基于局部多项式回归的EMD端点效应抑制

Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)这种完全由数据驱动的自适应时频数据分析算法已经在多个领域得到了广泛推广和应用.但是HHT的核心部分经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)被端点效应问题所困扰.这里结合局部多项式回归,利用局部少量数据在极值序列两端各拓展一个极值点,从而抑制EMD的端点效应.模拟实验结果表明,该算法能够有效抑制端点效应,且数据要求不高,运行速度较快.     

水下卧式采油树传热特性分析及输油管路保温设计

水合物防治是水下采油树流动安全保障需重点考虑的问题,而温降是水合物形成的重要因素;同时,采油树的密封设计、材料选择均与温度密切相关,因此必须对水下采油树进行传热特性分析.针对南海某特定油田环境,并结合水下采油树结构特征,建立了水下采油树本体、出油管的简化传热计算模型,确定了其稳态、非稳态的传热控制方程组及相应边界条件和初始条件.采用Fluent软件对水下采油树进行稳态及非稳态传热模拟,针对不同原油入口温度、海水温度,得出采油树温度分布及出油管内壁温度随时间的变化规律.通过对加装聚氨酯复合材料的采油树出油管模型进行温度场模拟,得到不同原油温度、海水温度下保温层厚度和冷却时间的关系.综合稳态、非稳态分析结果,提出采油树出油管保温层厚度的计算公式.     

基于小波分解的统计模型对小时风速的预测

为提高小时风速的预测精度,提出了基于小波分解和AR模型的混合模型(WD-AR).模型应用小波分解技术将风速序列进行多层分解,再利用AR模型分别对各分解层的风速序列进行预测,最后将预测结果叠加得到预测值.采用河西地区风速观测数据对模型进行分析验证,结果表明:WD-AR模型预测精度指标R,RMSE和MAP E值分别是0.89,0.36和27%,与AR模型相比有了较大的改善,提高了小时风速的预测精度,说明WD-AR模型具有更好的预测能力.     

瞬时频率计算方法的比较研究和改进

希尔伯特-黄变换是目前最广泛使用的提取信号瞬时频率时频分析方法,但在求取瞬时频率过程存在端点效应问题.针对这个问题,本文从解析信号的瞬时频率定义着手,介绍了Bedrosian等式和Nuttall定理的限制条件,分析了希尔伯特变换端点效应的产生原因,研究了基于经验调幅调频分解求取瞬时频率的方法及原理.在此基础上比较了希尔伯特变换、Teager能量算子和直接正交法在求取瞬时频率的优缺点.通过实例验证可以得出以下结论:(1)希尔伯特变换解调信号端点效应明显;(2)Teager能量算子法易受信号形式和噪声影响,误差较大;(3)直接正交法易受信号极值点影响,在极值点处会产生瞬时频率突变.针对直接正交法存在的问题,提出了一种改进算法,仿真结果表明:改进算法的效果较为理想,误差较小,能够解决直接正交法求取瞬时频率在极值点处发生突变的问题.     

基于小波高频奇异值分解的无参考模糊图像质量评价

针对传统无参考模糊图像质量评价方法通常需要进行学习训练或构造参考图像再进行质量评价从而导致算法较复杂且计算量大的问题,文中提出一种简捷有效的图像高频奇异值分解的无参考模糊图像质量评价方法。该方法根据自然图像同尺度不同方向高频子带小波系数相关性随模糊程度加深而降低的特性,利用奇异值分解获取图像高频子带结构特征,计算同尺度不同方向高频子带结构特征向量夹角作为质量评价指标。通过LIVE2,CSIQ和TID2013图像数据库实验表明,提出的方法与主观评价具有较好的一致性,而且算法无需训练或构造参考图像,较传统评价算法运行更为简便,实用性更强。     

Reynolds数对方腔流谱结构的影响

为了研究方腔流场的谱结构及Reynolds数对谱结构的影响,利用粒子图像测速技术(PIV)得到不同Reynolds数下方腔中垂面的二维流速场的时间序列,并对速度场进行能谱及本征正交分解(POD)分析。研究结果表明:方腔流场的能谱高值区主要集中在低频段,随着频率的增大能谱值不断减小。Reynolds数的增大,导致优势频率不断增大,能量由低频向高频转移,白噪声的能量不断增加,能谱可分辨范围不断减小。由POD分解可知,瞬时流场的能量基本集中在一阶模态,而脉动流场的能量在各阶模态分布较为均匀。随着Reynolds数的增大,一阶模态的含能比例递减,各阶模态投影系数的能谱逐渐变为白噪声,反映出方腔流场的无序性增加,能量逐渐从大尺度结构(低阶模态)向小尺度结构(高阶模态)传递。来流层流与紊流的POD分解模态投影系数的能谱具有不同的分布规律,层流能谱始终存在优势频率,而紊流能谱基本为白噪声。     

基于INCA的肿瘤基因表达谱分类模型

针对NCA算法对初始值敏感的不足,提出一种改进的NCA算法(INCA).INCA对肿瘤基因表达谱进行奇异值分解,将标准化后的右奇异矩阵作为初始值,提取肿瘤基因表达谱中的分类信息.在4个标准肿瘤基因表达谱数据集上进行实验,以INCA作为特征提取方法,K-近邻、Parzen窗作为分类器进行分类检测.实验结果表明,与NCA及现有的分类模型相比,基于INCA的分类模型能够取得较高的分类准确率.     

外源碳对人工杉木林土壤有机碳组分分解速率的影响

利用稳定同位素13C技术,通过设置两种温度的恒温培养实验,研究了外源碳(13C-Glucose)在土壤中的分配规律、以及土壤有机碳(SOC)、轻组有机碳(LFOC)和重组有机碳(HFOC)的分解速率.培养温度分别为15℃和25℃,培养时间为112 d.结果表明:两个温度培养条件下,葡萄糖标记的13C进入SOC、LFOC和HFOC的比例随着培养时间而呈递减趋势,培养结束时标记的13C依然有18.9%~22.0%残留于土壤中.培养时段内,SOC的分解速率常数为4.4×10-4~9.7×10-4d-1,HFOC的分解速率常数为3.4×10-4~7.0×10-4d-1,而LFOC的分解速率常数介于1.1×10-3~4.6×10-3d-1之间.总之,外源碳显著影响了人工杉木林土壤有机碳组分的分解速率.在有外源碳输入的条件下,升温加快了LFOC的分解,但抑制了HFOC的分解.因此,在供试土壤中,LFOC可能会比HFOC对全球变暖的响应更敏感.     

基于最小体积约束的非负矩阵分解模型的高光谱解混算法探究

高光谱遥感图像中,遥感影像的分类精度和地物识别会因混合像元的存在而受到影响,从而限制了遥感科学向定量化发展.基于最小体积约束的非负矩阵分解方法,不仅不需要假定纯像元的存在,而且在自动提取端元的同时获取对应的丰度图,这种非监督的光谱解混技术克服了传统方法的限制条件,为高光谱图像中混合像元问题的解决提供了新的思路和方法.     

一种基于同步性的听觉滤波信号关联度分析方法

受听觉系统运行机制的启发,提出一种以同步性为线索的信号分量间关联度的分析方法.首先对信号进行带通滤波、逆序滤波和半波整流,继而提取一次、二次和三次极值点,并生成三种单位序列.基于单位序列分别计算相邻滤波通道同步性和一、二次极值点同步性,这两种同步性可描述信号分量间的波形吻合程度和波动关联性.分析了带有侧隙的齿轮振动信号,结果表明所提方法可发现具有较高关联性的信号分量,有助于缩减数据量和揭示被测对象的动力行为特性.