新型近似非齐次反向累加灰色模型研究及应用

为提高灰色预测模型对不同特征序列的适应性,避免模型参数估计与参数应用的“非同源性”,实现模型优化与模型检验两个准则的一致性,基于背景值、建模机理、初始条件三个视角构建了一种新型近似非齐次反向累加灰色模型.研究表明,该模型对衰减序列、增长序列、齐次指数序列和非齐次指数序列都有较高的精度,是对现有灰色预测模型的有效补充.

羟考酮无背景剂量静脉自控镇痛在老年髋关节置换术后的应用效果

目的探讨羟考酮无背景剂量静脉自控镇痛在老年髋关节置换术后的应用效果。方法选取南京一民医院2021年1月至2022年12月收治的80例择期采用蛛网膜下隙-硬膜外联合麻醉下行髋关节置换术的老年患者作为研究对象,按照随机数字法分为SF组(40例)和Q组(40例),SF组采用舒芬太尼0.5μg/kg配置100 ml的静脉自控镇痛,Q组采用羟考酮0.5 mg/kg配置100 ml的静脉自控镇痛,两组均无背景剂量,镇痛时间均设置48 h。比较两组患者术后2 h(T_(2))、6 h(T_(6))、12 h(T_(12))、24 h(T_(24))、48 h(T_(48))的静脉自控镇痛使用情况,静息和运动时视觉模拟评分法(VAS)评分、谵妄发生率、谵妄持续时间、住院时间及不良反应(皮肤瘙痒、恶心呕吐、低氧血症、心动过缓)发生率。结果两组患者静息及活动时T_(2)、T_(6)、T_(12)、T_(24)、T_(48)VAS评分比较,差异无统计学意义(P>0.05);Q组术后谵妄率(5.0%)低于SF组(22.5%),差异有统计学意义(P<0.05);Q组谵妄的持续时间[(1.89±0.35)h]短于SF组[(2.89±1.58)h],差异有统计学意义(P<0.05);Q组的住院时间[(11.45±2.55)d]短于SF组[(14.78±2.22)d],差异有统计学意义(P<0.05);Q组术后不良反应总发生率低于SF组,差异有统计学意义(P<0.05)。结论羟考酮无背景剂量静脉自控镇痛在老年髋关节置换术后镇痛中有良好的安全性和有效性,可降低术后谵妄的发生。

基于图半监督学习的移动相机背景减除

在对移动相机拍摄的视频进行背景减除时,已有的无监督和监督学习模型的泛化能力都比较差。为此提出一种基于图表示和半监督学习的移动相机背景减除模型。首先提出了一种基于凸非凸图全变差正则的半监督学习模型。模型利用L1范数与其广义Moreau包络的差来构造非凸图全变差正则,可避免图全变差中L1正则项带来的有偏估计,并且在理论上可以保证模型中目标函数的整体凸性,进而可以利用交替方向乘子法对模型进行求解。数值实验中,将新模型应用到背景减除中,并在CDnet2014数据集的PTZ挑战上进行了比较实验。实验结果表明,对移动相机视频序列进行背景减除时,新模型在视觉效果和数值指标上都要优于已有的无监督和监督学习模型。

龙凤山站大气CO_2浓度2种筛分方法对比研究

针对黑龙江龙凤山区域本底站2009年1月~2011年12月大气CO2在线观测数据,研究基于地面风、日变化等大气本底/非本底数据筛分方法（SWDV）和稳健局部近似回归大气本底/非本底数据筛分方法（REBS）在龙凤山区域本底站的适用性.研究表明：2种筛分方法在春、秋和冬季都能很好反映龙凤山大气CO2浓度的趋势变化及局地源汇对观测CO2浓度的影响,对于高浓度的非本底数据都能够较好的识别,但在夏季使用REBS方法会影响筛分的准确性,不建议在龙凤山区域本底站使用REBS筛分方法.SWDV和REBS法筛分出的本底数据分别占总数据量的30.7%和58.9%.2种方法均筛分为本底浓度和非本底浓度的数据分别占总数据量的21.5%和32.0%.二者筛分的本底季平均浓度在春季相差最小为（0.1±0.3）×10^-6（摩尔比,下同）,冬季和秋季次之,在夏季相差最大为（4.2±1.0）×10^-6.典型个例分析表明,SWDV法会将白天一些受西南污染气流影响的CO2浓度误筛分为本底浓度,REBS法会将个别在静稳天气条件下受局地影响大的CO2观测值误筛分为本底浓度.夏季局地污染状况可能被植被强烈的光合作用抵消,CO2浓度变化不大,使得REBS误筛分为本底浓度,以及对于一些较低的CO2浓度值,REBS误筛分为非本底浓度,这些因素导致2种筛分方法在夏季本底浓度差别较大.

