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风暴单体是形成各类强对流灾害天气的基本单元,它们的雷达回波形状复杂、内部分布不一、外层相互交织,从而造成单体分割困难.提出了一种基于形态结构特征的对流单体自动迭代分割方法.以雷达图片中区域树结构单体分割结果为初始输入,在每次迭代分割过程中,首先计算各个分割结果的3个形态结构特征,然后通过一个预先训练的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器判断分割结果是否为对流单体,对非单体的分割结果进行再次分割.通过3种不同类型的风暴案例进行测试,结果表明,本文方法能够有效地识别出聚集的单体和处于分裂/合并状态的单体,并且能够获得单体的完整结构.在定量评估测试中,本文算法获得了0.84的临界成功指数评分,高于传统的风暴单体识别与跟踪算法(Storm Cell Identification and Tracking,SCIT)方法(0.55)和单阈值方法(0.49). 相似文献
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在横截面0.1 m×0.01 m、高0.8 m的三相流化床实验装置上,开展了小波分析特征参数定量表征流型的研究.实验中空气和水分别作为气相和液相介质,固体实验物料采用粒径为48μm的玻璃粉,对实验采集的压差脉动时间序列采用小波分析进行分解,得到不同尺度的小波信号标准差和小波熵,定量表征不同操作参数下,三相流化床中均匀流、过渡流和非均匀流3种流型对应特征值的变化规律.分析得到均匀流、过渡流、非均匀流的能量分布主要集中在宏观尺度和中尺度上,数量达到97%以上,而且中尺度、宏观尺度信号d3~d6的小波信号标准差范围值依次增大.均匀流小波熵的范围为0.169 6~0.291 3 det,与其他2种流型相比要大一些.结果表明,宏观尺度和中尺度信号的小波分析,能够很好地表征均匀流、过渡流、非均匀流3种流型.与小波熵相比,小波信号标准差能够更好地表征均匀流、过渡流、非均匀流3种流型. 相似文献
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给出了两个非线性偏微分方程,即耦合的Camassa-Holm-Novikov方程和两分量的Novikov方程强解的持续性质.通过构造权重函数,并利用Gronwall不等式,得到相关估计,从而证明了这两个偏微分方程的持续性质. 相似文献
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