基于递归测度主成分分析的振动信号非平稳评价

在递归损失量和递归趋势两个非平稳测度的基础上,结合主成分分析方法,提出一套实用的振动信号非平稳评价方法.首先,在一定观测时间尺度的基础上,分别建立由递归损失量和递归趋势两个测度组成的样本向量;依据工作平稳性的定义,将两个向量组装成多变量的样本矩阵,对其进行主成分分析,取第一主成分作为振动信号非平稳性综合评价的对象,构造非平稳性的统计模式差异指标,并通过几种典型的数值模拟非平稳信号的评价结果验证指标的可靠性.最后,将此方法应用于桥梁结构环境振动信号分析,以得到更加客观的分析结果.     

基于PCA-GA-BP的回采工作面瓦斯涌出量预测模型研究

为进一步提高回采工作面瓦斯涌出量预测的准确性,建立了主成分分析法(PCA)、遗传算法(GA)、BP神经网络相结合的预测模型。该模型采用主成分分析法降维处理原始输入数据;将主成分分析结果作为BP神经网络的输入,消除冗余信息;然后采用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,有效克服BP神经网络极易陷入局部最优的问题。选取某矿井回采工作面的实测数据进行分析,结果表明,该模型较单一BP神经网络预测精度高,能更有效地实现回采工作面瓦斯涌出量的高准确度预测。     

基于PCA-ELM的矿井瓦斯涌出量预测

为进一步提高矿井瓦斯涌出量的预测效率和精度,将主成分分析法(PCA)和极限学习机(ELM)神经网络相结合,建立基于PCA-ELM的矿井瓦斯涌出量预测模型。运用主成分分析法对矿井瓦斯涌出量影响因素样本进行主成分提取,去除各变量之间的线性相关,得到降维后的有效因子。再将这些有效因子作为ELM神经网络的输入层进行训练和预测,借助ELM神经网络不需较多参数调整、学习速度快、泛化性能好的特点,进行快速准确的预测。利用某典型矿井的实测数据进行实例分析,PCA-ELM方法预测的最大误差为0.2589,最小误差为0.0312,平均误差为0.1370,结果表明该预测模型预测速度快、精度高,能够用于矿井瓦斯涌出量预测。     

基于Bayes线性估计的遥感图像融合

将Bayes线性估计应用于不同分辨率遥感图像的观测模型中，提出了一种新的基于统计参数估计的遥感图像融合方法．该方法对于金色波段图像和待估计的多光谱图像的联合分布不做任何假设，只需要估计高分辨率多光谱图像的均值和协方差以提高算法的鲁棒性．另外，文中的方法能够提高多光谱图像的多个主成分的分辨率，而传统的主成分变换方法只限于提高第一主成分的分辨率．实际的Landsat ETM＋的全色波段图像和多光谱图像的融合实验结果表明，所提议方法的性能优于其他基于统计参数估计的方法和基于主成分变换的融合方法以及基于小波变换的融合方法．     

基于红外辐射特征的空间目标属性预测

利用空间目标红外辐射测量数据,提出了系统的计算分析方法,对空间目标的温度、发射率等属性进行预测,进而判断空间目标的类型和运行状态.通过建立空间目标红外辐射光谱计算模型,模拟了探测器接收到的红外辐射光谱信号,采用独立成分分析方法提取了空间目标不同材料的光谱发射率特征,判断了空间目标的部件个数和材料类型,采用最小二乘拟合方法反演了空间目标各部件的投影面积与表面温度.模拟结果表明:该方法对空间目标参数的反演误差较小,能够实现对空间目标属性的预测.研究成果对于空间目标类型和状态的判断,具有十分重要的意义.     

一种面向下垫面不均一的森林碳通量监测方法

特定时刻内通量塔观测结果只能代表其上风向下垫面贡献区域的CO2通量值,当下垫面不均一时,通量塔观测结果是不能真实反映观测区域实际碳通量的.如何将通量观测塔的空间代表性进行有效的由点到面的扩展,亟需一种能够对观测区域采取多点同步精确观测的可行方法.完全的利用现有的无线传感器网络(WSN)技术虽然具有实时多点同步观测的优势,但精度不能满足通量观测的要求.本研究将利用通量塔观测数据对无线传感器接收数据进行校正,通过校正后数据计算观测区域内的通量值,力求解决下垫面不均一时通量塔观测结果不具代表性的问题.根据涡度相关技术和FSAM模型(fux-source area model),采用仿真数据分析方法,研究结果表明通过通量塔观测数据对WSN进行校正能够提高WSN观测精度;利用WSN多点同步监测的优势能够很好地解决下垫面不均一情景下通量塔观测结果不具代表性的问题.WSN结合通量塔进行陆地生态系统碳通量观测上具有很大的应用前景.     

