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基于稀疏动态主元分析的故障检测方法 预览
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作者 段怡雍 吴平 高金凤 《计算机测量与控制》 2019年第4期46-50,共5页
文章将动态主元分析(Dynamic Principal Component Analysis,DPCA)和稀疏主元分析(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)两种方法结合起来,提出一种新的稀疏动态主元分析方法,并将其用于工业过程的故障检测;所提出的稀疏动态主元... 文章将动态主元分析(Dynamic Principal Component Analysis,DPCA)和稀疏主元分析(Sparse Principal Component Analysis,SPCA)两种方法结合起来,提出一种新的稀疏动态主元分析方法,并将其用于工业过程的故障检测;所提出的稀疏动态主元分析方法通过对过程数据的动态增广矩阵进行稀疏主元的求解,获取稀疏的负荷向量,该方法既考虑到了过程数据的动态特性,又降低了过程数据的冗余度,同时降低了计算负荷,非常适合工业过程的实时故障检测;此外,还提出了一种前向选择算法,用于确定稀疏主元中的非零负荷数目;最后,将所提出方法应用于数值例子和田纳西-伊斯曼过程,并将与主元分析、动态主元分析和稀疏主元分析等3种方法相比较,表明所提方法可以获得更好的故障检测效果。 展开更多
关键词 主元分析 动态主元分析 稀疏动态主元分析 非零负荷 故障检测
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基于2D-PCA与2D-MMC的人脸识别算法 预览
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作者 王程锦 林玉娥 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第8期195-196,共2页
针对传统PCA与LDA算法存在运算量大和小样本问题的缺点,本文提出一种基于2D-PCA与2D-MMC的人脸识别算法,该算法将二维思想引入其中,并利用MMC的算法特性解决小样本问题。在ORL人脸库上的实验也体现了算法的有效性。
关键词 主成分分析 最大间距准则 二维主成分分析 二维最大间距准则 小样本问题
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基于标准距离k近邻的多模态过程故障检测策略 预览
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作者 冯立伟 张成 +1 位作者 李元 谢彦红 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期553-560,共8页
工业产品的生产经常需要在不同模态间切换,多模态过程数据具有多中心和方差差异大等特点.针对多模态过程数据的特征,通过构造标准距离,提出了基于标准距离k近邻的故障检测策略(SD-kNN).首先在标准距离度量下计算样本与其前k近邻的距离;... 工业产品的生产经常需要在不同模态间切换,多模态过程数据具有多中心和方差差异大等特点.针对多模态过程数据的特征,通过构造标准距离,提出了基于标准距离k近邻的故障检测策略(SD-kNN).首先在标准距离度量下计算样本与其前k近邻的距离;其次将近邻距离的平方和的均值作为样本的统计量D^2;最后,根据D^2的分布确定检测方法的控制限,当新样本的D2大于控制限时,判定其为故障,否则为正常.标准距离使不同模态中样本间的近邻距离能够在同一尺度下度量,使得SD-kNN的D^2能够准确反映样本间的相似程度.进行了数值模拟过程和青霉素发酵过程故障检测实验.SD-kNN方法检测出了数值模拟过程的全部故障和青霉素过程95%以上的故障,相对于PCA,kPCA,FD-kNN等方法具有更高的故障检测率.SD-kNN继承了FD-kNN对一般多模态过程的故障检测能力,还能够对方差差异显著的多模态过程进行故障检测. 展开更多
关键词 主元分析 核主元分析 K近邻 故障检测 多模态
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基于线性和非线性算法的高效人脸识别系统 预览
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作者 刘芬 《电子科技》 2019年第7期82-86,共5页
