基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

工作场所空气中2-氨基吡啶的检测方法研究

2-氨基吡啶是一种重要的化工原料和医药中间体,在生产企业中被大量使用,工人也因职业原因经常接触。目前,国内关于2-氨基吡啶的报道还鲜有涉及职业卫生检测方面的研究。基于此,本文对其理化性质、职业卫生相关要求和常用的检测方法进行探讨,旨在为相关研究提供借鉴。     

动力学模态分解方法重构及预测流场误差分析

利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.     

三全育人视角下高校学生工作创新研究

高校在深入推进三全育人改革实践中,学生工作发挥着举足轻重的作用."十四五"期间,高校学生工作需要紧跟形势,在全员育人中调整角色定位,在全过程育人中拓展工作内涵,在全方位育人中提升工作格局,努力为党和国家培养更多德才兼备的优秀人才.     

H型平面不规则钢框架结构的地震响应分析

本文利用大型有限元分析软件SAP2000建立一个H型平面不规则钢框架结构,分别对其进行模态分析,以及多遇地震下的反应谱分析和时程分析,得出其自振周期以及层间位移角,通过对比分析上述数值变化,根据其基本动力特性以及抗震性能分析得出钢结构能提供一定的抗扭刚度,保持其结构的稳定性。     

基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的神经网络储层流体识别

地震资料的瞬时属性包含丰富的地质信息,可用于储层流体的识别。希尔伯特-黄变换目前在地震资料的瞬时属性提取中呈现出了很大的优势,但是该方法中存在模态混叠、频率误差等问题,限制了其应用。基于此,引入了基于完备集合经验模态分解和归一化希尔伯特变换的改进方法有效提取地震资料更具物理意义的瞬时属性。同时,为了提高储层含气性检测的准确性和精度,选取瞬时频率和瞬时振幅构建分频剖面模型,对目标区域的储层特性和含气特征进行描述。再结合测井资料,运用有监督的神经网络实现对储层含气性的自适应高精度识别。实例研究表明,基于完备集合经验模态分解-归一化希尔伯特变换的前向反馈神经网络方法能够根据某一区域地震数据有效预测该区域储层的含气状况。