基于纹理特征的深度学习云和云阴影检测

针对云和云阴影检测过程中存在边界不准确以及易与地表混淆等问题,构建一种融合纹理特征模块的卷积神经网络模型对Landsat 8遥感图像进行云和云阴影检测。引入基于统计特性的纹理特征模块进行纹理特征的提取和学习,在训练过程采用焦点损失函数削弱样本不均衡带来的影响。实验结果表明,该模型细化了云和云阴影的边界等纹理细节,减少了云和云阴影的误检和漏检现象,提高了云和云阴影的检测精度。

一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法

鉴于以往基于污染物浓度时间序列进行分析的沙尘天气识别方法在判断标准上存在一定的主观性,本文提出一种基于K-means聚类算法的沙尘天气客观识别方法。本方法利用环境监测总站的PM2.5和PM10小时浓度资料进行聚类,首先选取最优的分类数目K进行聚类,其次对聚类结果中离散程度较高的类别进行再次聚类,直到无需分类。将本方法应用于西安市2018年2~4月沙尘天气的识别中,结果表明,本方法可有效识别主要沙尘天气。此外,利用本方法可得到沙尘天气典型特征:PM2.5占PM10浓度的比例小于43.5%、PM10浓度高于228μg/m^(3,)符合沙尘天气期间PM10浓度较高且以粗颗粒物为主的物理特征。总体上看,本方法物理基础清晰,可操行性强,适用于大规模数据处理,具有较好的实用价值和应用前景。

一种改进的遥感影像云检测方法

针对多特征联合方法不能有效滤除与云具有相似几何特征的非云区域,以及其滤除冰雪区域存在局限性的问题,提出两点改进,并采用波段范围更加丰富的Landsat 8遥感影像验证此方法在其他遥感数据上的性能。改进方法利用灰度共生矩阵提取纹理特征,并结合原始方法应用的几何特征进一步滤除具有云相似几何特征的非云区域;引入了一种光谱特征对冰雪区域进行滤除,解决了原始方法的局限性。定量分析与实验结果表明:与原始方法相比,改进方法的云检测结果中对非云区域滤除效果更佳,云检测精度更高。

基于GPS L5导频通道的GNSS-R SAR成像

为降低导航电文对利用全球导航卫星系统反射技术(global navigation satellite system-reflectometry, GNSS-R)进行合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)成像的影响,采用全球定位系统(global positioning system, GPS) L5导频通道即无数据通道的信号,通过后向投影(back projection, BP)算法进行成像。仿真和实验结果表明,与剥离导航电文的数据通道信号的成像相比,导频通道信号的使用无需考虑剥离电文操作,降低了信号处理复杂度;从图像对比上看,目标和背景得到更好的区分,信噪比提升,成像质量得到一定程度改善。

基于复合LSTM模型的PM_(2.5)浓度预测

在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后,提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据,选用LSTM模型预测PM_(2.5)浓度。由于传统单一模块机器学习模型具有训练时间较长和预测精度较低的问题,提出了复合LSTM模型。该模型由3部分组成:GRA,用于PM_(2.5)浓度影响因素变量筛选;ICEEMD,用于PM_(2.5)分解、分量筛选和原始大气污染物及气象数据处理;LSTM,用于PM_(2.5)浓度预测。预测结果表明:淄博市中部丘陵地带PM_(2.5)浓度高于南部山区和北部平原,东部高于西部;淄博市逐月PM_(2.5)浓度呈“U”形分布,1月最高,8月最低;淄博市PM_(2.5)浓度受PM_(10)和CO影响较大,受湿度和温度影响较小。对比单一LSTM模型和GRA-LSTM模型,GRA-ICEEMD-LSTM模型能有效提升运算效率,减少训练时长,提升预测精度,具有良好的应用效果。

