检索结果-内蒙古大学图书馆

物理学报 2014年第10期63卷 41-47页

作者：行鸿彦朱清清徐伟南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏省气象探测与信息处理重点实验室电子与信息工程学院南京210044

基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于遗传算法的支持向量机预测方法.利用改进的自相关法和饱和关联维数法确定混沌信号的时间延迟和嵌入维,从而实现相空间重构.通过遗传算法优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,并... 详细信息

基于复杂非线性系统的相空间重构理论,提出了一种基于遗传算法的支持向量机预测方法.利用改进的自相关法和饱和关联维数法确定混沌信号的时间延迟和嵌入维,从而实现相空间重构.通过遗传算法优化支持向量机中的惩罚系数和核函数参数,并结合支持向量机建立混沌序列的单步预测模型,从预测误差中检测出淹没在混沌背景中的微弱信号(包括瞬态信号和周期信号).以Lorenz系统和加拿大McMaster大学利用IPIX雷达实测得到的海杂波数据作为混沌背景噪声进行仿真实验,结果表明该方法能够有效地从混沌背景噪声中检测出微弱目标信号,所得的均方根误差为0.00049521(信噪比为-89.7704 dB),这比传统支持向量机方法的均方根误差(0.049,信噪比为-54.60 dB)降低了两个数量级.

关键词：支持向量机遗传算法海杂波相空间重构

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基于扩展信源熵值的穿墙成像雷达墙体强杂波抑制

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物理学报 2015年第19期64卷 365-372页

作者：李家强蔡洪渊陈金立李鹏葛俊祥南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心南京210044 江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

提出了基于扩展信源熵值理论的超宽带穿墙成像雷达墙体强杂波抑制方法.首先将回波信号离散化,计算离散信源的概率空间并对该离散信源进行扩展,计算得到扩展后含有墙体强杂波和目标回波的新信源的熵值.然后根据墙体杂波熵值与目标信号熵... 详细信息

提出了基于扩展信源熵值理论的超宽带穿墙成像雷达墙体强杂波抑制方法.首先将回波信号离散化,计算离散信源的概率空间并对该离散信源进行扩展,计算得到扩展后含有墙体强杂波和目标回波的新信源的熵值.然后根据墙体杂波熵值与目标信号熵值的差异设定门限,自适应选取最佳门限调节因子,对回波信号进行杂波抑制处理.经过墙体强杂波抑制处理后,利用后向投影方法对目标进行成像.以基于时域有限差分方法(Finite Difference-Time Domain,FDTD)的仿真软件Gpr Max2D/3D所获得的穿墙雷达数据进行仿真实验,分别通过基于信源熵值的方法与本文所提方法来抑制墙体强杂波并成像,通过对比结果可知,前者的目标-杂波比增量为15.51dB,后者的目标–杂波比增量为19.74dB.因此,本文所提方法能够在相同测量方式下得到更为精确的成像,而且可以在保证成像效果的前提下大大减少天线扫描次数.

关键词：杂波抑制穿墙雷达扩展信源熵值自适应门限

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基于频散补偿和分数阶微分的多模式兰姆波分离

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物理学报 2018年第20期67卷 368-377页

作者：倪龙陈晓南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学大气环境与装备技术协同创新中心南京210044

由于兰姆波的多模和频散特性,实际检测时在同一激发频率下存在多种模式的混合信号,而各模式信号有不同的频散特性,使得在时频混叠的情况下兰姆波的检测变得十分复杂.本文在频散补偿的基础上,通过时延函数建模,依靠不同模式频散趋势的差... 详细信息

由于兰姆波的多模和频散特性,实际检测时在同一激发频率下存在多种模式的混合信号,而各模式信号有不同的频散特性,使得在时频混叠的情况下兰姆波的检测变得十分复杂.本文在频散补偿的基础上,通过时延函数建模,依靠不同模式频散趋势的差异性,将时频混叠信号的分离问题转化为部分模式混叠信号的分离问题.基于分数阶微分的理论,用信号幅值谱分数阶微分极大值和对应频率分别与微分阶次拟合多项式实现特征参数的提取并依靠特征参数重建幅值谱.结合相位谱重构时域信号以实现部分混叠信号中频散补偿后的模式的分离.最后恢复频散获得分离后的兰姆波信号.仿真和实验结果表明,本文方法不仅可以实现时频混叠多模式兰姆波信号的分离,更能保证分离精度,有助于复杂多模式频散信号的分离与处理的进一步研究.

