基于超声波虚拟相控阵列的气体泄漏成像方法

提出了一种基于虚拟相控阵列的气体泄漏成像方法,能够实现气体泄漏源的可视化定位。该方法首先利用扫描传感器分时采集泄漏源产生的声波信号,然后采用互功率谱和虚拟阵列信号处理技术对泄漏源进行定位。通过仿真讨论了各种因素对定位成像精度的影响,其中包括传感器的数量和阵元间距。在实验平台上进行气体泄漏源的检测和成像实验,验证了该方法的可行性和精确性。结果表明,该方法能够准确可靠地对气体泄漏源进行可视化成像。

多标度条件下资本市场波动的级串方向和结构

对上证综指多标度条件下波动级串方向和结构的实证研究发现，在4days临界标度范围内，大小波动间互为因果；超出临界标度，大小波动间表现出单方向性特征。运用交叉相关系数和功率谱方法从相关性和能量耗散2个角度对多标度波动级串传递方向的分析同样显示，在10^1～10^3min的3个数量级广泛标度范围内，大波动对于小波动具有较强预测能力，波动级串结构表现出大波动影响小波动变化的单方向特征。在此基础上，提出了4类“递进”的资本市场波动级串模型及其运用于风险管理的基本思路。

基于广义互功率谱相位法的声源定位技术

研究如何在复杂噪声和严重混响的室内环境下,提高声源定位系统的性能.首先分析室内麦克风阵列的信号模型,确立一种合适的阵列拓扑结构;其次在复倒谱域对滤波器的各项参数进行仿真比较,得出滤波器参数的最佳值;然后提出一种广义互功率谱相位法,改进了峰值不明显等问题.在Matlab中对多种加权函数进行了仿真比较,进一步改善声源定位结果的准确性.最后对提出的算法进行验证,结果表明,当改进后算法的角度误差和距离误差分别为±10°和±15 cm时,定位成功率能达到80%左右.

条件植被温度指数的多尺度特性分析与应用

基于2008-2013年关中平原冬小麦单产数据和条件植被温度指数（vegetation temperature condition index,VTCI）的干旱监测结果,分别采用Morlet、Mexican Hat和Paul（m=4）3种非正交小波的功率谱分析冬小麦单产和主要生育期VTCI和单产的多时间尺度特征,借助小波互相关度进一步确定两个时间序列在时频域局部相关的密切程度,并以此构建主要生育期加权VTCI与冬小麦单产间的线性回归模型。结果表明,基于同一小波函数确定的主要生育期VTCI的振荡能量不同,而基于不同小波函数确定的同一生育期VTCI的主振荡周期及其与单产对应的小波互相关系数也存在差异,但各生育时期VTCI均存在着6a左右的主振荡周期。基于Paul（m=4）小波的各生育时期VTCI与单产时间序列的多尺度相关性分析的效果最佳（R2^=0.521）,且Paul（m=4）对应的模型的单产估测结果与实测单产的平均相对误差较之于Morlet和Mexican Hat小波函数获得的相对误差分别降低了0.78%和0.30%,表明Paul（m=4）小波函数能更好地用于干旱对冬小麦单产的影响评估研究,也可用于多尺度的干旱影响评估研究。