基于DTWKNN的电力缺失数据补全方法

电力数据是电力负荷预测工作的基础,但是由于智能电表故障、传输信道异常等原因导致的电力数据缺失现象,直接影响电力负荷预测的准确性。针对此问题,提出了一种动态时间规整k最近邻(dynamic time warping k-nearest neighbor, DTWKNN)的电力缺失数据补全方法。在传统k最近邻(KNN)方法的基础上,用动态时间规整距离取代欧式距离,参考主成分分析方法计算属性相关性影响参数,该参数调整了近邻点权重并用于补全数据,最终对所有缺失点依次补全。以某市实际用电数据进行补全实验,与KNN补全方法对比,基于DTWKNN方法的缺失数据补全效果更好。此外,经补全后的电力数据在负荷预测实验中误差更低,具备良好的电力负荷预测应用性。

多角度共CCD光谱仪探测系统设计

光谱测量是实现大气要素遥感的主要手段之一,而多角度是提高大气光学遥感产品质量和探测效率的重要途径。针对现有多角度探测系统的局限性,提出一种多角度共CCD光谱仪探测系统设计,即4条光谱共用同一个CCD并且显示到一幅图像中。系统分为硬件和软件两个部分,其中软件部分包括可视化操作界面与后台程序。通过对光谱仪、相机、太阳跟踪转台等硬件设备的实时控制,可以自动化完成多角度的光谱探测。实验结果表明,多角度共CCD光谱自动探测系统操作简便,探测精度高,扩展性和可维护性良好,对于提高大气综合探测水平有重要意义。

基于LabVIEW的通信专业远程虚拟实验室

结合虚拟仪器技术和网络技术的远程虚拟实验室,以其诱人的应用前景吸引了大批专家学者的注意力,均在大力开发研究。本文介绍了基于LabVIEW的通信专业远程虚拟实验室的设计与实现。基于LabVIEW开发平台和PCI6111采集卡,设计了通信原理虚拟实验系统,包括5个虚拟实验和3个虚拟仪器,并将整个系统网络化,形成远程虚拟实验室。

用LabVIEW实现通信虚拟实验系统

为了将虚拟仪器技术应用于实践教学中,基于虚拟仪器开发平台(LabVIEW),设计了通信虚拟实验系统,并应用于通信实验教学中。利用虚拟仪器技术,设计了6个虚拟实验和3个虚拟仪器,将整个系统网络化,形成远程虚拟实验系统,该系统是一个功能较完善的虚拟实验系统,有效地提高了通信实验教学的质量与水平。

虚拟仪器的网络应用及实现

在研究了LabVIEW 7.0网络通信功能的基础上,利用NI公司的PCI-6111数据采集卡,以ASP为脚本环境、以MySq l Server为数据库服务器设计并实现了基于校园网的网络虚拟实验平台。该平台较好地利用了虚拟仪器的网络功能,做到了资源共享,实现了网络远程教育与研究。

数字信号处理中基2 FFT算法的教学研究

基2 FFT算法是数字信号处理课程中的重点知识点之一.以“引导思考、授以方法、锻炼能力”为教学设计原则,探索以问题引导算法思想、分层次数学推导、应用流图计算及结合MATLAB验证多角度开展课堂教学的教学方法.作为数字信号处理课程建设的一部分,基2 FFT算法的教学研究有利于促进数字信号处理课程的教育教学发展.

基于LabVIEW的机房互动教学系统设计

基于LabVIEW设计了机房互动教学系统,实现了PI教学法在机房教学中的应用,并增加了教学实用功能——上课签到和课后评价。利用LabVIEW中多线程与同步控制和状态机等关键技术,解决一对多网络通信问题,实现了教师与学生的实时互动。该系统不仅对于PI教学法的普及、教学改革具有积极的实践意义,且对基于虚拟仪器平台的应用程序开发具有参考价值。

大学生科技创新计划项目的院级组织管理模式研究与实践

大学生科技创新计划项目是高校重要的实践创新活动之一。目前大学生科技创新项目的管理多以目标成果为导向,同时还存在一定的监督管理问题。我院积极探索院级组织管理模式,注重过程管理,建立激励约束制度,提高了管理质量和效率,提升了大学生科技创新计划项目对创新人才培养的促进作用。

