一种采用随机归一化相关系数调制的量化水印

该文提出了一种新颖的量化水印.该方案通过调制由宿主信号变换产生的特征信号嵌入水印信息.特征信号由源宿主信号与一个随机信号的归一化相关系数构成.对该信号的调制方法是从水印信息对应的码本中选择一个码字,码本设计使用了均匀量化器并考虑了多进制的情况.加水印的宿主信号在最小化嵌入失真的意义下产生,并使其与随机信号具有调制后的归一化相关系数.同时,该文给出了嵌入失真与可移除水印信息的最小通道失真的表达式,根据它们可以在码本中搜索最优的码字以提高水印性能.该文方案对幅值缩放攻击具有不变性,而且抗噪能力优于著名的扩展变换抖动调制水印.图像仿真结果表明,该方案具有良好的不可感知性以及能抵抗广泛的攻击,和几种典型的水印方案相比具有显著的性能优势.

引入规范化圆极化相关系数的保持极化散射特性的分类算法

极化SAR三分量分解中,和SAR视线不垂直的人工建筑物常被分为体散射类型,进而引起建筑物和森林的误分类。针对此不足,利用此类建筑物的反射非对称性,提出了一种引入规范化圆极化相关系数(NC-CC)的保持极化散射特性的分类算法。实验结果表明,本文提出的方法能够将与SAR视线不垂直的人工建筑物从体散射类型中分离出来。

基于气候适宜度指数不同权重系数确定方法的茎瘤芥产量预报准确率比较

利用绝对值法、归一化法、相关系数法确定各旬气象条件对茎瘤芥产量影响的权重系数,从而得到不同权重系数确定方法的气候适宜度指数,基于气候适宜度指数与气象影响指数,建立茎瘤芥产量动态预报模型。结果表明,绝对值法与归一化法作为茎瘤芥气候适宜度指数权重系数确定方法,在实际应用中存在一定局限,相关系数法权重系数计算得到的气候适宜度指数能够更好地反映茎瘤芥产量受气象条件影响的变化情况。相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,在各起报时间模型均通过方程有效性检验,回代检验结果显示,不同起报时间的产量预报准确率平均值为92.0%,归一化均方根误差平均值为0.195,丰歉趋势准确率平均值为70.3%。外推检验显示,相关系数法作为气候适宜度指数权重系数确定方法的产量预报模型,除个别起报日期,其产量预报准确率均表现为90.0%以上的较高水平。丰歉趋势准确率总体较好。说明在利用气候适宜度指数进行产量预报时,相关系数法是一种适用性和准确性较高的权重系数确定方法。

地理因子与空间人口分布的相关性研究

通过建立包括居民地、公路、铁路、水系、高程带、坡度带、坡向带、土地覆盖等要素内容的地理因子库 ,以及包括国民经济和社会发展主要指标的经济因子库 ,提取在一定区域内与人口分布密切相关的因子组成 ,并以其归一化相关系数作为定量分析的权重系数。本文提出的是实现人口在空间单元内遵循人口分布规律的空间化分布的一种尝试。

农业气象产量预报方法中权重系数的确定

基于气候适宜度指数的作物产量预报中,各旬气候适宜度加权集成构成了气候适宜度指数,权重系数的确定对预报的准确性至关重要.本文以山东省冬小麦为例,分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬产量预报的权重系数,分析不同权重系数确定方法得到的气候适宜度指数之间的相关性及气候适宜度指数与农业气象产量的相关性,并利用相对较优的方法进行冬小麦产量动态预报.结果表明:与绝对值法和归一化法相比,采用相关系数法确定的权重系数计算的气候适宜度指数与气象产量的相关系数多数均通过了P<0.01水平的显著性检验,可较全面的反映冬小麦生长发育随气候条件的变化关系.建立的冬小麦产量动态预报模型历史回代检验的准确率基本均为94.5%以上,标准化均方根误差n-RMSE均小于7.0%,表明建立的模型模拟性能较好.对2010—2011年山东省冬小麦产量的外推预报表明,预报平均准确率为93.0%以上,多数预报准确率为96.0%以上,可满足冬小麦产量预报的业务需求.