文中提出了一种基于外观的线性和非线性人脸识别方法,所用的线性算法有主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。两种非线性方法分别是核主成分分析(KPCA)及核费希尔分析(KFA),线性降维投影方法基于二阶相依性编码模式信息,非线性方法用于... 文中提出了一种基于外观的线性和非线性人脸识别方法,所用的线性算法有主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。两种非线性方法分别是核主成分分析(KPCA)及核费希尔分析(KFA),线性降维投影方法基于二阶相依性编码模式信息,非线性方法用于处理三个或更多像素之间的关系。首先通过Gabor对图片进行预处理,然后采用线性、非线性分析进行降维。通过马哈利诺比斯-余弦(Mahcos)度量用于定义两幅图像通过相应的降维技术后的相似性度量。实验表明,当与Gabor小波一同使用时,LDA和KFA的性能最高,分别为CMC和ROC结果的93.33%。通过对AT&T数据库400幅图像的综合分析,发现线性和非线性算法的性能受图像分类数目、图像预处理及识别测试集的人脸图像数目的影响。 展开更多
关键词 主成分分析 线性判别分析 核主成分分析 核费希尔分析 人脸识别 降维技术
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基于主成分分析和支持向量机实现膝关节骨龄评估回归算法 预览
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作者 雷义洋 申玉姝 +1 位作者 王亚辉 赵虎 《法医学杂志》 CAS CSCD 2019年第2期194-199,共6页
目的通过方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)、局部二值模式(local binarypatterns,LBP)、支持向量机(support vector machine,SVM)以及主成分分析(principal component analysis,PCA)等机器学习方法构建适用于我国维... 目的通过方向梯度直方图(histogram of oriented gradient,HOG)、局部二值模式(local binarypatterns,LBP)、支持向量机(support vector machine,SVM)以及主成分分析(principal component analysis,PCA)等机器学习方法构建适用于我国维吾尔族青少年骨龄评估的回归算法模型。方法采集维吾尔族12.0~<19.0岁青少年的膝关节DR摄片图像,其中男性样本275例、女性样本225例,采用PCA法对提取的HOG与LBP特征图像进行降维,再以支持向量回归(support vector regression,SVR)算法构建膝关节骨龄评估算法模型。采用随机分层抽样法分别选取男性样本215例、女性样本180例作为SVR模型训练集,并用K 折交叉验证法优化模型参数。剩余样本作为独立测试集,将模型预报年龄与样本真实年龄相比,统计误差范围分别在±0.8岁、±1.0岁的准确率,同时计算平均绝对误差(mean absolute error,MAE)与均方根误差(root mean square error,RMSE)。结果男性年龄误差范围在±0.8岁及±1.0岁的准确率分别为80.67%和89.33%,MAE 为0.486 岁,RMSE 为0.606 岁;女性年龄误差范围在±0.8 岁及±1.0 岁的准确率分别为80.19%和90.45%,MAE为0.485岁,RMSE为0.590岁。结论基于PCA与SVM对膝关节DR摄片图像HOG及LBP特征降维建立骨龄的预报模型,具有较高的准确性。 展开更多
关键词 法医人类学 年龄测定 骨骼 膝关节 支持向量机 主成分分析 方向梯度直方图 局部二值模式 维吾尔族 青少年
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基于激光诱导击穿光谱和拉曼光谱对四唑类化合物的快速识别和分类实验研究 预览
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作者 王宪双 郭帅 +6 位作者 徐向君 李昂泽 何雅格 郭伟 刘瑞斌 张纬经 张同来 《中国光学》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期888-895,共8页
为了实现对四唑类化合物的快速非接触识别和分类,本文搭建了激光诱导击穿光谱和拉曼光谱集成测试系统。首先采集了4种四唑类化合物在1064nm激发波长下的拉曼光谱,包括四氮唑、5-氨基四氮唑、1,5-二氨基四氮唑和1-甲基-5-氨基四氮唑。通... 为了实现对四唑类化合物的快速非接触识别和分类,本文搭建了激光诱导击穿光谱和拉曼光谱集成测试系统。首先采集了4种四唑类化合物在1064nm激发波长下的拉曼光谱,包括四氮唑、5-氨基四氮唑、1,5-二氨基四氮唑和1-甲基-5-氨基四氮唑。通过对特定官能团拉曼峰位的分析,成功地将它们鉴别出来。然后基于激光诱导击穿光谱(LIBS)技术,采集各个样本的等离子体辐射光谱。选取140组光谱数据进行训练,建立分类模型,剩余60组数据对所得的类型区域的准确性进行验证。本文基于主成分分析(PCA)与支持向量机(SVM)相结合的算法,建立了两个分类模型。一是将全谱进行主成分分析,选取前64个主成分,利用支持向量机(SVM)算法建立模型。二是通过对比光谱差异,选取10个特征波长进行主成分分析,选取前3个主成分建立模型。发现前者平均预测准确度只有88.3%,而后者60个光谱样本点全部落在其对应的标准样品类型区域内,分类准确度达到100%。实验结果表明,将激光诱导击穿光谱和拉曼光谱联合使用,可以准确地鉴别四唑类化合物。 展开更多
