基于支持向量机的典型宽带电磁干扰源识别

由于民航周围电磁环境复杂, 一旦产生电磁干扰(electromagnetic interference,EMI), 就不易被排查, 特别是随机性较强的宽带干扰。对此, 提出一种基于支持向量机(support vector machine, SVM)的干扰源识别方法。通过实时测量干扰信号的频谱数据, 并分析其特点, 选择包络因子、频谱能量、频谱峰值、均值和方差5个特征向量, 用主成分分析法降低数据冗余程度, 最后采用SVM来判断干扰源类型。仿真结果证明, 所提算法能有效识别6类典型机场宽带干扰源, 识别精度可达98.33%。     

基于颜色分块全局直方图的图像检索方法及系统实现

通过比较全局颜色直方图和分块颜色直方图, 提出一种分块全局直方图的检索方法. 该方法以分块直方图的特征为基础, 在检索时, 由用户为含有重要空间信息的分块设置权值, 并将不注重空间信息的分块权值设为零. 系统将权值为零的分块重新合并为部分全局直方图, 计算所有权值非零分块的距离及部分全局直方图的距离, 再按照用户给出的权值进行加权累加作为两幅图像之间的最终距离. 结果表明, 两幅图像间 的距离越小, 则视觉差异也越小. 同时, 引入相关反馈技术以改善检索效果.     

醇碱提取法提取黄芪多糖

采用醇碱提取法提取黄芪多糖, 通过单因素实验设计分别研究了提取溶剂pH值、 料液比、 提取时间、 提取温度和提取溶剂乙醇浓度5种因素对黄芪多糖提取率的影响, 利用紫外（可见）分光光度法和红外光谱法对醇碱提取法提取黄芪多糖的含量进行 检测, 计算黄芪多糖的提取率为19.15％, 分别是水提取法和碱提取法的3.53倍和2.63倍, 残渣中有效成分的残留量低于其他两种提取方法.     

基于漫水填充的图像骨架提取方法

针对当前图像骨架提取存在毛刺现象和骨架冗余的问题,提出基于漫水填充的图像骨架提取方法。对目标图像预处理,得到阈值化二值图像,分割出前景和背景;构建掩模图像和轴线图,为后续运算过程提供数据来源和判断依据;通过遍历水平面灰度直方图,模拟漫水过程,收缩掩膜图像的前景轮廓,根据邻域连通分量变化,确定是否为骨架特征点,待轮廓收缩完毕,得到图像骨架。实验验证表明,该方法可以有效地提取图像骨架,毛刺现象和冗余结构明显减少,执行速度快。     

基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别

为解决通信辐射源识别中传统的人工特征提取方法鲁棒性不足和深度学习方法需要大量带标签目标域数据的问题,提出一种基于深度残差适配网络的通信辐射源个体识别方法.应用深度学习技术实现从源域到目标域上的迁移识别,只需要将带标签的源域数据和无标签的目标域数据进行训练.原始通信辐射源信号经过预处理后输入网络训练,将源域和目标域的分布...     

微波辅助提取原花青素最佳工艺条件的研究

利用微波辅助提取葡萄整籽中的原花青素,研究了不同操作条件及不同因素对原花青素浸取率的影响.实验结果表明,对葡萄整籽最佳提取条件为:浸泡时间48 h,固液比1∶3,微波作用时间30 min,溶剂浓度40%,占空比30%.当满足上述条件时浸取率高达5.976%.经正交分析可知,在5个影响因素中微波作用时间和溶剂浓度对原花青素浸取率的影响最显著.     

一种Web信息抽取规则的优化方法

提出一种Web信息抽取规则的优化方法,用于提高信息抽取的效率.采用分级制的思想,将原有规则中的限制条件分为粗规则和细规则两部分.粗规则面向网页中所有的信息片断,用于信息的初步过滤;细规则面向过滤后的信息片断,用于抽取最终的信息.由此,避免了将规则中的限制条件应用于网页中的所有信息片断,达到了减少计算量、提高抽取速度的目的.     

针对东方人黑色虹膜识别的光谱选择

本文以东方人黑色虹膜作为研究对象,进行两方面研究:1)对于单一光谱照明,找到某一个最适合东方人黑色虹膜的光谱段;2)对于多个光谱照明,确定东方人黑色虹膜所需要的光谱段数量.第一部分研究中,采用改进的卷积矩阵与频谱能量相结合的算法,对虹膜纹理质量进行评估;采用改进2-DGabor与1-DLog-Gabor相结合的编码方法,获得虹膜匹配性能的指标.实验显示:针对单一光谱照明,700nm对于东方人的黑色虹膜是最优的光谱段.第二部分研究中,采用改进multi-group(2D)2PCA算法,基于多光谱虹膜图像的最大不相关性进行层次聚类分析.实验显示:针对多个光谱照明,3个主聚类可以最好地描述从545nm到940nm的所有光谱段.以上研究在该领域内具有开拓性,解决了东方人黑色虹膜多光谱采集与识别的基础问题,为东方人黑色虹膜的多光谱融合提供了理论依据.     

超临界CO2萃取法提取库尔勒香梨精油及其成分分析研究

采用超临界CO2萃取法提取库尔勒香梨精油,用气相色谱-串联质谱技术对其成分进行分析,并对几种提取方法进行综合比较。结果表明,与水蒸气蒸馏法、固相微萃取法相比,超临界CO2萃取法具有香梨精油提取率最高,为0．0549％。感官分析的结果表明,超临界CO2萃取法所得的库尔勒香梨精油颜色为橙色透明液体,而且风味好。气相色谱-质谱联用（GC-MS）分析结果表明：超临界CO2萃取法所得的香梨精油中共鉴定出28种成分。丁酸乙酯、顺-7-十四烯-1-醇和乙酸己酯的含量最高,含量分别为5．19％、4．85％和4．37％。     

无溶剂微波辅助-液相微萃取测定土壤中的滴滴涕

建立了一种快速、有效、环境友好的样品前处理方法,即无溶剂微波辅助-液相微萃取技术,并结合高效液相色谱法对土壤中的滴滴涕残留进行了测定分析,同时对影响萃取效率的相关因素,如萃取溶剂的种类、微波辐射功率、萃取时间和pH等因素进行了优化。最终确定最佳优化条件为：萃取溶剂为正庚烷,微波辐射功率为120w,萃取时间为1rain,pH为5。在最优条件下,滴滴涕的检出限（S／N=3）为0．18μg／kg,定量限（S／N=10）为0．59μg／kg,实际土壤加标回收率87．34％～96．41％之间,相对标准偏差RSDs在5．75％～6．72％之间。理论分析和实验结果表明,该方法具有操作简便,节省溶剂,快速,高效,选择性好等特点。