基于斜坡单元的滑坡易发性评价 ——以易贡地区为例

滑坡易发性评价对于滑坡的预测与管理具有重要意义.以往的滑坡易发性评价多基于像素信息进行评价,难以与地质环境相联系.选用以山脊线和山谷线所构成的斜坡单元为评价单元,选取坡度、地形起伏度、地层岩性、多年平均降雨量、河流距离和植被指数等6个指标作为评价因子,建立易发性评价模型,将研究区划分为不易发区、低易发区、中易发区和高易发区,利用研究区内已知滑坡进行验证.结果表明,有21处滑坡位于高易发区,9处位于中易发区,正确率达88%,与实际情况相符.此次评价结果具有较高可信度,为指导滑坡灾害防治工作提供了重要的信息和依据.     

马尔科夫链蒙特卡洛地面磁共振信号参数提取

为解决MＲS( Magnetic Ｒesonance Sounding) 信号中乘性噪声干扰的问题,提出了马尔科夫链蒙特卡洛的 参数提取方法。建立MＲS 复包络参数的先验信息模型与似然函数模型,使用马尔科夫链蒙特卡洛( MCMC: Markov Chain Monte Carlo) 方法对参数后验分布进行采样与拟合,在后验分布中出现次数最多、权值最大的数据 作为参数的最优估计值。通过多组不同噪声条件下的MCMC 参数提取结果与非线性拟合方法对比,证明了 MCMC 方法可在乘性噪声的干扰下进行MＲS 信号参数提取,准确度高、稳定性强。     

误差理论与数据处理课程综合性实验平台设计

针对“误差理论与数据处理”课程理论性强,计算公式多,而传统教学中存在重理论、轻实践问题,基于Matlab APP(Application) Designer,设计了综合性实验系统APP。分别实现了随机误差、系统误差和粗大误差等基本概念和最小二乘拟合等典型算法的快速实现和可视化。同时,依托“地面核磁共振”实际工程数据,设计了系统误差和粗大误差的去除方法。该综合性实验平台不仅能培养学生的应用能力,还能使科研与教学有机结合,便于学生理解和掌握抽象概念,提高学生的学习兴趣。     

基于广义Jaccard系数的SWOMP语音压缩感知重建算法

针对分段弱正交匹配追踪(SWOMP)算法使用内积匹配准则完成原子筛选时存在丢失原子的现象,造成重建语音信号质量差的缺点,提出了一种基于广义Jaccard系数的SWOMP算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性的匹配准则代替内积匹配准则,在保留原子信息的同时放大了相关性,解决了以内积准则求向量相似度造成原子丢失的问题,优化了原子筛选。在相同条件下,对重建语音信号从平均帧信噪比和主观语音质量评估两个方面进行评价。仿真评价结果表明,与SWOMP算法相比,基于广义Jaccard系数的SWOMP算法能有效提高对语音信号重建的性能。