基于MATLAB的煤岩图像识别算法的研究

煤岩成分识别的目的是识别粘结剂、镜质组和非镜质组。为了能够快速准确地实现煤岩成分识别,采用受限的自动阈值法分割粘结剂,并根据图像每个小窗口中粘结剂成分的比例去除噪声。随后重点介绍了均匀度法识别镜质组,并对这种方法作了理论上的研究和实验上的性能比较。结果表明,均匀度法提取的镜质组识别率和图像信噪比均有了很大的提高,运算速度也大大加快,是综合效果较好的一种方法。     

光纤光栅链路反射谱强度自适应解调

针对解调仪单通道多光栅反射谱强度差异过大,导致无法有效寻峰或寻峰误差增大的问题,提出了利用不同曝光周期多次曝光解调的方法调整峰值,根据光谱数据直方图来确定寻峰阈值。分析了谱峰峰值对寻峰稳定性的影响,建立了曝光周期、寻峰阈值自适应调整规则,用LabVIEW软件实现了自适应寻峰解调算法。通过实际光纤光栅传感器测试,可完成差异过大反射光谱的自动曝光和寻峰解调处理,在保证寻峰稳定性的前提下,有效提高了谱峰识别数量、解调系统自适应能力和工作可靠性。通过实验发现,谱峰峰值在光强饱和值70%~90%范围内寻峰稳定性最高,寻峰得到的中心波长标准差在0.5 pm以内,稳定性比单次曝光解调提高了50%,程序运行时间在100 ms以内,可以实现快速解调。     

利用星座扩展来降低OFDM系统中峰均比的新方法

正交频分复用（OFDM）系统有很高的峰均比,这会导致发送端功率放大器的低功率效率和非线性失真.文中提出了一种利用峰值抵消信号来降低OFDM的峰均比的新方法.峰值抵消信号利用未用的或保留的子载波以及星座的可扩展部分通过反馈的方式产生.这种方法可以显著的降低峰均比而不需要边信息.     

基于信令数据的轨迹驻留点识别算法研究

针对密度聚类算法只能识别密度相近的簇类且计算复杂度高等问题,该文提出一种基于信令数据中时空轨迹信息的密度峰值快速聚类(ST-CFSFDP)算法。首先对低采样密度的信令数据进行预处理,消除轨迹震荡现象;然后基于密度峰值快速聚类(CFSFDP)算法显式地增加时间维度限制,将局部密度由2维扩展到3维,并提出高密度时间间隔以表征簇中心在时间维度上的数据特征;接着设计筛选策略以选取聚类中心;最后识别用户出行轨迹中的驻留点,完成出行链的划分。实验结果表明,所提算法适用于采样密度低且定位精度差的信令数据,相比CFSFDP算法更适用于时空数据,相比基于密度的时空聚类算法(ST-DBSCAN)召回率提升14%,准确率提升8%,同时降低计算复杂度。     

一种用于二维MUSIC算法的谱峰识别方法研究

MUSIC测向技术是一种性能优异的测向方法,得到了广泛的应用.MUSIC算法中对谱峰的识别问题,一直是研究的热点.文中对MUSIC谱峰特征进行了分析,并提出了一种确定谱峰位置的方法,最后通过二维MUSIC算法的计算机仿真验证了方法的正确性.     

降低LWT-OFDM系统PAPR的联合算法

针对小波提升变换的正交频分复用( LWT-OFDM)系统峰均功率比( PAPR)过高的问 题,采用了部分传输序列( PTS)与指数压扩变换的联合算法?首先由PTS算法选出 系统中峰值最小的一组信号,再通过指数压扩变换来降低峰均功率比?仿真结果表明,相对于其它的限幅类技术,本文所提联合算法在该系统中能更有效的降低峰均功率比,并且误码率相对较低?     

煤岩样品TEM超薄切片制备方法研究

本文作者以泥炭、褐煤、烟煤及无烟煤为例,探讨了超薄切片制备方法对不同煤阶样品的适用性。在采用包埋切片法制备煤岩样品TEM超薄切片时,首先通过浸解离析方法和HCl、HF逐级化学浸蚀方法使煤中自然共生组合的有机显微组分离析及脱除无机矿物质;利用光学显微镜(透射/反射模式)镜检离析显微组分后,使用SPI812树脂对挑出的单一显微组分块体渗透及包埋聚合。显微组分块体形态学及嵌布矿物成分分析使用扫描电子显微镜的低真空二次电子像模式和EDS面分布分析模式;利用透射电子显微镜检查超薄切片效果。实验表明采用上述方法制备煤岩TEM超薄切片样品的成功率较高,并且能够比较真实的再现显微组分的微观结构。     

一种降低OFDM系统峰均比的改进算法

选择映射（SLM）技术是一种无失真降低正交频分复用（OFDM）系统信号峰均比的方法,为更好地降低正交频分复用系统的峰均比,文中提出了一种基于SLM级联抵消技术降低PAPR的优化算法。该算法首先利用改进的SLM算法,对系统PAPR特性进行优化,然后利用抽样信号作为参考函数,实现对系统峰均比的有效降低。通过分析SLM级联峰...     