基于LabVIEW的并行数据采集系统设计

为了解决云粒子测量系统中并行数据采集通道之间的信息交互问题,采用LabVIEW中库函数节点、消息队列和状态机相结合的方法,实现了多路不同速率数据的并行采集,试验验证了该并行数据采集方法的可行性.研究结果表明:基于LabVIEW进行并行数据采集,不但快速、简单,并且能够有效提高数据采集效率,方便进行系统扩展.该方法对多路并行数据采集系统设计具有一定的参考价值。

机载云降水粒子成像仪的数据处理软件研发及其在云微物理研究的应用

云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,CIP)和降水粒子成像仪(Precipitation Imaging Probe,PIP)在云微物理和人工影响天气的观测研究中具有重要的作用。受限于仪器的成像测量原理,CIP和PIP所测云微物理数据质量因伪粒子的影响而降低,因此,急需一款能够对仪器所测数据进行订正的软件以满足云微物理分析的数据质量要求。在对测量过程中影响仪器测量准确性因素分析的基础上,提出了一套可提高仪器测量数据准确性的方法。利用LabVIEW图像化编程语言,编写出了一款可处理CIP和PIP图像数据的软件,可满足对CIP和PIP所测数据的质量控制要求。利用所开发的软件对2010年4月20日一次降水性层状云的飞机探测资料进行处理,获取了整个降水性层云的垂直结构特征与粒子谱的变化特征,表明本软件有助于云降水微物理的研究。

云粒子测量系统中的改进RLE算法研究

为了有效地传输和存储云粒子图像数据,通过对无损游程编码原理的研究,并结合云粒子测量系统中云粒子采集原理和信号传输协议,提出了一种改进RLE算法;通过C语言对该算法的压缩效率进行仿真,结果显示改进后的RLE算法较改进前算法的压缩效率提高了约25%;该算法分别在云粒子测量系统中的下位机和上位机实现云粒子数据的压缩与解压缩得到应用,实践证明,针对云粒子测量系统的改进RLE算法有效可靠。

嵌入式IPv6网络视频终端

介绍了以IntelXScale处理器PXA270为核心的嵌入式系统平台,分析了IPv6组播与流媒体协议原理,移植了对IPv6有良好支持的Linux操作系统及Qtopia嵌入式图形系统。在此基础上,针对上述嵌入式系统移植和优化开放源代码的优秀媒体播放器MPlayer,实现了支持IPv6组播与流媒体传输的嵌入式IPv6网络视频终端。随后对该视频终端的媒体播放性能进行了测试与分析,并搭建了移动IPv6试验床,通过与IPv6网络流媒体服务器联机验证了视频终端功能。

基于翻转课堂的混合式教学模式在虚拟仪器课程中的探索

针对虚拟仪器课程内容丰富、课时量少、选课学生较多和学生基础差异较大等问题,结合现代化教学手段,充分利用大型开放网络教学资源,将传统的"以教师讲授为中心"的教学模式翻转为"以学生学习为中心"的混合式教学模式,通过"翻转课堂"将部分理论知识的学习放到课前,让学生通过听取在线课程或查看技术文档等方式获取基本知识,课上主讲重点难点,解答学生疑问,提高实验学时,增加课上师生互动的机会与时间,经过一学期的探索与实施,通过学生参加课外开实验报名情况及参加校级和全国虚拟仪器大赛的获奖情况可以认证教学效果有一定程度的提高。

Java、Python和Matlab混合编程及其在气象中的应用

本文对于Java、Python和Matlab混合编程方法进行一定的探讨,并结合气象数据的分析处理的实际工作,通过重用原有的Matlab、Python的代码,在数据仓库软件RAMADDA的基础上,快速实现气象数据的统计、分析、发布、可视化,并为未来气象数据基于WEB的在线分析、可视化集成提供借鉴。

移动IPv6的嵌入式系统实现

以嵌入式系统来实现移动IPv6网络协议,可以有效促进下一代网络技术的推广和应用。分析了移动IPv6原理,在基于PXA270处理器的嵌入式系统平台上移植了对IPv6有良好支持的Linux操作系统及图形系统,随后在WLAN环境下采用M IPL实现移动了IPv6协议,搭建了移动IPv6试验床,测试了嵌入式移动IPv6性能,结果表明嵌入式移动IPv6协议运行正确。