关键词：兰姆波频散补偿分数阶微分多模式分离

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基于脉冲耦合神经网络和图像熵的各向异性扩散模型研究

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物理学报 2015年第19期64卷 132-142页

作者：郭业才周林锋南京信息工程大学、江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学、江苏省大气环境与姨各技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

在图像去噪过程中,大部分基于偏微分方程的各向异性扩散模型均使用梯度信息检测边缘,当边缘部分被噪声严重污染时,这些方法不能有效检测出这些边缘,因而无法保留边缘特征.为了较完整的保留图像的区域信息,用脉冲耦合神经网络(PCNN)能使... 详细信息

在图像去噪过程中,大部分基于偏微分方程的各向异性扩散模型均使用梯度信息检测边缘,当边缘部分被噪声严重污染时,这些方法不能有效检测出这些边缘,因而无法保留边缘特征.为了较完整的保留图像的区域信息,用脉冲耦合神经网络(PCNN)能使具有相似输入的神经元同时产生脉冲的性质对噪声图像做处理,得到图像熵序列,并将图像熵序列作为边缘检测算子引入到扩散方程中,不仅能克服仅用梯度作为边缘检测算子易受噪声影响的弊端,而且能较完整地保留图像的区域信息.然后,用最小交叉熵准则搜索使去噪前后图像信息量差异最小的阈值,设计最佳阈值控制扩散强度,建立基于脉冲耦合神经网络与图像熵改进的各向异性扩散模型(PCNN-IEAD).分析与仿真结果表明,该模型与经典模型相比,保留了更多的图像信息,能够兼顾去除图像的噪声和保护图像的边缘纹理等细节信息,较完整的保留了图像的区域信息,性能指标同样也证实了新模型的优越性.另外,该模型的运行时间较经典模型的短,因此,该模型是一个理想的模型.

关键词：图像去噪脉冲耦合神经网络图像熵最小交叉熵

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一种基于支持向量机回归的旋转遮光带日射表散射辐照度修正新算法

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光学学报 2012年第1期32卷 99-107页

作者：崇伟沙奕卓行鸿彦吕文华南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室江苏南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 中国气象局气象探测中心北京100081

通过比较旋转遮光带日射表(RSP)和参考标准表所测散射辐照度之间的数值差异,分析了太阳总辐照度、环境温度、相对湿度和太阳光谱等气象要素对RSP散射辐照度测量误差的影响关系,提出了一种修正RSP散射辐照度测量值的新算法。该算法从支... 详细信息

通过比较旋转遮光带日射表(RSP)和参考标准表所测散射辐照度之间的数值差异,分析了太阳总辐照度、环境温度、相对湿度和太阳光谱等气象要素对RSP散射辐照度测量误差的影响关系,提出了一种修正RSP散射辐照度测量值的新算法。该算法从支持向量机回归预测角度,建立了对RSP散射误差修正值的一次预测模型,然后根据误差修正值最优预测模型推导出RSP散射辐照度修正算法模型。利用该算法对美国国家太阳辐射研究实验室和劳里观测站采集的RSP散射辐照度数据进行修正,修正后两观测站数据的平均偏差和均方根误差分别降低到-0.2W/m2,3.3W/m2和1.9W/m2,8.5W/m2,显示算法具有良好的修正性能和适用性。该算法能够有效避免Vignola算法中存在的欠修正和Vignola and Augustyn(VA)算法中存在的过修正现象。

关键词：测量修正支持向量机回归旋转遮光带日射表散射辐照度

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基于梯度与曲率相结合的图像平滑模型的研究

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物理学报 2015年第4期64卷 132-138页

作者：周先春汪美玲石兰芳周林锋吴琴南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息,首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型.考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化,将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中,提出了一个... 详细信息

在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像边缘细节信息,首先结合扩散系数和曲率的性质建立了一个曲率平滑模型.考虑到图像受到噪声污染时曲率会发生显著变化,将图像的水平集曲率作为一个检测因子代入到上述模型中,提出了一个梯度与曲率相结合的新模型.分析与仿真结果表明,该模型与Perona-Malik模型相比较保留了更多的图像信息,有效地增强了图像尖锐的边缘,同时很好地保持了图像的直线和曲线边缘、角点、斜坡和小尺度特征,是一个理想的模型.

关键词：梯度与曲率相结合曲率图像平滑图像去噪

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基于小波与重调和方程的扩散去噪模型的研究

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物理学报 2015年第6期64卷 144-152页

作者：周先春汪美玲石兰芳周林锋南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心南京210044 南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学数学与统计学院南京210044

在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像的角点、尖峰和窄边缘,利用重调和方程的应力平衡性及其高阶偏导数的局部极大值,构建新算子,建立重调和扩散模型.考虑到若图像中的噪声很强,则会在处理后的图像上留下一些孤立的斑点,... 详细信息

在图像处理过程中,为了在图像去噪时更好地保留图像的角点、尖峰和窄边缘,利用重调和方程的应力平衡性及其高阶偏导数的局部极大值,构建新算子,建立重调和扩散模型.考虑到若图像中的噪声很强,则会在处理后的图像上留下一些孤立的斑点,且图像的纹理是在较大范围上具有的统计特性,而新建模型只能保留局部细节,图像大范围上的信息没有得到很好保留,故对上述新建模型做进一步改进,采用小波变换提取图像的高频部分,对这部分运用应力平衡性构建新算子,从局部上较稳定地控制图像的细节信息,建立波域重调和扩散模型.分析与仿真结果表明,该模型与Perona-Mailik模型相比较保留了更多的图像信息,有效地增强了图像的边缘,同时很好地保持了图像的角点、尖峰、和窄边缘,是一个理想的模型.