高距离分辨率雷达目标检测研究现状与进展

高距离分辨率雷达目标回波表现为距离扩展目标的形式,距离扩展目标检测技术是目前雷达信号处理领域的一个热门和难点问题。本文对这一技术的发展过程、研究现状及最新研究进展进行了较为全面的综述,主要从高斯背景、部分均匀环境及非高斯背景出发,对这一技术进行了介绍。最后对距离扩展目标检测方法做了总结,并对有待进一步研究和完善的问题进行了展望。

近红外光谱无创血糖测量中背景扣除方法的研究

在近红外光谱人体血糖无创检测中,由于葡萄糖在体内含量非常低,而光谱中的噪声组成复杂且变化幅度大,从而导致测量的信噪比较低。背景扣除是提高测量信噪比的有效预处理手段之一。文章首先对常用的背景扣除方法进行了理论推导,并进一步考虑不同样品在测量过程中存在的样品本身特性变化,提出了相近背景扣除的方法,即选择与样品的光学特性变化相似的样品作为背景,能更有效地消除样品特性变化和仪器漂移的影响。并在纯吸收和散射介质中分别加入葡萄糖进行实验验证。结果表明,在血浆溶液和Intralipid-2%溶液的葡萄糖实验中,选用与样品特性更接近的样品作为背景时,葡萄糖浓度的预测精度分别提高了25.9%和40.1%。

天空红外图像非平稳背景的小波域抑制

对空红外小目标图像中的噪声、目标和非平稳背景都具有高频成分,加上非平稳背景灰度值的不连续性使得传统的频域和空域滤波方法无法很好的兼顾背景抑制和目标信息的有效保护。利用图像经小波分解后,非平稳背景与小目标小波系数的差异,提出使用反向阈值收缩后重构图像的方法,在抑制背景的同时,有效保护目标信息。以信噪比增益为评价标准,通过仿真讨论了小波分解层数和阈值的选择,验证了方法的有效性。实验结果说明,新方法能为进一步的检测和识别打下坚实的基础。

采用Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制

在红外弱小目标检测中,由于杂波云层和结构化地面等复杂背景的干扰,导致检测的虚警较多,因此复杂背景的抑制直接影响到目标检测方法的性能。针对这个问题,提出了一种基于Gabor核非局部均值的弱小目标背景抑制方法,并引入了局部结构张量来提高方法抑制背景细节、增强目标信息的能力,此外该操作还减少了方法的运算量,提高了方法的实时性。与小波滤波和高斯核去局部均值方法相比,几组实验结果显示,该方法从主观视觉和数值指标上可较好地抑制复杂背景。

相关非高斯分布杂波的建模与仿真

对数正态分布、韦伯分布、K分布是三种适于描述叶簇背景杂波的非高斯分布模型,快速、准确地模拟叶簇背景杂波,对大积累角UWBSAR体制中叶簇覆盖人造目标检测与识别的算法研究是十分重要的。讨论了上述三种相关非高斯分布杂波的建模与仿真,在三种非高斯分布与高斯分布的相关系数之间的非线性关系的基础上,利用修正的零记忆非线性变换(ZMNL),模拟产生了三种相关的非高斯分布随机序列。仿真结果证明了这种方法是有效可靠的。