基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法

模糊图像边缘的像素特征较为复杂,一般需要采用多个阈值作为分隔约束条件的方法来进行图像边缘分割,但是该方法存在诸如多阈值无法形成统一标准、边缘提取过程需要多次校对,以及效率较低等缺点。提出一种基于多阈值归一化分割的模糊图像边缘分割算法,通过设计超像素网格对模糊图像边缘特征的像素进行匹配,分析模糊图像的反调张量信息,并根据不同张量信息对多阈值进行归一化,以及采用灰度窗口相关系数匹配方法,将获得的多阈值归一化结果分别覆盖图中的单一目标对象,以实现模糊图像的边缘分割。实验表明,利用该算法进行模糊图像边缘分割能较好地获取图像的边缘细节特征,使得边缘具有更好的连线段连通性和宽度一致性。

归一化植被指数对江苏省气温、降水变化的时空响应特征

根据2000-2011年江苏省中分辨率成像光谱仪—归一化植被指数(MODIS-NDVI)数据和13个气象站点每日气温和降水数据,分析了江苏省NDVI与气温和降水间的相关性,根据4个时滞期(前0-前3月),计算了13个气象站点NDVI与同期及前期(前1-前3月)气温和降水之间的相关系数,并得出相应的时空分布特征和时滞期。研究结果表明:1在整个研究区,NDVI与气温和降水均显著相关,且气温影响程度高于降水;2空间上,NDVI对气温变化的响应在整个研究区都很显著,且最大相关系数为苏南>苏北>苏中,而对降水的响应存在较大的差异,NDVI对降水变化响应的最大相关系数为苏北>苏中>苏南;3NDVI在多数地区与当月气温变化同步响应,仅吴县东山NDVI对前1月气温变化的响应最为强烈,NDVI对降水变化在整个研究区呈现不同的滞后期,但以滞后1个月为主;4不同时间、研究尺度、气候区和植被类型等条件下,NDVI对气温和降水变化响应的相关性和时间滞后性还需进一步探讨。

基于相关性加权的K-means算法

通过分析传统K-means聚类算法初始化随机和聚类结果难以体现对象间相关性的问题,提出了一种基于相关性加权改进的K-means算法.该算法通过引入能够反映对象间相关性程度的权衡因子皮尔逊相关性系数,利用经归一化后的相关性系数对欧式距离进行加权,对传统的K-means算法进行改进.实验结果表明:文中改进后的算法相比传统K-means算法和其它改进算法,在聚类质量上能获得更佳的聚类效果.

基于气候适宜度指数预报玉米产量时旬权重系数的确定方法

利用吉林省1980-2016年春玉米作物资料、50个气象站的逐日气象资料,构建春玉米生长季各旬的气候适宜度模型。分别采用绝对值法、归一化法和相关系数法确定各旬气候适宜度权重系数,进而计算4月上旬-预报日前一旬的气候适宜度指数,分析不同方法得到的气候适宜度指数与春玉米产量气象影响指数的相关性,并进行回归分析,建立产量动态预报模型,对吉林省春玉米单产进行预报。结果表明:三种方法研究的权重系数之间存在一定差异,但总体上随生育期的变化趋势基本一致。利用1981-2012年资料回归分析建立的产量丰歉预报模型多数通过0.05水平的有效性检验,各预报模型历史拟合平均准确率均在85.0%以上,归一化均方根误差NRMSE均小于17.0%,丰歉趋势预报准确率普遍在60.0%~80.0%,三种方法差异不明显。利用模型对2013-2016年春玉米单产进行外推预报,各预报时间准确率存在波动,但绝对值法、归一化法和相关系数法所有预报时间的平均准确率分别为93.5%、90.8%、87.2%,预报结果准确率的标准差分别为32.6、69.4、116.1。且绝对值法各预报时间平均准确率均在85.0%以上。可见绝对值法预报结果的准确率和稳定性均较高,可以满足业务服务需要。

基于Spearman等级系数的植被变化趋势分析

针对Pearson相关系数法在长时间序列植被覆盖变化趋势分析中存在对噪声敏感且只能发现线性关系等局限性,采用Spearman等级相关系数法研究了该方法在长时间序列植被覆盖变化趋势分析中的可行性和适用性.首先,使用数据模拟法研究了Spearman等级相关系数法的抗噪性.其次,基于1998—2013年SPOT vegetation归一化植被指数数据,使用Pearson相关系数法、Mann-Kendall趋势检测法、Spearman等级相关系数法对内蒙古地区的植被覆盖变化趋势状况进行检测,并对检测结果进行了图形化处理,同时对比了3种方法结果的差异.实验结果表明:在10%的随机噪声情况下,Spearman等级相关系数法有较好的抗噪性.Spearman等级相关系数法、Pearson相关系数法和Mann-Kendall检验法的植被覆盖趋势变化图和检验数据表明:3种方法的检测结果在空间分布上有较高的一致性,且在植被改善和退化区域的最大差异不超过2%.