关键词：重调和方程小波变换扩散去噪图像去噪

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探空湿度传感器太阳辐射误差流体动力学分析与实验研究

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传感技术学报 2018年第9期31卷 1316-1324页

作者：冒晓莉李美蓉张加宏单鹏南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对太阳辐射导致的探空湿度测量偏干问题,本文采用模拟仿真和实验进行相关研究。首先采用流体动力学(CFD)方法模拟仿真了湿度传感器在探空过程中由于太阳辐射导致的温升情况,为了验证仿真的准确性,设计湿度测量电路并搭建实验平台,研... 详细信息

针对太阳辐射导致的探空湿度测量偏干问题,本文采用模拟仿真和实验进行相关研究。首先采用流体动力学(CFD)方法模拟仿真了湿度传感器在探空过程中由于太阳辐射导致的温升情况,为了验证仿真的准确性,设计湿度测量电路并搭建实验平台,研究了各种不同条件下的湿度传感器的温升误差,对比结果表明仿真值与实验值吻合度较好,最大相对误差为7.5%。其次,研究了海拔高度、太阳辐射强度、气流流速和防护罩对湿度传感器温升误差的影响,结果表明影响较大的是海拔高度,温度误差随海拔高度明显增加,防护罩的影响较小,此外温度误差与太阳辐射强度呈正相关,与气流流速呈负相关。最后以韩国RSG-20A的湿度测量系统为模型,同时以阳江比对中的一次探空数据记录作为仿真条件,模拟仿真了太阳辐射下的温度误差,再结合饱和水汽压公式计算相对误差,结果表明,32 km的高空由于辐射导致的温度差值达13℃,湿度的相对误差达到70%以上。该研究为探空湿度垂直廓线的辐射误差修正提供一定依据。

关键词：太阳辐射计算流体动力学湿度传感器误差修正

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基于LBP与双时空神经网络的微表情识别

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信息与控制 2020年第6期49卷 673-679页

作者：姜万周晓彦徐华南李大鹏安浩然南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

针对传统微表情识别方法识别率低及过程复杂等问题,设计了一种浅层的双时空多尺度神经网络TSTNet (Two-Stream spatial-Temporal Network)模型.利用局部二值模式(LBP)提取SMIC和CASMEⅡ微表情数据库的纹理特性,将其输入到组合的3维卷积... 详细信息

针对传统微表情识别方法识别率低及过程复杂等问题,设计了一种浅层的双时空多尺度神经网络TSTNet (Two-Stream spatial-Temporal Network)模型.利用局部二值模式(LBP)提取SMIC和CASMEⅡ微表情数据库的纹理特性,将其输入到组合的3维卷积神经网络(3DCNN)与卷积的长短期记忆网络(ConvLSTM)中同时提取时间和空间信息,在模型中加入丢弃算法并多路提取特征,减小过拟合风险的同时学习更丰富的特征.在SMIC和CASMEⅡ微表情数据库上的识别率分别达到了67.30%和65.34%,与现有的深度学习方法相比,该模型提高了网络的训练速度与微表情的识别率.

关键词：局部二值模式(LBP) 深度学习 3维卷积神经网络(3DCNN) 卷积的长短期记忆网络微表情识别

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嵌入窗方法确定混沌系统重构参数的仿真研究

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系统仿真学报 2013年第6期25卷 1219-1225页

作者：行鸿彦龚平徐伟南京信息工程大学江苏省气象探测与信息处理重点实验室南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044

Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据,以LORENZ典型混沌系统为研究对象,通过仿真实验研究了两种嵌入窗方法(C-C法和自动嵌入式相空间重构算法)确定相空间重构参数的步骤和嵌入窗确定指标的选取依据,指出了嵌入窗方法... 详细信息

Takens嵌入定理为混沌时间序列相空间重构提供了理论依据,以LORENZ典型混沌系统为研究对象,通过仿真实验研究了两种嵌入窗方法(C-C法和自动嵌入式相空间重构算法)确定相空间重构参数的步骤和嵌入窗确定指标的选取依据,指出了嵌入窗方法的适用条件和局限性,在自动嵌入式相空间重构算法的基础上提出了AD法和BP神经网络相结合的嵌入窗相空间重构方法,并分析了积分步长对混沌系统重构参数的影响。仿真研究表明,嵌入窗宽度必须由嵌入维和时间延迟共同确定,基于平均轨道周期的改进C-C法利用低维混沌时间序典的伪周期特性,能够快速确定嵌入窗宽度,改善计算效果。

关键词：混沌时间序列相空间重构嵌入窗 C-C法 BP神经网络

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