基于邦纳多球谱仪探测的中子能谱解谱研究

在中子辐射领域,中子解谱问题备受关注。邦纳多球谱仪常用于中子能谱探测,最大熵法可针对多球谱仪探测数据进行中子解谱。基于此原理,建立包含邦纳多球谱仪的仿真模型,以蒙特卡罗方法的模拟结果作为先验谱,使用基于最大熵原理的最大熵反卷积(MAXED)方法进行中子解谱,结果证明了方法的有效性和准确性。通过增加蒙特卡罗方法的随机粒子数,获得了精确度不同的多组先验谱,对于不同的先验谱,最终解谱结果均可获得统计学显著性,解谱结果有效。经过对比,先验谱越精准,最终解谱结果准确度越高,说明通过合适的降方差方法获得准确的蒙特卡罗计算结果至关重要,可为后续研究和实验提供参考。同步使用了基于迭代算法的GRAVEL方法进行中子解谱,两种解谱方法计算结果对比进一步证明了MAXED方法解谱的优越性能。

孤独症者的预测编码缺陷:前馈联结异常还是反馈联结异常?

依据预测编码理论,研究者提出预测缺陷是孤独症谱系障碍(Autism Spectrum Disorder,ASD)个体感知运动、认知学习和社交言语等多领域缺陷的基础,即孤独症的预测缺陷假说(Predictive Impairment inAutism,PIA)。在PIA中,研究者基于贝叶斯和层级性推理分别提出“低先验”和“高且不灵活的预测误差精度”两个假说,然而上述假说并未得到一致证据支持。ASD个体在不同领域中不同先验的相对权重并非普遍降低,而是具有广泛的任务或情境敏感性。关于ASD个体是否具备基于环境波动调节预测误差精度的能力,也尚存分歧。此外,关于其潜在机制,是神经调节系统异常导致的自下而上前馈联结异常,还是预测脑区功能异常导致的自上而下反馈联结异常,尚无定论。由此可见,虽然该理论为ASD提供了统一的解释框架,但仍需更多研究证据进行修正和完善,以期为早期筛查和诊断、治疗和教育实践提供指导。

光谱先验知识在植被结构遥感反演中的应用

针对绿色植被反射光谱的特点 ,指出植被反射光谱曲线的相对位置关系可以作为先验知识应用到对植被结构的反演中 ,提出了在绿光、红光和近红外波段重新构造光谱参数 ,并利用波段差值和比值描述光谱先验知识进而反演树冠结构参数的方法。经大量的模拟反演及统计分析表明 ,相对于各波段单独反演再对结构参数取平均的方法 ,该方法的抗噪声能力得到了明显的增强。对实测反射率数据的反演发现 ,引入光谱先验知识后的结果更为接近测量值。

基于地物空间信息的浮动先验概率最大似然分类研究

利用遥感影像对地物进行分类识别时,既需要考虑地物波谱信息,也需要考虑其空间信息。现有遥感分类方法主要集中在利用像素的波谱信息,对各个像素进行独立分类,忽略了地物空间信息。考虑到传统最大似然分类(MLC)方法包括先验概率和条件概率密度函数两个核心环节,提出基于空间信息的浮动先验概率MLC方法,融合空间信息和波谱信息,以提高分类精度。在分析地物空间信息的基础上,总结了基于空间信息的浮动先验概率确定原则和依据,包括地物几何空间特征、情景特征、临近像素空间自相关定律、景观参数等,并设计了基于地物空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率确定算法和分类流程。通过分类试验和误差矩阵分析,结果表明:基于空间特征和临近像素空间自相关定律的浮动先验概率MLC方法,能够融合地物的波谱信息和空间信息,克服最小距离、MLC等基于像素波谱信息的分类方法的缺点,显著提高地物分类精度。

贝叶斯统计方法在海浪方向谱研究中的应用

较详细介绍了贝叶斯统计方法在海浪方向谱估计中的应用，指出先验分布 的不同对估计结果没有影响，由于均匀分布与最大熵原则相对应，使其具有某种特殊 性．数值模拟表明贝叶斯方法对双峰方向分布估计的有效性，将其应用于黑海实测 资料，证明双峰方向分布的出现依赖于估计方法分辨力的大小，而用最大似然法得到 的双峰方向分布值得怀疑．最后给出出现双峰方向分布的一种可能物理解释。

