大气环境中微塑料分布与迁移及生态环境影响研究进展

新兴污染物微塑料广泛分布于水体、陆地和大气环境中,大气中的微塑料研究起步较晚,但其潜在生态环境影响的范围更广.本文以2015年以来发表的大气微塑料相关文献为基础,对室外环境大气与室内大气中微塑料的分布、来源、迁移过程和生态环境影响进行了系统的综述.研究表明,大气微塑料已分布于全球大气中,其分布特征与室内外环境、下垫面类型和污染扩散等环境因素相关.大气环境中微塑料主要来源于塑料制品的生产、使用和回收过程,少量来源于陆地和海洋中积累的微塑料.值得关注的是,新冠肺炎疫情中口罩的使用可能加重了大气中的微塑料污染.微塑料在大气环境中可发生悬浮、沉降和扩散等迁移过程,并受到微塑料形态、风力、风向和降水等因素的影响.微塑料在大气中的扩散,也称大气传输,是全球塑料循环的重要一环.目前多采用混合单质点拉格朗日集成轨迹模型(Hybrid Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory, HYSPLIT)进行后向轨迹模拟以研究其扩散路径,主要通过统计沉降量并结合空气动力学模型估算其传输量.大气中的微塑料能够影响区域大气环境质量,可能通过影响热收支和水循环等因...     

公路交通事故黑点总体特征分析

采用改进的事故频数法选取了江苏、安徽两省部分二级以上公路事故黑点,运用事故数及致死事故率2个指标对事故黑点数据进行统计分析.得出了公路事故黑点总体特征表明:公路事故黑点所占里程短、事故数集中,事故致死率略大于一般路段;各等级公路事故黑点在事故时间分布、季节及气候影响、事故的道路线形分布等特征方面具有相似性,在事故类型分布、事故形态分布、事故空间分布等方面又具有不同特征.     

视频镜头分割与关键帧提取算法研究

为了解决关键帧提取算法性能因特征选取单一而受视频类型多样性限制等问题,提出了一种基于多特征的关键帧提取方法 .该方法在检测到的每个镜头内,采用颜色特征、小波统计特征和SIFT局部特征计算视频帧间综合相似度矩阵.然后采用一个改进的谱聚类算法将镜头帧分组,每一组的中心帧被选择作为关键帧,其中关键帧的数目通过计算聚类不稳定性的极小值进行估计.通过实验利用F1分数、保真度和镜头重构度等评估标准验证了该方法的有效性.     

体育视频中基于卡尔曼滤波器的运动员人脸检测识别方法

针对体育比赛期间运动员的检测识别并显示对应统计信息问题,提出了一种运动员人脸检测识别方法 .主要分四个步骤:第一步,利用一阶卡尔曼滤波器跟踪被检测目标;第二步,使用AdaBoost和Haarlike特征检测进行特征选择和分类;第三步,利用推进方法进行人脸检测;第四步,利用LDA初始化的AdaBoost算法识别人脸.用数码相机采集412张不同图像进行实验.实验结果表明,本文提出的方法在大部分情况下都能获得最高的球员检测精度和人脸识别精度.     

1961-2014年西安市秋淋气候特征分析

利用1961-2014年8-10月西安市7个气象站逐日降水资料,采用降水强度指数分析了西安市秋淋天气气候变化特征.结果表明,20世纪90年代是近50年来西安市秋季9~10月降水量最少的阶段.1961年以来西安市共有23 a出现秋淋多雨时段,20世纪60年代至80年代中期较多,1983年和1984年出现强秋淋;20世纪80年代中期至21世纪10年代初期,只有1992年出现了1次秋淋天气;2011年以来,秋淋呈明显上升、增强趋势.1961-2014年秋淋天气过程平均降水量呈上升趋势,偏多年份主要出现在20世纪80年代初中期和21世纪.厄尔尼诺使秋季9~10月降水量减少,与秋淋天气存在明显的负相关关系.近54年西安市秋淋没有发生显著的气候突变,存在4~6 a、10 a和24 a左右的长振荡周期.     

一种面向深度数据包检测的紧凑型正则表达式匹配算法

深度数据包检测(Deep Packet Inspection,DPI)采用正则表达式匹配算法,将每个数据包内容与一组预定义的特征进行匹配.正则表达式匹配算法是一种多模式特征匹配算法,采用确定型有限自动机(Deterministic Finite Automaton,DFA)表示一组正则表达式特征,实现一次内容扫描可匹配多个特征.基于硬件的正则表达式匹配算法面临存储空间需求大等挑战,即片上嵌入式存储器难以存储日益增长的DFA存储空间需求,从而限制了DPI的性能和可伸缩性.近年来,Smith等人提出了一种基于扩展有限自动机(eXtended Finite Automaton,XFA)的正则表达式匹配算法,即在状态上增加辅助变量和简单操作指令,消除了DFA状态空间爆炸问题,从状态方面减少存储空间需求.为了进一步减少XFA存储空间需求,本文提出了一种基于紧凑型有限自动机(Compact Finite Automaton,CFA)的正则表达式匹配算法,称为紧凑型正则表达式匹配算法.CFA是一种存储高效的有限自动机,即从迁移边方面减少XFA存储空间需求.在CFA构建过程,本文提出了基于优先级的迁移边压缩方法,融合相同目的状态最多的迁移边,从而减少存储空间需求;在CEA匹配过程,本文提出了基于位图的迁移边查找方法,并行查找不同优先级的迁移边子集,从而确保匹配效率.Snort特征规则集的实验结果表明:与XFA相比,CFA在迁移边条数上减少了88.2%,在存储空间大小上减少了83%,在匹配时间上减少了12%.     

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.     

体域网中基于特征组合的步态行为识别

物联网(internet of things,IOT)拥有无处不在的识别、传感和通信能力,体域网(body area network,BAN)属于物联网中和人体相关的领域,其应用广泛,可以在日常生活中对人们进行监测及提供帮助.行走是许多日常活动的基本环节,因而步态分析能为体域网应用提供重要的生理行为信息.现有的步态分析已取得一定的研究成果,但仍存在一些问题,例如大多数步态特征提取是对加速度信号进行6重以上的变换,使得特征达到了45维以上,最后需要通过降维或优化来简化特征,较为复杂.本文设计一种灵活便捷的数据采集系统,并利用小波变换、傅里叶变换和四分位差提取出加速度信号中比较简单、低维度但能反应运动特征的步态参数,之后通过模式识别算法进行步态行为识别验证.实验结果表明该系统使用方便,特征提取方法简单实用,识别精确度为97%,EER(equal error rate)最小可到0.9%.     

基于栅极信号的功率器件老化特征分析

本文研究栅极动态信号在功率器件故障预测上的应用.首先介绍了功率器件栅极动态信号反映的相关失效机制,并分析了栅极动态信号的老化特征及影响因素.提出了老化特征提取方法,选定动态过程时间,动态过程面积比率作为老化特征.使用降频错位采样的方法还原高频采样下计算的老化特征,降低利用动态信号进行故障预测的采样频率,以提高方法可行性.通过NASA公布的数据集进行实验验证,提取的老化特征明显,降频采样达到了预期效果.     

基于特征组合的黄河源园区土地覆被分类

为了解黄河源园区地物分布格局,本文以黄河源园区为研究对象,利用Landsat 8 OLI影像获取其光谱、植被、水体和纹理特征,采用Relief F算法对所有特征进行重要性排序,选出前8个特征作为优选特征;基于随机森林(RF)方法研究不同特征组合对分类结果的影响,为评估RF方法的效果,对优选特征组合,采用决策树、K近邻、...