基于混合像元分解的遥感图像融合实用算法

传统的图像融合算法,如IHS变换、合成变量比、主成分替换等方法所得到的融合图像通常存在不同程度的光谱扭曲现象.一种基于混合像元分解的图像融合算法(FSMA)可以很好地保持图像的光谱信息,但该算法仅在以终端端元为先验知识的模拟数据中得到了成功的应用.分析表明,由于全色波段与多光谱波段光谱响应函数不同以及多光谱波段通常不能覆盖整个全色范围,原有的FSMA算法并不能直接应用到真实遥感数据中.文中提出了一种改进的基于混合像元分解的图像融合算法(IFSMA).该算法通过重构原有算法中优化问题的目标函数,降低了对利用多光谱数据模拟全色波段亮度值的难度,使得基于混合像元分解的图像融合算法可以推广应用到真实遥感数据中.实验结果表明,IFSMA算法在光谱信息和空间信息的保持方面均优于IHS变换、合成变量比、主成分替换以及原有的FSMA等算法.     

幅度-频率域统计多分辨率分析

提出幅度-频率域统计多分辨率分析的概念, 即在幅度域上对信号的统计特征作小波变换. 根据广义的各态历经定理, 给出幅频统计多分辨率分析的估计算法. 描述了该分析方法用于合成孔径雷达图像处理的原理, 应用结果表明, 幅频统计多分辨率分析为处理具有乘性模型的斑点噪声信号提供了一个有效的新途径.     

核主泵机械密封的流固强耦合模型

核主泵机械密封的机理和性能研究对压水堆核电站安全可靠运行具有重要意义.本文提出了一种适用于流体静压型核主泵机械密封的流固强耦合模型.根据核主泵机械密封的结构特点和工作特性,在圆环变形理论的基础上发展了密封装置机械变形的解析计算方法.结合密封端面机械变形和密封间隙流场的分析,将流体域、固体域和耦合作用构造在同一组控制方程中并同时求解所有变量,得到了流体静压型核主泵机械密封的解析式流固强耦合模型.此模型得到了相关实验结果的验证.将本文提出的解析式流固耦合模型应用于核主泵机械密封的参数研究,分别在一般情况和泄漏率固定条件下,得到了夹紧环螺钉参数和密封端面几何参数对于密封性能的影响规律.相关研究结果为此类机械密封的性能分析、设计及装配等提供了一定的理论依据.相对于全数值方法,本文模型具有高效、便捷、易于施加约束条件等独特优越性.     

基于主成分Fisher判别分析的矿井通风系统安全评价

应用统计学理论并结合对矿井通风系统经济性、安全性的要求,利用SPSS软件对学习样本进行主成分分析(PCA).有效的选取了主成分,然后对主成分进行Fisher判别分析(FDA),建立了主成分Fisher判别分析模型(PCA-FDA).运用模型对实际生产的矿井通风系统安全性进行判别,并与传统的Fisher判别模型及BP模型进行比较.研究结果表明:利用SPSS主成分判别模型能够有效地消除样本变量指标阃的相互影响,大幅减少计算时间,使矿井通风系统安全判别结果更加准确,便于实际推广和应用.     

顾及大坝位移残差序列混沌效应的GA-BP预测模型

针对大坝观测数据常规模型训练后的残差混沌效应及模型回归方法的拟合度等问题,文中融合遗传算法与神经网络的数据训练优势,通过构建的遗传神经网络(GA-BP)算法对大坝变形观测序列资料进行回归提取残差序列.基于位移回归残差序列的混沌特性,利用混沌理论对其残差序列进行数值分析,并将残差预测结果与GA-BP预测模型进行叠加.据此,提出了考虑大坝变形残差序列混沌效应的GA-BP监控预测模型.实例表明,文中建立的预测模型的计算精度及收敛速度均得到提高,且考虑残差影响的大坝监控模型的预测效果得到了有效的提升.该模型的建模方法亦可推广应用于边坡及其他水工建筑物的安全预警.     