CR系统谱感知技术研究

认知无线系统中谱感知是基础与前提,以认知无线系统谱感知的研究为主题,在综合相关研究成果的基础上从谱感知研究的核心技术内容入手,着重对有关本地检测的技术手段、先验知识的参考应用、谱预测与主用户网络信息的利用等关键性问题进行了阐述分析,对涉及问题解决的核心要点进行了概括分析,同时在综合考虑认知无线系统工作应用实际的情况下,对今后认知无线系统谱感知研究需要重点关注的方向进行了讨论分析。

基于小波阈值多窗口功率谱估计的语音增强

提出一种有效的先验信噪比平滑方法.该方法从先验信噪比的定义出发,使用小波阈值多窗口功率谱估计方法减小语音功率谱和噪声谱的方差,从而实现先验信噪比的平滑.实验证明,该先验信噪比平滑方法解决了直接判决法在语音开始端能量较大情况下的先验信噪比延时问题,并且提高了先验信噪比的准确性;同时结合该平滑方法的语音增强方法能有效抑制"音乐噪声",尤其在低输入信噪比时效果明显.

LY12CZ铝合金腐蚀疲劳研究进展

综述了LY12CZ铝合金腐蚀疲劳机制及影响疲劳裂纹扩展的因素,探讨了采用加速腐蚀当量折算谱模拟日历腐蚀环境对飞机结构主体材料LY12CZ先做加速腐蚀再进行疲劳试验的方法;并介绍了该方法在计算飞机日历寿命上的最新研究进展和未来的发展方向.

基于人工神经网络的预腐蚀铝合金疲劳性能预测

通过对 BP神经网络算法分析和收敛性改进 ,从获得的预腐蚀和疲劳试验数据中通过训练建立了LY1 2 CZ铝合金腐蚀性能和疲劳特性与预腐蚀温度和时间的映射模型 ,从而可预测铝合金在一定预腐蚀环境谱下的最大腐蚀深度和疲劳特性。神经网络算法采用 BP算法 ,网络结构采用 2 -4 -2形式。结果表明 。

基于压缩感知的机载雷达GLRT检测器

利用正确的先验知识,比如先验杂波谱,往往能够提高检测性能。讨论了在已知和未知先验杂波谱下的机载距离扩展目标检测问题。已知先验杂波谱情况下,提出了基于知识辅助的广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)检测器。在先验杂波谱未知的情况下,提出了基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)的GLRT检测器。将提出的检测器和传统的检测器进行对比。仿真结果表明,所提出的检测器相比于传统的检测器在性能上有所提高。

基于空时域信息融合的水面垃圾显著性检测

针对现有目标检测算法在水面垃圾检测中,由于图像存在光照、水纹、倒影等干扰导致的算法鲁棒性不足的问题,提出了一种融合空域先验信息和频域相位谱的水面垃圾显著性检测方法。在空域融合基于背景先验、局部对比度先验和暗部区域先验信息生成的最小障碍距离图、对比度图和背景图,得到初始的水面垃圾显著图;在频域对图像相位谱进行低秩分解再加权融合,得到冗余较少的显著目标。实验证明,该方法准确率可达96.4%,可有效抑制波纹、光照、倒影的干扰。

融入先验信息的深度学习地震子波振幅谱估计

地震子波的提取对于地震资料处理有着至关重要的作用。地震子波由振幅谱与相位谱表征,因此估计地震子波的振幅谱是关键步骤。常用的地震子波振幅谱提取方法对反射系数类型以及地震子波形态都有一定限制,导致这些方法无法广泛应用于实际地震数据处理。为了准确获取地震子波振幅谱,提出一种融入先验信息的深度学习方法。首先,基于地震子波谱具有光滑性这一先验信息,对观测地震数据进行预处理;然后,将平滑后的地震记录振幅谱输入一个12层的深度神经网络,得到地震子波振幅谱。与传统的谱模拟方法相比,该方法不需要任何反射系数假设,不仅能够对单峰和非单峰地震子波振幅谱进行很好的估计,还可避免各种多项式拟合方法中的参数估计以及有效频段估计带来的计算误差,具有较好的抗噪性。模型算例和实际数据的测试结果都证明了该方法的优越性。