基于干涉条纹相关性测量PZT相移特性的方法

闭环压电陶瓷(PZT)具有良好的线性特征,能实现纳米级分辨率,在微位移过程中响应快,精度高,广泛用于光学测量领域。在干涉测量中,利用PZT控制反射镜的移动,引入可控相移,需要知道PZT的电压相移特性。提出了基于干涉条纹图样的相关性测量PZT电压相移特性的方法,利用CMOS数字摄像机采集干涉条纹图样,以零电压对应的图样为基准图,做归一化相关系数运算,最后得到PZT电压相移特性曲线,满足了干涉测量相移可控的要求。

基于误差可控的转换变换心电信号去噪方法

针对心电信号在去除噪声时不可控误差引起的幅值和形态变形问题,提出一种基于误差可控的转换变换心电信号去噪方法。通过转换变换可以获取心电信号的低频分量和高频分量:通过对特征波形和高频噪声处设置不同的误差界可有效滤除高频噪声,并将特征波的重构误差控制在较小的范围内;对低频分量进行cubic插值可以获得更加光滑的基线漂移。从而可改善去噪引起的形态改变。在MIT-BIH数据库的心电图上进行实验,结果表明:提出的方法可以有效滤除基线漂移和高频噪声,同时特征波形的幅值和形状得到了很好的保持。与对比方法相比,去噪后心电信号的信噪比、均方根误差、归一化相关系数均得到改善。

基于时间序列模型的黄河水沙通量的研究

黄河作为中华民族的母亲河,它为中国人民提供了丰富的水资源和肥沃的土地,然而黄河的含沙量一直较高,给当地的生态环境和经济发展带来了很大的挑战。根据小浪底水文站近6年水沙含量的实际监测数据,来预测黄河含沙量与时间和含水量的关系,为黄河治理和保护提供科学的理论依据。

基于动态规划模型的蔬菜商品定价与补货问题

本文研究了如何对蔬菜类商品进行自动定价与补货。通过分析近三年各蔬菜品类及各单品的销售信息,剔除掉不合理数据,整理出最优数据,建立动态规划模型,结合添加附加条件预测出未来特定时间内的最优补货量和最优定价策略。针对问题一,本文首先对数据进行预处理,通过箱线图查找异常值并剔除不合理数据,将销量进行量纲归一化处理,分析相关性。利用MATLAB数据可视化工具箱绘制销量随季度变化的图表和品类相关性矩阵图,揭示各品类销售总量变化规律和相关程度。对于单品销售量,利用归一化数据绘制归一化表并通过Excel数据透视表进行分析。结果显示花叶类商品销量稳定高,茄类销量较低;水生根茎类和花菜类相关性高,辣椒类与食用菌类相关性较高。在单品销售中,芜湖青椒与西兰花销量接近,金针菇与云南生菜销量最高。针对问题二,第一小问利用公式计算各蔬菜单品的成本加成价格,并通过MATLAB数据拟合分析品类销量与成本加成定价的关系。随着成本加成定价的降低,销售总量分布更分散且较低;成本加成定价提高后,销售总量更聚集,与拟合直线重叠较多。第二小问使用MATLAB创建动态规划的状态空间和价值函数矩阵,建立模型并通过内部嵌套循环程序分析,利用disp函数得出各蔬菜品类每天的最优补货量和定价,以获得商超的最大收益值,当销量超过前一天库存时,最优补货量设为0。针对问题三,首先对总表进行数据预处理,得到六天的蔬菜单品总销量、销售价格和成本加成定价数据矩阵;其次建立一个线性规划模型,通过定义目标函数和约束条件,得到蔬菜商超的收益最大值、当日蔬菜单品的最优补货量和最优定价。针对问题四,为了更好地帮助商超解决前三个问题,可以首先提出蔬菜需求量预测数据,并利用基于集成学习stacking方法的算法来预测未来顾客对蔬菜购买量的需求,以帮助商超调整蔬菜商品的定价。其次,统计供应商信息,考虑进货商可靠性等因素,以选择最优供应商,提高进货效率和蔬菜品质。然后,统计蔬菜商品市场价格竞争情况,帮助商超分析同行的定价策略。最后,考虑顾客满意度问题,统计顾客反馈和需求数据以及退货原因,不断改进以吸引更多忠实客户。