基于改进相像系数和奇异谱熵的雷达信号分选

脉内特征提取是新体制雷达辐射源信号分选的关键问题,文中针对现有方法分选准确率不高和对噪声敏感的问题,提出了一种基于高次频谱相像系数和频域奇异谱熵特征的分选新方法,实现了低信噪比下雷达辐射源信号的高准确率分选。对接收到的信号提取高次频谱相像系数特征以及奇异谱熵特征,并将两者作为分选的联合特征向量,运用K means聚类算法实现对不同调制方式的雷达辐射源信号的分选。仿真结果表明：改进后提取的信号特征类间的分离度大且受噪声影响程度小,在信噪比为-2 dB的情况下,该算法的总体平均分选准确率在85％左右,不同调制类型信号间的分选准确率最低为80％。与现有方法相比,文中提出的算法具有更好的信号识别效果。     

改进的谱聚类算法在文本情感分析中的应用

针对情感分析中使用传统聚类算法所存在的准确率低,聚类方向不确定等问题,文章提出一种将用户反馈机制引入谱聚类算法的新方法。该方法首先由拉谱拉斯矩阵分解得到特征向量,这些特征向量对应于数据不同方面的特征信息,然后让用户对部分特征信息进行检阅并确定自己所需要的聚类方向,最后由系统自动按用户选择进行再聚类,从而得到用户所需要的情感方面分类。实验结果表明,该方法使得聚类结果的准确率获得了一定程度的提高,并解决了聚类方向不确定这一问题。     

基于区间二型T S模糊系统的压电迟滞特性建模

为了辨识压电驱动器中固有的迟滞特性,提出了一种基于区间二型Takagi Sugeno(T S)模糊系统的建模方案。首先,引用垂直距离公式替换传统的误差计算公式,使聚类算法与所辨识的超平面结果直接相关联,并提出了改进的区间二型模糊C回归模型(FCRM)聚类算法用于模糊空间的划分,提高了区间划分精度。其次,针对超球型高斯隶属度函数与超平面型聚类算法结构不匹配的问题,引入了与超平面相匹配的超平面隶属度函数完成模糊前件参数的辨识,并利用最小二乘法完成模糊后件参数的辨识。最后,利用上述方案完成了压电驱动器迟滞特性的建模。实验结果证明该方案是有效的。     

一种改进的道路行车密度峰值模糊聚类算法

为解决城市道路中相邻车辆聚类精度低的问题,本文提出了一种改进的密度峰值模糊聚类算法。首先,该算法使用自适应椭圆距离代替欧式距离,并在决策图中引入指数函数曲线选择密度峰值点,以确定初始聚类中心和聚类数目;接着,将初始信息代入模糊C均值(FCM)聚类算法中,经迭代计算取得一次聚类结果;最后,根据雷达数据中同一辆车的数据点速度差值极小、不同车辆的速度差值相对较大这一特征,引入和速度相关的目标函数,并通过迭代计算取得最终的聚类结果,以对一次聚类结果进行修正。根据真实道路测量数据的实验证明,本文提出的聚类算法精度高、鲁棒性好,能正确聚类城市道路中相邻的车辆目标,具有更好的聚类效果。为道路中车辆的跟踪、交通状态预估等处理提供可靠、准确的目标信息,大大减少后续工程的计算量。     

环境大气VOCs色谱峰数据处理方法的设计与实现

针对大气挥发性有机化合物(Volatile organic compounds, VOCs)色谱谱图基线漂移严重、 色谱峰峰形复杂的特点,设计了一种色谱数据处理方法。采用移动平均法和小波变换法对高 频噪声和基线漂移进行处理,保证了谱峰解析的准确性。采用一、二阶导数结合法对色谱峰 进行识别,高斯曲线拟合法进行峰面积计算,提高了峰面积计算精度。实验结果表明,该算法 运行速度快,噪声去除和基线校正效果明显,能够准确识别重叠峰、肩峰等不规则峰形,峰面积 计算精度高,满足环境大气VOCs色谱数据处理的要求。     