基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究

多谱CT成像是通过不同谱段的CT图像表征检测对象中的不同组分。为了便于在同一视图中显示所有组分的信息,需要研究多谱CT序列的融合方法;但是常用融合方法如加权平均法、小波变换融合法等都是针对图像细节信息的优化,不能表达组分的物理特性,从而导致融合图像的灰度不具有物理表征性,影响CT的定量检测。为此,结合具有物理表征特征的数据约束模型(DCM),开展了基于先验组分的多谱CT序列DCM融合算法研究。首先通过能谱滤波分离的成像方法获得多个能谱范围内的多能投影数据,采用TV-OSEM算法重建不同能谱段的CT序列;其次,利用传统DCM模型和改进DCM模型分别对多谱CT序列进行融合,传统DCM模型是严格单能的,由于滤波后能谱的非严格单能特性,其融合结果不能表征出对象序列中的全部组分。针对此问题提出了改进DCM模型。改进DCM模型选择了新的体元定义,并且在多谱CT序列融合中引入先验组分作为参照,通过先验物质对融合结果中其他物质进行校准,实现检测对象中各组分位置的准确分布。仿真实验表明,该方法可从物理表征正确性的角度,实现多谱CT序列融合,在满足CT序列中不同组分区分的同时,其融合图像的灰度具有物理可参照性,有利于后续的CT定量检测。

基于频谱扩展-压缩(SSC)的移频干扰分析

欺骗干扰一般通过模拟雷达目标信号特征,使雷达获得假信息而丢失真实目标信息,达到欺骗目的。移频干扰作为欺骗干扰的一种产生方式,可以弥补延时转发式干扰在面对重频参差雷达、步进频雷达等新体制雷达时无法产生稳定前移假目标的缺点,而常规移频干扰必须了解被干扰雷达的调频斜率等先验知识,使其在面对调频斜率捷变雷达时,不能产生理想的欺骗干扰效果。本文主要阐述一种新的移频方式以及利用MATLAB分析其干扰原理及效果。

先验知识在不同转速下齿轮智能故障诊断中的应用

齿轮智能故障诊断模型的训练数据通常来自特定转速下进行的振动实验,当齿轮传动系统实际运行转速与振动实验不一致时,诊断模型有可能失效。由齿轮传动系统振动机理分析可知:齿轮传动系统振动响应信号中包含了随转速变化幅度大且不能反映真实故障情况的干扰成分;振动响应信号幅值谱中具有对转速变化不敏感的故障特征。根据齿轮传动系统的结构、运行参数以及振动特性等先验知识,去除振动响应信号中的干扰成分,并以剩余信号的幅值谱作为诊断模型的输入样本,能够减小不同转速下同类别样本之间的特征差异,有效提高模型的泛化能力,使其能够适应一定程度上的转速变化。

低活化铁素体/马氏体钢原奥氏体晶界显示技术探讨

基于原奥氏体晶界浸蚀机理,通过评价低活化铁素体/马氏体钢原奥氏体晶界的显示效果,对浸蚀剂的配方、缓蚀剂含量及浸蚀时间进行了研究。结果表明:该钢在氯化铁+硝酸水溶液中可以浸蚀出马氏体板条及板条界面处弥散分布着的形貌与尺寸不同的细小析出相,而原奥氏体晶界显示效果不佳;饱和苦味酸水溶液+缓蚀剂能浸蚀出清晰的晶界。缓蚀剂过少,浸蚀速率过高,控制难度较大,达不到抑制晶内组织显像的效果;缓蚀剂过多,易在金属表面吸附成膜,浸蚀速率过低,晶界和晶内组织的浸蚀显像同时受到抑制。在100mL饱和苦味酸水溶液+08.g缓蚀剂中微沸热浸蚀4min,该钢的晶界清晰可辨。对比能谱分析结果可知,最优浸蚀配方的金相图能更直观地辨识出晶界和晶粒大小,对制样要求较低,图片采集过程更加简单、高效。

