高分辨率超声Lamb波频散曲线测量与板厚估计

超声Lamb波在工业无损检测与 评价中具有广阔的应用前景。但受制于超声导波多模式频散与混叠的影响,如何实现高分辨率超声导波的模式分离与频散曲线提取,进而定量分析材料的健康状况一直是研究的热点与难点。本文旨在将现代信号处理中广泛采用的谱估计技术应用于超声Lamb波阵列信号分析,并通过提取频散曲线定量测量板厚度。以经典参数谱估计法中的Yule-Walker法与Burg法为例,实验测量和分析了3 mm,4 mm和 5 mm厚铝板中的宽带多模式Lamb波信号,准确地提取了铝板中的宽带Lamb波频散曲线,并比较了两种经典谱估计方法与二维傅氏变换法的性能,最终实现了铝板厚度估计。     

基于FPGA的宽带噪声发生器的设计

随着宽带雷达信号的不断发展,需要宽带的噪声干扰信号.提出了一种宽带数字高斯白噪声产生的方法,通过FPGA并行产生4路m序列,并使用多相滤波技术进行滤波,然后将4路信号合成2路信号输入到DAC,最后进行放大滤波得到模拟的宽带白噪声.设计的核心是多路m序列发生和FIR多相滤波器,详细分析了多路m序列发生算法和FIR多相滤波算法.应用Verilog HDL语言实现模块功能性设计,该系统采用Stratix Ⅳ芯片EP4SGX230和双输入高速数模转换器AD9739,可实现宽带噪声的输出.     

里下河区浅水湖泊表层沉积物营养盐溯源分析

以里下河区的大纵湖、得胜湖、蜈蚣湖、九龙口为例,分析了表层沉积物总有机碳（TOC）、总氮（TN）、总磷（TP）的垂向分布特征,探讨了引起其含量变化的影响因子以及三种元素之间的相关性特征,通过C/N和N/P的比值追溯C、N、P的来源。结果表明,四个湖泊中表层沉积物中的TOC含量随深度的增加而降低;刚经过疏浚的湖泊表层底泥中的总有机碳、总氮、总磷含量明显小于其他湖泊;不同湖泊营养盐的相关性存在较大差异;除DS采样点外,研究区域C/N值多介于2~8之间,有机质来源以水生植物为主。     

非稳态轧制过程的热力耦合刚塑性有限元模拟

采用三维大变形热力耦合刚塑性有限元法对平板轧制咬入阶段进行仿真,仿真条件与实际轧制过程一致。将仿真结果与实际生产数据进行比较,结果表明采用该方法对非稳态轧制过程进行仿真是可行并且可靠的。研究了非稳态阶段的轧制力分布特点和轧件的变形特点,分析了轧件表面温度对头部厚跃现象的影响规律。
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基于深度特征融合的空间植物图像分割算法

空间植物培养实验作为空间科学的一项重要研究,通常会获得大量的植物序列图像,传统的处理方法多采用人工观察,以供后续的进一步分析。本文提出一种基于多尺度深度特征融合的空间植物分割算法。该方法应用全卷积深度神经网络来提取多尺度特征,并分层次地融合由深层到浅层的特征,以达到对植物进行像素级的识别。分层次的特征融合了语义信息、中间层信息和几何特征,提高了分割的准确性。实验表明该方法在分割准确性方面表现良好,能够自动提取空间植物实验中的有效信息。     

FFT计算菲涅尔衍射相位的跳变与矫正研究

采用傅里叶变换算法计算菲涅尔衍射相位时,在相位未解包裹的情况下,接收面上提取的相位分布曲线会出现跳变,如果进行解包裹,必然会导致错误的结果。研究发现用傅里叶变换算法进行衍射计算导致接收面上相位跳变的原因,是因为快速傅里叶变换（FFT）对矩阵标注索引的方式与离散傅里叶变换（DFT）有所区别,从而导致计算结果的相位与真实相位有差异。本文提出在FFT运算前后分别进行一次倒谱的方法矫正这种相位跳变,并仿真利用单次FFT进行二维矩孔的菲涅尔衍射,用2次倒谱矫正接收面上的相位跳变,结果证明了该矫正方法的可行性。     

GPS同步采样装置中防止干扰GPS秒脉冲信号的措施

为削弱和消除干扰对基于GPS同步采样装置的影响，在简要介绍GPS同步采样装置的基础上，根据秒脉冲总是位于2 s交界处的特点，提出了防止干扰GPS秒脉冲信号的软硬件措施。其中，软件鉴别法简单可行，适用于CPU内部资源充足的情况下；而硬件措施节约了CPU的片内资源，适用于CPU负担较重的应用场合。试验结果表明，该方法可有效地克服干扰信号对GPS同步采样装置的影响。     

美国天然气市场发展历程及启示

随着中国进口气比重的不断提高,理顺天然气价格已成为中国天然气产业发展的必然选择。美国是世界现代天然气工业发展最早、最成熟的国家之一,美国的天然气市场发展历程和市场运行机制具有重大的借鉴意义。系统分析了美国天然气工业产业链结构、市场发展历程、当前市场运行机制,全面总结了美国天然气市场发展的经验及其对中国天然气市场化改革的启示。美国天然气市场的发展历程表明,市场化机制的建立是一个漫长的过程,有大量市场参与者、管网第三方准入、有效的监管体制等都是建立天然气市场机制的必备条件。     

基于半监督协同训练的百科知识库实体对齐

针对传统实体对齐方法中的有监督学习算法依赖大量标注数据,以及特征表示不适用于百科知识库等问题,提出一种基于半监督协同训练的实体对齐方法。将实体对齐建模为一个带约束的二分类问题,充分利用实体名、属性、描述文本及其中的时间、数值等关键信息,组合生成多维特征;将特征划分为2个相对独立的视图,通过2个视图上分类器的协同训练,迭代地从未标注数据中学习同义实体的分布情况。在2个中文百科上的实验结果表明,使用半监督协同训练方法进行实体对齐的F1值达到84.3%,较其他方法效果最优,证明了其有效性和在百科知识库上的实用价值。     

基于视频跟踪轨迹的全过程路侧停车行为检测与识别技术

针对路侧停车行为检测与识别问题,结合经典KLT运动角点检测方法与实时压缩跟踪方法,提出一种基于视频跟踪轨迹的全过程停车行为识别技术。首先利用KLT方法检测视频中的运动角点,确定运动车辆位置,再利用压缩跟踪方法,提取视频序列中运动车辆完整的运动轨迹,较为准确地描述路侧停车的动态过程。最后,利用提取的运动特征在真实的路侧停车视频上进行实验验证。实验结果表明,本文提出的停车行为检测与识别方法是可行有效的。 