雷达高度表最小均方误差拟合高度估计算法研究

针对采用波门分裂法和半功率点法的传统雷达高度表,受噪声和地面各散射单元散射起伏的影响较大,进而影响高度估计的精度问题。文中提出了采用最小均方误差拟合高度估计算法,该算法基于地面回波解析模型,充分利用地面回波能量进行最小均方误差拟合高度估计,从而提高高度估计精度。仿真结果表明,在不同高度上,最小均方误差的精度均优于波门分裂法和半功率点法,降低了噪声和地面散射起伏对高度估计精度的影响。     

基于扫描电镜的豫西石炭—二叠系泥页岩高热演化低生烃潜量分析

根据烃源岩地球化学评价标准对豫西地区伊洛盆地煤系烃源岩进行地球化学分析,利用扫描电镜、岩心观察等手段分别对研究区石炭—二叠系烃源岩高热演化程度低的可能性因素进行微观和宏观方面的定性分析.研究结果表明豫西南华北盆地太原组、山西组烃源岩有机碳含量较高为中等—好烃源岩,整体有机质类型表现为Ⅲ型,有机显微组分中镜质组含量最高、壳质组其次,生烃潜量低热演化程度高,通过宏观岩心观察发现在岩心中存在大量裂缝,通过扫描电镜观察发现样品中存在大量的微裂缝和微孔隙,包括一些粒间孔、粒内孔、晶间孔、铸模孔、成岩收缩缝、微裂缝和有机孔等.这些裂隙和孔隙的存在是造成研究区烃源岩高热演化程度低生烃潜量的可能因素.     

一种改进的加权K-prototypes算法

为了提高K-prototypes算法的聚类准确度,解决其随机选取聚类中心初始值导至的聚类精度较低和聚类结果不稳定的问题。通过对混合属性数据聚类算法的研究,对K-prototypes算法做了进一步的改进。提出了混合属性聚类的初始聚类中心确定方法,并且通过加权算法改进了相异度计算公式。最后用UCI数据集对算法进行检验,结果表明,改进的加权K-prototype算法更加稳定,并具有较高的聚类精度。     

上行传输中的迭代串音抑制算法

 串音是影响VDSL2传输速率的主要因素.针对上行传输中的串音干扰,利用矩阵分裂技巧和迭代原理,提出了一类低复杂度,高效的迭代串音抑制算法.同时根据串音信道传输矩阵的对角占优和列对角占优特性,重点研究了对角分裂迭代算法和上三角分裂迭代算法.根据上行传输的信道传输矩阵特点可以推断,基于上三角分裂的迭代算法性能最优.新算法通过逐次迭代使得性能逼近置零算法,而优于一阶逼近算法,且其一步迭代的运算量与一阶逼近算法相当.基于实测数据的计算机仿真结果验证了新算法的有效性.     

Web User-Session Inference by Means of Clustering Techniques

This paper focuses on the definition and identification of ldquoWeb user-sessionsrdquo, aggregations of several TCP connections generated by the same source host. The identification of a user-session is non trivial. Traditional approaches rely on threshold based mechanisms. However, these techniques are very sensitive to the value chosen for the threshold, which may be difficult to set correctly. By applying clustering techniques, we define a novel methodology to identify Web user-sessions without requiring an a priori definition of threshold values. We define a clustering based approach, we discuss pros and cons of this approach, and we apply it to real traffic traces. The proposed methodology is applied to artificially generated traces to evaluate its benefits against traditional threshold based approaches. We also analyze the characteristics of user-sessions extracted by the clustering methodology from real traces and study their statistical properties. Web user-sessions tend to be Poisson, but correlation may arise during periods of network/hosts anomalous behavior.     

基于ZigBee技术的矿井人员定位算法研究

在煤矿井下安全生产系统中,对井下人员的精确实时定位是一个很重要的任务之一。ZigBee技术以它低功率、低成本、低复杂性等特征,被大量的应用在煤矿井下定位系统中。研究一种基于ZigBee技术的煤矿井下人员新定位算法,采用最邻近的信号强度（NNSS）指纹匹配在煤矿井下进行初步定位,然后运用动态三边测量（DTN）对移动节点进行精确的测距定位,并与其他的经典的定位算法进行比较,结果证明了这种算法是可行的,且明显的能够提高定位的精确度。