基于RMSE的惯导系统随机误差影响分析

对随机误差在惯导系统的统计传播特性进行了研究,通过基于自相关函数的线性系统随机过程输入的输出响应分析,给出了SINS均方根误差(RMSE)的计算方法。以位置、航向参数误差为例,推导了惯性器件未补偿的逐次启动常值误差和白噪声误差对导航参数RMSE的解析表达式,讨论了其应用方法,并指出逐次启动常值误差主要造成纬度、航向振荡性RMSE和随时间发散的经度RMSE,白噪声误差主要造成随时间发散的纬度、经度和航向RMSE。数字仿真验证了结论的正确性,同时表明RMSE统计分析可以用于指导惯导系统设计和导航系统精度评定。

基于"电—碳计算模型"碳排放核算方法评估标准体系研究

基于"电—碳计算模型"计算方法和步骤,采用自回归分布滞后模型ARDL自评估分析法和对比验证分析法,对模型输入指标、模型计算过程、模型计算结果进行全过程、全环节评估,保障模型计算结果和预测结果的科学性和精准性,建立碳排放核算方法评估标准体系,并根据不同区域、不同行业场景应用需求制定推广应用规范.

基于自适应阈值的脑电信号去噪方法

脑电采集后得到的脑电信号(Electroencephalogram,EEG)中含有噪声信号,为了有效去除噪声并保留有用信息,本文在软阈值去噪的基础上,提出一种改进阈值去除EEG噪声的算法。利用小波变换对EEG信号分解,得到多层的高频系数和低频系数;根据分解层次不同,对小波系数进行自适应的阈值处理;将缩放后的小波系数重构,得到去噪后的EEG信号。以信噪比、均方根误差作为去噪效果的定量指标,将改进算法与硬阈值法、软阈值法、Garrote阈值法进行比较,结果表明,改进阈值法优于其他3种阈值法。

多孔抽水试验求参方法分析比较

针对松散含水层求参的问题,自行设计建设野外试验场并以抽水试验资料为依据,利用Hantush-Jacob直线图解法,Theis配线法,Dupuit单孔求参法和Dupuit多孔求参法分别计算了含水层的渗透系数和给水度,通过计算均方根RMSE的误差分析方法比较了4种方法所得参数的精度。结果表明:在非稳定流求参方法中,利用Jacob直线图解法和Theis配线法计算得到的T值精度相近,Hantush-Jacob直线图解法精度更高;在稳定流求参方法中,利用多孔抽水试验数据求参比单孔求参法精度高,但也次于非稳定流求参法所得参数的精度。

基于CNN_LSTM模型的常州河流水质预测研究

实时准确监测河流水质是城市水管理战略的首要任务。溶解氧浓度是评价河流水质优劣的重要指标之一,也是维持水中高等生物生存的重要条件。因此获得准确可靠的溶解氧预测结果对于河流水体的管理和预警至关重要。首先,通过灰色关联度分析得到影响水体溶解氧含量的关键水质因子,即总磷、氨氮、高锰酸盐含量和pH值,进而卷积长短记忆神经网络(CNN;STM)的提出是为了提取溶解氧和其它水质因子之间深层复杂的相关特征,降低了不同信息之间特征的耦合,提高模型的预测精度并降低了模型训练时间。以实际采集京杭运河常州段溶解氧数据为研究对象进行了模拟实验,并从预测精度和训练时间两方面进行评价。实验表明:该模型的评价指标均方根误差(RMSE)和决定系数(R;)分别为0.429和0.953,其评价指标均优于其他对比模型。CNN;STM模型能够以较短的训练时间得到较高的预测精度,能为城市水管理提供技术支撑。

广义自对偶形态学滤波器及其在图像去噪中的应用

针对传统的自对偶形态学滤波器(SMF)是依赖于两个互为对偶的形态学滤波器,虽然能较好地保持图像的细节,但抑制噪声的效果较差。本文基于改进的形态学中值算子(MMO)和均值算子(MAO),提出了广义自对偶中值形态学滤波器(GSSMF)和广义自对偶均值形态学滤波器(GSAMF),分析并证明了两类滤波器均满足形态学滤波器的自对偶特性,分别适用于脉冲噪声和高斯噪声的去除。实验结果表明,GSMF在保持图像亮度不发生偏移的同时有效抑制了图像中的噪声,滤波后的图像具有较高的峰值信噪比(PSNR)和较小的均方根误差(RMSE)。

基于空间分集和轨迹连续的实时Fingerprint定位算法

在室外复杂环境下,接收信号强度的浮动是制约Fingerprint定位精度的一个主要问题。传统的方法利用时间分集和平均滤波器来减小信号的浮动,这增加了定位的延迟,无法满足室外实时定位的需求。为了解决信号浮动和定位延迟问题,在分析接收信号强度空间相关性的基础上,提出了一种实时的Fingerprint定位算法,利用空间分集减小信号的浮动和定位延迟,同时根据运动物体轨迹的连续性提高定位精度。室外环境下的实验结果表明了所提算法能显著提高Fingerprint定位系统的性能。