喙剑连线喙突下臂丛阻滞的临床效果观察

观察和研究了２５０例喙突与剑胸结合中点连线上喙突下臂丛神经阻滞麻醉。方法，测量喙突、剑胸结合中点两点连线长度，带入回归方程ｙ＝０．１６ｘ－０．９（ｘ：喙剑连线长度，ｙ：喙突到腑腔神经血管鞘中线在体表投影距离）。依此距离在喙剑线上确定穿刺点。成功率９４％。结论，喙喙剑连线喙突下臂丛神经阻滞是一个比较简单易行安全可靠的臂丛神经阻滞的途径。     

基于MODIS的大别山区NPP及NDVI时空动态及相关性研究

利用2000—2019年MOD13Q1 NDVI和MOD17A3 NPP遥感数据，在GIS空间分析技术支持下，利用相关分析、回归分析等方法，分析了该时段内大别山区归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)与植被净初级生产力NPP(Net Primary Productivity)的时空变化特征，探讨了该区NPP与NDVI之间的相关性。研究结果表明：(1)近20年来大别山区NDVI变化于0.73～0.81,多年均值为0.78,空间分布上呈现出由中心向四周边缘递减的趋势，大别山区在研究时段内植被NDVI呈现出波动上升的趋势，78.88%的大别山区植被处于改善趋势。(2)NPP均值为497 g/(m²·a),变化于402～576 g/(m²·a),整体上呈现出“中间高、边缘低”的空间分布特征。自2000年以来，大部分区域的NPP都呈增加的趋势。(3)NPP与NDVI在时间变化上呈显著正相关，空间分布上绝大部分区域呈正相关，但不同植被类型上相关系数有所差别，其中针叶林的最高，其次为阔叶林、灌...     

基于改进经验模态分解的直流串联电弧故障检测

针对直流系统中存在强噪声干扰时串联电弧故障检测准确度较低的问题，提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解和模糊k均值聚类相结合的直流串联电弧故障检测方法；首先运用改进自适应噪声完备集合经验模态分解方法分解回路电流信号，得到多个本征模态函数；然后计算各本征模态函数的Hurst指数值以区分噪声分量和有用分量，将Hurst指数值大于0.5的有用分量进行重构；最后计算重构信号的峰峰值特征量和模糊熵特征量以构建特征向量作为模糊k均值聚类的输入，通过聚类中心的不同位置识别正常与故障状态。仿真与试验结果表明，所提出的方法区分系统正常与故障状态准确度为100%,区分系统干扰与故障状态准确度为93%,能有效识别直流串联电弧故障。