卫星辐射带高能带电粒子观测数据交叉定标-FY3和NOAA应用示例

卫星高能带电粒子观测数据交叉定标是实现多卫星观测数据综合应用的必要前提,同时也为单颗卫星高能带电粒子观测数据相对可靠性验证提供了参考方法．以我国自主观测卫星FY-3B卫星高能带电粒子观测数据与国外同类NOAA-17卫星高能带电粒子观测数据的交叉定标为例,给出了开展空间高能带电粒子观测数据交叉定标的一般方法及过程,经以NOAA-17卫星同期高能带电粒子观测为基准开展的交叉定标结果显示,FY-3B卫星带电粒子观测数据相对于NOAA17卫星观测具有较高的相关性（相关系数CC〉0．9）,可比对的通量数据在数量级上有很好的一致性（一致性系数趋近1．0）,表明对于空间同一现象交叉定标后的FY-3B卫星与NOAA-17卫星带电粒子观测具有相对一致的定性定量关系,FY-3B卫星观测数据可靠有效,可与NOAA-17数据综合开展应用,同时也说明采用的交叉定标方法可以实现去除两颗观测卫星之间系统偏差的目的,验证了方法的可行性．     

基于多信号在线辨识的电力系统低频振荡监测与分析

广域测量系统的建立为电力系统的监测与控制提供了有效的手段.基于广域测量信号的Prony在线辨识已有大量的研究成果发表,但对于如何利用辨识得到的幅值和初相位信息对电力系统低频振荡进行监测和分析还研究得不够.本文基于多信号Prony算法,提出根据各站点的振荡幅值进行低频振荡的检测,并根据振荡幅值得到各站点的模式可观性;根据各测量点的初相位得到机组的振荡分群,给出模态图.同时,研究了振荡频率和阻尼比的时变性,并利用多种可视化方法展现振荡过程和特性.以贵州电网"11.9"低频振荡实测数据为例,阐明了所提方法的有效性和可行性,对于在线应用有着重要的工程意义.     

基于光谱峰谷沿匹配的荧光光谱定量分析方法

超短激光脉冲与大气相互作用产生具有分子特征谱的荧光光谱,如能对该荧光光谱进行识别,则可获知气体的成分和浓度,目前该方法在环境监测中应用的主要困难是缺乏光谱分析的有效手段.针对这个问题,本文提出了一种新颖的基于光谱峰谷沿匹配的定量分析方法.首先采用小波分解对光谱数据进行压缩去噪,对重构后的光谱进行光谱峰/谷沿相似度的分析.在此基础上,选取由主要特征峰构成的六个特征峰团,并对峰团的强度进行主成分分析.通过对前2个主成分进行光强-浓度的最小二乘法拟合,实现了对空气中低浓度掺杂气体的高精度定量分析.     

GPS连续运行参考站网络分析及网络参数估计

本文分析了各种构网方式对网络模糊度解算效率的影响;阐述了最优双差观测值和观测方程的双差映射生成方法;本文在考虑网络参数的各种相关性的基础上,建立了整网卡尔曼滤波方程来整体估计网络参数,并使用LAMBDA方法解算具有奇异方差阵的模糊度。使用成都GPS综合服务网的子网数据验证了该模糊度算法,使用该网的实时数据计算了天顶对流层延迟网络参数,并与Gamit估值进行了对比。     

可变后缘弯度机翼柔性蒙皮的刚度需求分析

建立了柔性蒙皮在气动载荷作用下的变形分析方法.翼型压力分布计算采用面元法,结构分析采用有限元方法.在此基础上,计算了柔性蒙皮在气动载荷作用下的变形情况以及变形对气动力的影响.数值结果表明:后缘部分的柔性蒙皮在气动载荷作用下被"吸"成鼓包形状;同时,翼型上表面压力在"鼓包"位置出现比较大的变化.采用Jacobs的蒙皮形变准则(蒙皮的最大形变量小于弦长的0.1%),计算和分析了可变形后缘弯度机翼对柔性蒙皮的刚度要求.计算结果表明:对于可变后缘弯度机翼而言,增大蒙皮弯曲刚度和拉伸刚度的比值可以减小蒙皮结构对拉伸刚度的要求.柔性蒙皮的最大形变量是随着其拉伸刚度的降低而增加,但增加的幅度取决于蒙皮弯曲刚度的大小;当蒙皮弯曲刚度大于某个值时,蒙皮的变形量由弯曲刚度来控制,拉伸刚度不在起作用,这对柔性蒙皮的结构设计具有重要的指导意义.     

