遥感分析天山北部植被覆盖对气候变化的多时间尺度响应

为分析植被-气候关系在时间上的多尺度特征,该研究首次以1981-2009年29 a归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和同期降水、温度数据为基础,采用小波互相关分析研究了中国新疆天山北部额尔齐斯河流域、天山北坡、准噶尔西部山地、博尔塔拉谷地和伊犁河谷区5个分区、29 a植被覆盖变化特征及其对区域降水、温度变化在不同时间尺度和时滞下的响应关系。结果表明:各分区降水和温度变化对NDVI变化存在明显的多时间尺度响应关系和时滞效应。对于降水,除准噶尔西部山地,其他各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬,时滞为5旬(准噶尔西部山地时滞为2旬);对于气温,各区域最能反映响应关系的时间尺度为15旬(准噶尔西部山地时间尺度为10旬),时滞为2旬。各区域NDVI变化与前期温度变化的相关性(0.587)高于与前期降水变化的相关性(0.456)。该研究对于监测植被覆盖变化、研究地气相互作用具有重要意义。     

基于小波分析的陀螺随机漂移建模与滤波

采用基于小波分析提取信号趋势项的方法,对实测三浮陀螺漂移数据的趋势项加以提取,并对其残差进行建模。在建立了时序模型的基础上进行卡尔曼滤波器设计,对三浮陀螺的随机漂移数据进行卡尔曼滤波,结果表明,滤波方法有效地抑制了陀螺的随机误差。     

小波随机耦合模型在查哈阳农场降雨量预测中应用

采用小波变换A Trous算法对小波信号进行分解后,对各小波变换序列进行互相关分析,建立各小波变换序列相应的随机模型,最后采用小波重构算法得到小波随机耦合模型.然后根据查哈阳农场1956-2008年作物生育期月降雨量数据资料,建立了小波随机耦合模型,对模型进行拟合预测精度检验,研究表明该模型拟合预测精度高,能够反映该地区的降雨量变化规律,是一种实用的预报模型.对当地制定合理的灌溉制度和高效利用降水资源具有重要意义.     

提升小波在暂态电能质量扰动检测与定位中的应用

针对电力系统暂态扰动信号具有非平稳、突发性的特点,分析了提升小波适合检测暂态扰动信号突变点的特性,提出了应用提升db4小波变换对暂态电能质量扰动信号进行检测与定位的方法。在Matlab仿真环境下运用该方法对电压骤升、电压骤降、电压中断、频率偏差、瞬态振荡、瞬时脉冲等多种暂态电能质量扰动信号进行检测与定位,仿真结果表明,该方法误差可达到毫秒级,可以实现对扰动信号起止时刻更为精确的定位。     

基于多周期相关的ECG信号压缩编码方法

提出了一种ECG信号压缩编码方案.该方案根据ECG信号类周期性的结构特征分割出信号周期,对一个周期进行提升小波变换,对生成的提升小波系数进行带截止区的均匀量化,再把量化系数分解成重要位置流、符号流、最高位位置流以及剩余比特流,然后对前3种数据流分别建立多周期相关的概率统计模型,进而实现自适应算术编码.实验数据结果表明:本方案在保证ECG信号压缩编码高效性的同时,比较好地实现了压缩编码的实时性.     

基于正交小波包变换的工程图纸降噪方法

针对工程图纸数字图像的特点，对小波包降噪方法中阚值和阈值函数的选择进行了讨论，给出了适合工程图纸数字图像降噪的小波包方法的具体实现步骤。实际应用结果表明，该方法可有效消除图像中的噪声，所选阈值和阈值函数是合理的。     

历史时期以来汉江上游洪涝灾害研究

通过对汉江上游历史时期以来(208BC-2010AD)历史资料的搜集和整理,运用最小二乘法、小波分析和克里格插值等方法,对该区域洪涝灾害等级、时间(阶段、季节、周期等)和空间变化规律及成因进行了研究。结果表明,近2 220a间,汉江上游共发生洪涝灾害336次,平均6.6a发生1次,集中发生在夏秋季节(5-9月份)。该区域洪涝灾害划分为轻度洪灾、中度洪灾、重度洪灾和特大洪灾,分别占洪涝灾害总数的24.7%,29.5%,40.5%和5.3%。小波分析显示各级洪灾分别存在2~5a,38~40a,120a,160a的周期。洪涝灾害发生频率的变化呈现波动上升趋势,大致可分为3个阶段,清代道光年间前期、清代光绪年间和民国后期至20世纪末为洪涝灾害多发期。洪涝灾害空间分布差异明显,以安康盆地为中心向南、向北、向东、向西递减,存在两个高频中心和两个低频中心。大气环流异常,特殊地形条件,河流本身的水系特征,河道的弯曲程度及人类活动的影响是造成该区域洪涝灾害频发的主要原因。     

玉米种子活力近红外光谱智能检测方法研究

为了实现玉米种子活力的快速无损检测,提出利用近红外光谱和BP神经网络来建立玉米种子活力智能检测模型。首先通过人工老化将样本按老化程度分为3种级别,采集样本的近红外光谱。分别通过卷积平滑(S-G)和多元散射校正(MSC)及二者组合的方法消除光谱噪声和去除奇异光谱。然后分别用主成分分析(PCA)和离散多带小波变换(DWT)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的不同构建出6种BP神经网络种子活力检测模型。试验结果表明,组合预处理方法与主成分分析特征提取结合构建的模型最优,其识别的准确率为95.0%,平均识别时间为26.25ms。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。     

基于小波包能量的信息表示在汽车齿轮箱状态监测中的应用

在分析信号的能量特征的基础上,提出一种基于小波包能量谱的信号特征表示方法:将信号特征表示为对分解结点的能量谱,有效压缩设备的状态信息.在设备的状态特征的可视化过程中,进一步将特征向量中数据的大小用像素点的颜色表示,将设备的大量状态特征转化为关于时间和小波包分解结点的连续彩图表示.这种设备状态的表示方法称为彩图表示.应用彩图表示法将大量的变速器齿轮的状态信号转化为彩图表示,结果清晰显示了变速器齿轮的状态以及状态随时间缓慢变化的过程.     

云南干热河谷蒸发量的小波多时间尺度分析

 为探求和认识独特的河谷水文循环演变规律,采用Morlet复小波变换对云南干热河谷地区的元谋、宾川、元江和潞江坝等4个典型代表站的蒸发量序列进行了多时间尺度分析,在不同时段的蒸发量时间尺度信号的强弱分布状况研究基础上,探讨了各序列的变化趋势及不同时间尺度下的变化特性,确定了各序列的突变点和存在的主要周期。结果表明,整体趋势除宾川站的月均蒸发量在缓慢增加外,其他站的月均蒸发量都在减少,元谋站蒸发量递减率最大。元江、潞江坝、元谋和宾川站存在的主周期分别为22,12,13和18年。这些关键数据为探求云南干热河谷的水文要素特性和水循环研究分析提供新的参考依据。