贝叶斯框架下的自闭症感知觉异常

自闭症谱系障碍(autism spectrum disorders,ASD)是一种复杂的神经发育疾病,其典型特征是社交障碍、限制和重复的行为和兴趣.此外,ASD个体往往表现出感知功能的非典型性(如感觉超敏感或低敏感).先前的知觉理论只能部分解释ASD个体与典型发育个体(typically developing,TD)之间的差异.Pellicano和Burr提出了贝叶斯预测模型,通过贝叶斯计算建模和预测编码理论将感知过程概念化,从新的角度去理解这种差异.该模型描述了感觉自下而上和认知自上而下的过程如何共同作用,并以不同的方式塑造了ASD的感知.本文对贝叶斯模型进行了全面的回顾,其中最突出的两个理论是“弱先验假设”和“ASD预测误差高且不灵活精度的假设”(HIPPEA).我们从高级的社会认知功能上和不同的感觉通道角度上检验了这些理论.结果显示,目前支持贝叶斯预测理论的证据是混合的,有的研究支持ASD个体的先验不足或在不断变化的环境中调整这些预测的灵活性较差,也有的研究指出ASD个体能够学习预测,拥有完整的预测能力,贝叶斯先验的整合上没有差异,还有一些研究在行为与神经影像学发现不一致.尽管贝叶斯ASD理论很有前途,可以帮助我们更好地理解ASD患者的非典型感知觉,但它在实证方面还面临着挑战.基于此,我们提出了现有研究的局限和未来发展的建议.总之,贝叶斯预测模型自提出以来,已经得到了有效应用和不断的验证.然而,该理论仍然是一个不断发展的概念,未来还需要大量的研究来更新和改进.

多维域低零功率通信

无线信道的开放性使得无线通信链路极易受到窃听和攻击.随着硬件设备的发展和信号处理技术的进步,无线通信链路面临的安全威胁日益严峻,亟需一种更为有效的防护机制保障无线通信链路的安全.为此,本文从能量博弈的角度提出了基于信号能量弥散的多维域低零功率通信体制,通过隐藏通信信号和行为来避免恶意用户对无线通信链路监听和攻击.该体制以直接序列扩频技术为基础,以通信行为的隐匿为目标,通过将信号能量在时、频、空、码和极化等多维参数空间进行弥散,增加侦听方的能量收集难度,提升信号的隐蔽性.本文以侦听方有关多维域信号参数的先验信息为基础定义信号的隐蔽性,并结合概率论、信息论和信号检测理论建立多维域低零功率通信系统的数学模型,分析了系统的可达性能极限,揭示了侦听方先验知识对隐蔽通信速率的影响,为后续研究工作的开展奠定了理论基础.结果显示通过信号能量的多维域弥散合法用户间的通信速率能够突破传统1/2次幂的变化规律,实现高效隐蔽的信号传输.

协同多时相波谱特征的不透水面信息级联提取

不透水面作为反应城市表征变化和区域城镇化的重要技术指标,其位置、图斑大小、空间分布等信息在地表水热循环和能量平衡等领域被广泛需求。传统方法大都基于单一时相信息提取不透水面,而忽略多时相所蕴含的丰富信息。因此,本文提出多时相信息融合的不透水面级联提取方法,利用Landsat-8 OLI遥感影像分析归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)、改进的归一化水体指数(Modified Normalized Difference Water Index, MNDWI)和归一化建筑指数(Normalized Difference Building Index, NDBI)年内时序变化特点和典型地物间多时相波谱曲线的协同特征,并归纳不透水面多时相变化规律;再根据先验知识所获取的有效地表信息,进行多时相分级提取不透水面信息。此外,基于实地考察数据和同期2 m GF-1遥感影像屏幕数字化生成30 m不透水面图斑,进行精度验证、分析和对比单时相、四季相及多时相3种时序情况下的提取精度。结果表明:单时相提取不透水面总精度最低,四季相提取精度优于单时相,而多时相提取精度最高(精度可达93.66%,Kappa系数为0.81)。本方法在偏远城镇不透水面的有效识别中显露潜在优势,可为不透水面提取方法融合时序波谱特征提供新思路。