修正二面角散射模型的改进四分量分解

提出了一种面向极化合成孔径雷达数据的改进四分量分解方法.针对极化分解中体散射过高估计问题,改进极化分解使用分布二面角散射模型替代四分量分解原相干偶次散射模型,并引入归一化圆相关系数以实现分解.将改进极化分解运用到奥伯法芬霍芬(Oberpfaffenhofen)地区的实验合成孔径雷达(Experimental Syn-thetic Aperture Radar,E-SAR)的全极化机载L波段数据和北京地区的先进陆地观测卫星L波段相控阵合成孔径雷达(the Phased Array L-band SAR sensor ofAdvanced Land Observing Satellite,ALOS PALSAR)的全极化星载数据,通过负功率像素、地物散射分量的对比,以及分解结果和光学图像的比对三个方面说明了改进极化分解的有效性.改进极化分解能够有效降低体散射分量,减少负功率像素个数,以及正确获得45°建筑的散射机制.

基于高分辨率遥感影像的土地整理区农用井识别

农用井等小地物识别是土地整理遥感监测的重要内容之一。针对目前相关系数模板匹配方法效率低的缺点,该文提出一种基于土地整理规划图约束下的灰度归一化相关系数模板匹配方法,对整理区农用井进行识别。选择北京市顺义区赵全营土地整理区2006年QuickBird遥感影像作为基础数据,以TITANIMAGE二次开发平台作为算法实现环境进行试验。结果表明,该方法在选择合适的农用井模板影像和归一化相关系数阈值后,识别准确率可达88.8%,验证了该文提出的土地整理区农用井遥感识别算法的可行性,同时为土地整理区其他小地物识别提供了一种有效途径。

绿地信息提取研究

城市绿地作为城市结构中的主要元素,在城市中起着一个重要的作用。本文基于TM遥感影像,对大连市城市绿地专题信息进行提取,并对绿地格局进行研究和探讨。通过计算各组成分分量和归一化植被指数ND-VI之间的相关系数来进行波段组合,提高了遥感影像的分类精度。结果显示该方法可以准确地得到绿地信息。

铁磁管道环境下极低频微弱磁场的分布及检测

极低频信号对金属管道、土壤等介质具有良好的穿透性能,可以应用于管道中的目标定位。实现这个目标包括2方面的内容:一是认识极低频磁场在管道环境下的分布;二是对接收的混有噪声的极低频信号进行检测与判决。其中极低频磁场的分布特性是信号检测、判决与系统设计的基础。首先建立了管道环境下极低频磁场的对称模型,推导了管道内外各层介质中极低频磁场的解析表达式并给出数值计算结果,通过ANSYS软件建模仿真进行验证。在此基础上,得到了接收天线上感应磁场随距离的变化曲线,通过对信号与噪声的比较,设计了接收系统的整体方案。针对接收信号的特性,选择最小二乘法进行实时检测和判决。通过分析核心判决统计量与归一化自相关系数的关系,采用深度叠接相加预处理技术,明显地改善了系统的接收效果,扩展了叠接相加法的应用范围。

微细对接焊缝初始点定位方法

为了解决焊接机器人对薄板微细焊缝的自动定位和焊接问题,研究了一种基于视觉的高精度微细对接焊缝初始点定位方法。提出一种局部范围内两步精确定位方法,第一步,获取工件在不同尺度及旋转角度下的图像,建立典型的模板匹配库,利用模板匹配方法提取出焊缝初始点位置区域;第二步,采用Shi-Tomasi算法在此局部范围内进行角点检测,计算亚像素级角点位置并进行初始点精确定位。通过对现场拍摄的50幅不同高度和旋转角度的图像进行初始点检测,实现了对所有图像的准确检测。实验结果表明,两步定位方法鲁棒性强,可以精确定位出规则边界和不规则边界焊缝的初始点,解决了微细对接焊缝初始点定位问题,达到了期望结果。

北方农牧交错带植被对气象因子变化的响应规律研究

研究了2001—2013年我国北方农牧交错带内表征植被生态特征的归一化差值植被指数(NDVI)、总初级生产力(GPP)时空变化规律,分析了研究区该时间段内的温度、降水量变化特征,利用Pearson相关系数法分析了不同植被类型对气象因子的响应规律。结果显示:研究区内生长季的植被生态状况与温度呈负相关、与降水量呈正相关;非生长季的植被生态状况则相反,其生态状况与温度呈正相关、与降水量呈负相关。这是因为生长季温度高于最适温度会抑制增长,而干旱地带的降水会促进植被生长;而非生长季气温较低,温度的增加会对植被有明显的促进作用,而降水量并不是影响植被生态状况的主要因素,植被对其响应也并不明显。