标,构建玉米气象效率模型。采用传统的DEA模型对数据进行处理,对所得效率值进行分析,探究不同地区气象因素对玉米产量的影响。依据相关结果为河南省玉米稳产增产提供政策建议。     

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。     

基于计算机视觉的枣叶含水率估算模型

通过对枣叶图像预处理、颜色特征提取及含水率测定,分析枣叶图像颜色特征值与含水率的相关性。结果表明,枣叶G－R和H这2个颜色特征与含水率相关性显著。基于 G－R和 H建立枣叶含水率估算模型为：y＝0．8772－0．0015×（G－R）－0．1013×H,复相关系数R为0．8907,应用计算机视觉技术进行枣叶含水率估算可行。