EPR悖论、量子远程关联及其判决性实验——从逻辑观点看

1.EPR悖论产生的要害或根源在于,背景知识是"有毛病的"却又被公认为正确的。爱因斯坦等人借助于理想实验和EPR论证,发掘了量子力学背后在元理论层次的奇特的非定域性假设,从表面上看,似乎违背相对论的要求。2.贝尔不等式的实验检验属于"判决性实验"的范畴。3.纽拉特的"船上修船"与波普尔的"沼泽地"隐喻都生动地说明科学理论可以有相对可靠的经验基础。同样道理,"可错的背景知识"有资格成为"判决性实验"的相对可靠的逻辑基础,因此判决性实验的判决效力也是相对确定的。4.爱因斯坦想维护实在论和非超距作用并不错,但量子整体性或远程关联性也不容忽视,它将展示有待进一步挖掘的深刻含义。

基于非平稳背景下的红外小目标检测

针对非平稳复杂背景下单帧图像的红外小目标检测概率较低的问题,该文提出了一种基于当前残差的改进M估计的红外背景预测和抑制算法。该算法利用M估计的基本模型预测背景,将目标像素和观测噪声视为背景估计的混合干扰,提出与背景图像残差相关的校正函数c(ε)自适应地调整估计增益,从而减小异常样本对背景估计的影响,提高了估计的准确性。同时引入遗忘因子α使算法能够适应于非均匀复杂背景的估计,提高了算法的鲁棒性。多组红外图像实验表明:所提算法不仅能够在非平稳背景下有效地估计背景,还能在滤除背景的同时最大程度地保留目标像素的信息,提高了目标的检测概率。

非等间距GM(1,1)模型背景值的优化

基于背景值是影响灰色建模精度的重要因素之一,本文对非等间距GM(1,1)模型中的背景值构造进行了研究,根据灰色模型的指数特性和积分特点,利用非齐次指数函数来拟合一次累加生成序列,提出了一种重构非等间距GM(1,1)模型背景值的方法。实例表明利用优化的背景值计算公式建立的非等间距GM(1,1)模型显著地改善了模拟和预测精度。该背景值不仅适合于非等间距建模,也适合于等间距建模,具有精度高、适用性强的特点。

漂移扫描相机中拖尾现象快速消除方法

对同步卫星进行观测时,由于漂移扫描CCD相机的帧转移特性,若所拍摄星空中出现亮星,则会出现贯穿星图的smear拖尾现象。通过分析smear拖尾现象的成像机理,提出一种快速smear拖尾消除方法。首先,利用多项式拟合消除背景不均匀性;然后,计算并拟合星图每列灰度平均值,通过比较拟合前后的灰度平均值判断拖尾所在列;最后,通过将拖尾像素赋拟合后的灰度平均值消除拖尾。实验结果表明,该算法不但能够有效去除拖尾,减小星图背景均值差,而且其处理时间仅为常规smear拖尾去除算法的20%,验证了算法的有效性。

二维位置敏感器件背景光消除的神经网络方法

位置敏感器件 (position sensitive detectors,简称 PSD)是一种可直接对其光敏面上光斑位置进行检测的光电器件 ,常用于非接触高精度动态位移监测。 PSD器件使用中的一个关键问题是如何克服背景光的干扰 ,以提高检测的精度和可靠性。根据 PSD的原理及特征方程 ,分析了存在背景光时 PSD输出信号是非线性的。提出一种基于神经网络的 PSD背景光非线性修正方法。利用神经网络具有逼近任意非线性函数的特点 ,通过训练使神经网络建立在不同背景光下 PSD输出与其标准值之间的非线性映射关系 ,实现 PSD全程跟踪补偿。计算机仿真表明 。

非朗伯面目标对复杂背景红外辐射的散射特性

研究了非朗伯面目标对复杂背景（太阳和海天背景）红外辐射的散射特性。基于双向反射分布函数（BRDF）,通过坐标变换、对面元求和以及对波长积分等操作导出了非朗伯面目标散射亮度的空间分布式。利用海天背景的光谱亮度和太阳光谱照度（由大气传输软件Modtran计算）,以及目标表面的光谱BRDF,以圆柱体为例,分别对3-5μm和8-12μm波段、朗伯面和非朗伯面、水平和竖直姿态下目标的散射亮度空间分布进行了数值仿真。结果表明：在8-12μm波段,目标对太阳辐射的散射亮度可以忽略,并且目标对海天背景辐射的散射亮度比3-5μm波段时大;目标水平姿态时的散射亮度更大且各个方向上差异不大,因此,在8-12μm波段下目标处于水平姿态时更适于探测。