蒸发互补关系在不同时间尺度上的变化规律及其机理

蒸发互补关系中的湿润环境蒸散发量一般采用Priestley-Taylor（P-T）公式进行计算.基于海河流域38个子流域的水文气象观测数据及山东位山通量实验站的观测数据,发现P-T公式中参数α值的年际变化规律是随降水量的增加而增大;季节变化规律是冬季大夏季小;日内变化则从清晨到正午逐渐减小,从正午到傍晚逐渐增大.上述变化的机理可以解释为：年际变化是因为大气系统对陆面蒸散发变化的负反馈作用,同时大气系统本身的开放性削弱了这种反馈作用;季节变化是由海陆间平流输送的季节性变化引起;日内变化是因为大气系统对地表能量变化的响应具有一定的滞后性.     

磁暴期间外辐射带的1.5～6.0MeV电子通量变化

由于CME与CIR的太阳风/行星际磁场结构有所差别,所以在这两种太阳风/行星际结构触发的地球磁暴期间,太阳风等离子体与能量通过磁重联向地球内磁层的注入过程也不相同.因此对于CME引发的磁暴与CIR引发的磁暴,辐射带高能电子通量的变化有显著差异.通过SAMPAX卫星观测的数据,本文分别对54个CME触发的磁暴与26个CIR触发的重现性磁暴期间1.5～6.0MeV电子外辐射带的动态变化进行了研究.结果表明,在主相期间,对于CME磁暴,电子通量在6≤L≤7的区域出现了显著增强.在Dst指数（中值）达到最小值（-201nT）时,外边界的位置移动到L=4附近.对于CIR磁暴,主相期间,没有在6≤L≤7区域观察到通量的显著增强.而当Dst指数（中值）达最小值（-58nT）时,外边界的位置移动到L=5.5附近.在磁暴恢复相期间,对于CME磁暴,外辐射带的位置整体低于磁暴前,在6≤L≤7的区域也出现了电子通量的增强;对于CIR磁暴,外辐射带外边界的位置相比磁暴前有不明显的增高,并且在上述区域没有观察到通量的明显增强.我们发现在绝大多数情况下,1.5～6.0MeV电子的外辐射带电子通量对数衰减1/e截止廓线可以表示出外辐射带外边界的位置.在CME磁暴主相期间,对数衰减1/e截止纬度与Kp指数具有相关性（相关系数为-0.56）.对于CIR磁暴,对数衰减1/e截止纬度与Kp指数也有较好的相关性（相关系数为-0.58）.此外,CME磁暴主相期间,1.5～6.0MeV电子通量最大值的位置（L值）受到磁暴期间Dst指数最小值的控制;整体而言,对于上述两种磁暴,电子通量最大值的位置都随磁暴的增强而降低.多重磁暴是造成外辐射带相对论电子通量变化异常的重要原因之一.     

大脑fMRI数据时/空模式综合分析的一种新方法

提出了一种新的fMRI数据处理方法, 可获得大脑激活区的时空综合信息. 该方法首先利用多窗口谱估计得到脑图像各体元的谱成分, 并在任务相关频率处对体元谱成分作显著性检验, 分离出任务相关脑区; 然后利用时间独立成分分析方法提取脑区任务响应的时间模式, 从而得到任务相关脑区的时-空综合信息. 这一方法的优点是: 无需对血液动力学和任务相关脑区的空间分布做出先验性假设, 具有好的鲁棒性和信息挖掘能力; 解决了单纯的时间独立成分分析在低信噪比下发散、结果不可信、鲁棒性差的问题.     

一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法及其初步应用

独立成分分析(ICA)是信号处理领域中新近发展起来的一种很有应用前景的方法, 而脑功能磁共振(fMRI)信号的有效分离与识别是一个正在研究和实验之中的技术领域, 因此, 发展基于ICA的fMRI数据处理方法具有明显的理论价值和应用前景. 首先分析了现行ICA-fMRI方法采用的信号与噪声的空域分布相互独立的信号模型所存在的明显不足, 然后提出了微域中的信号与噪声的时域过程相互独立的fMRI信号模型, 从而建立了一种新的fMRI数据处理方法: 邻域独立成分相关法. 从理论和仿真实验两个方面阐明了新方法的合理性, 最后给出了实际fMRI数据的例子.