视觉检测系统中亮度不均匀背景的一种去除方法

刀具形状视觉检测系统中,照明不均匀对测量结果影响很大。针对这种情况,提出了基于二维二阶多项式拟合并去除不均匀背景的方法。遵循最小均方误差原理,给出了二维二阶拟合的矩阵表达式。在编制的程序中,拟合点以人机交互形式由鼠标点击选出,程序自动记录所选点的图象坐标与亮度值信息,然后拟合出背景曲面,并以二值图象形式给出去除背景后的目标图象。对一幅光照模型未知的网格图象进行了背景去除,实验结果良好。

实施全面工程教育 改革工科教师非工化趋向

实施全面工程教育,培养高素质的工程技术人才有赖于高素质的师资队伍,而当前工程教育师资队伍中存在的非工化趋向却对此形成了严峻的挑战。从非工化趋向的成因来看,全面工程教育的实施将有助于扭转这种趋向。加强对学生的工程实践能力的培养、严把高校工科教师的入口关、大力引进和培养"双师型"教师以及建立合理的教师评价体系,有助于促进这一变革。

临安和上甸子大气本底站大气中NMHCs组成与浓度的变化特征

为研究中国大气中非甲烷烃(NMHCs)区域性本底浓度与变化特征,采用吸附富集—热脱附—气相色谱法,测定了临安(30°25′N,119°44′E,海拔132.0 m)和上甸子(40°19′N,117°07′E,海拔286.5 m)大气本底站大气中NMHCs的组成与浓度。从2003年10月至2004年7月,先后按季度分4次观测与取样,共获145个有效样品。检测出C2-C10的NMHCs组分52个,其中包括26个烷烃、17个烯烃和9个芳香烃化合物。在临安和上甸子大气中非甲烷烃总烃(TNMHCs)的平均质量浓度分别为(238.5±126.0)×10-9C,(278.7±185.5)×10-9C。两站烷、烯、芳香烃在TNMHCs中所占的比例相近,分别约为21%—33%,7%—19%,54%—70%。受源、汇和气象条件的共同影响,NMHCs浓度存在明显地日变化和季节性变化,但变化趋势两地略有不同。TNMHCs平均浓度的峰值都出现在10月,谷值分别出现在1,7月。气象要素以风向和风速的影响最为明显。TNMHCs高浓度大多与上风向存在较强污染源有关。另外发现,临安TNMHCs浓度比10 a前有明显增加。

利用非齐次指数函数构造GM(1,1)模型背景值的新方法

文章以灰色GM(1,1)模型背景值的优化为研究目的,讨论了传统背景值构造方法适用于低增长指数序列、对高增长指数序列拟合产生滞后误差的原因,提出了利用非齐次指数函数x^((1))(t)=A×e^(B×t)+C在区间[k-1,k]上与横坐标轴所围实际面积来构造背景值的新方法,并对其合理性进行了证明;在不同发展系数a条件下,比较了背景值构造方法对模拟和预测精度的影响,给出了新背景值条件下GM(1,1)模型的适用范围;大量的数据模拟和模型比较表明,新背景值构造方法提高了背景值的精确性及灰预测模型的拟合精度和预测精度。

基于梯度天空背景的非均匀性校正和点目标探测

针对黑体两点校正方法不适用于校正梯度天空背景的问题,提出一种新的基于梯度天空背景的两点校正方法。首先,采用邻域像素替代法剔除位置固定不变的盲元;然后,利用红外焦平面探测器拍得的两幅不同俯仰角度的纯净天空图像作为两个温度点,进行两点校正获得增益系数和偏置系数;最后,通过修正这两个系数剔除少量随机噪点。实验结果验证了该方法的有效性。本文在校正基础上还提出了一种小窗口双边滤波和梯度模板联合检测算法,用于探测暗弱点目标。首先采用小窗口的双边滤波去除高斯噪点,然后与梯度模板做卷积,自适应阈值分割检测出暗弱点目标。实验结果表明,提出的模板算法对复杂背景的抑制作用较强,可有效提高目标的信噪比,而且算法复杂度不高,易于实时实现。