关键词 激光诱导击穿光谱学 识别和分类 支持向量机 四唑类化合物 拉曼光谱 主成分分析
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小分子有机物对土壤酶活性及微生物多样性的影响 预览
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作者 司鹏 邵微 +4 位作者 于会丽 乔宪生 杨晓静 高登涛 王志强 《中国土壤与肥料》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期75-82,共8页
目前对小分子有机物的研究主要集中在叶面肥方面,较少在土壤肥料的应用方面,而对土壤酶活性以及微生物功能多样性的研究就更少。以分别添加葡萄糖、甘油以及甘氨酸的土壤(25℃培养)为试材,采用酶活性(每15 d取样)测定方法与Biolog-Eco... 目前对小分子有机物的研究主要集中在叶面肥方面,较少在土壤肥料的应用方面,而对土壤酶活性以及微生物功能多样性的研究就更少。以分别添加葡萄糖、甘油以及甘氨酸的土壤(25℃培养)为试材,采用酶活性(每15 d取样)测定方法与Biolog-Eco板技术(取培养45 d的土样),研究小分子有机物对土壤微生物及酶活性的影响。结果表明,3种小分子有机物处理土壤的4种酶活性在15~75 d内,变化规律基本一致;在45 d时葡萄糖处理土壤的过氧化氢酶活性显著高于清水对照(CK)、甘油以及甘氨酸,而碱性磷酸酶活性显著低于其它处理。与CK、葡萄糖以及甘氨酸相比,甘油处理土壤微生物平均吸光度值和功能多样性指标(除指数D外)显著提高,而CK、葡萄糖以及甘氨酸处理之间没有显著性差异。葡萄糖、甘油以及甘氨酸处理改变了土壤的微生物功能多样性以及碳源利用比分,其中甘氨酸和葡萄糖处理土壤胺类利用百分比(AM)几乎为零。土壤微生物多样性与酶活性冗余分析表明,碱性磷酸酶与微生物功能多样性指数S、U、H′、碳水化合物利用百分比以及AM呈显著正相关,相关系数分别为0.588、0.669、0.616、0.678及0.603,与指数D及蔗糖酶活性呈显著负相关,相关系数分别为-0.737和-0.741。由此可知,不同种类小分子有机添加物对土壤酶活性以及微生物功能多样性影响不一,其中甘油显著提高了土壤微生物代谢活性以及多样性指数(除指数D外),而土壤酶活性与微生物功能多样性的主成分分析表明甘氨酸与另外两种小分子有机物存在明显差别。 展开更多
关键词 小分子有机物 土壤微生物功能多样性 土壤酶活性 主成分分析 冗余分析
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马铃薯全粉对面条品质影响的主成分分析研究 预览 被引量:1
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作者 杨健 康建平 +4 位作者 张星灿 刘建 华苗苗 钟雪婷 白菊红 《粮油食品科技》 2019年第1期17-23,共7页
为了探讨马铃薯全粉对面条品质的影响,通过测定添加不同比例马铃薯全粉的面筋特性、蒸煮特性、质构特性和感官评价,并结合主成分分析进行综合评价。结果表明:随着马铃薯全粉添加量的增加,面条色泽呈暗红趋势变化,其面筋含量逐渐降低;面... 为了探讨马铃薯全粉对面条品质的影响,通过测定添加不同比例马铃薯全粉的面筋特性、蒸煮特性、质构特性和感官评价,并结合主成分分析进行综合评价。结果表明:随着马铃薯全粉添加量的增加,面条色泽呈暗红趋势变化,其面筋含量逐渐降低;面条的蒸煮特性、质构特性及感官品质呈现先增加后降低的趋势,说明适量添加马铃薯全粉可以在一定程度上提高面条的食用品质。应用主成分分析法对不同马铃薯全粉添加量的面条进行研究,确定了反映面条品质的3个主成分因子,3个主成分的累积贡献率达到88.35%。为进一步开发高含量马铃薯全粉面条提供数据支撑。 展开更多
关键词 马铃薯全粉 主成分分析 面条 质构特性 品质
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秋葵品种的农艺性状综合分析 预览
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作者 张鲜艳 崔红利 +5 位作者 杜方 王峰 高宇 张飞 程玉清 李润植 《山西农业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第4期79-88,共10页
[目的]本研究旨在筛选适合在山西晋中地区推广种植的秋葵品种。[方法]以9个秋葵品种为试材,联合采用变异分析、主成分分析、聚类分析与灰色关联分析等多元统计分析,对秋葵苗期、植株形态、叶、花、果、种子等32个主要农艺性状进行综合... [目的]本研究旨在筛选适合在山西晋中地区推广种植的秋葵品种。[方法]以9个秋葵品种为试材,联合采用变异分析、主成分分析、聚类分析与灰色关联分析等多元统计分析,对秋葵苗期、植株形态、叶、花、果、种子等32个主要农艺性状进行综合评价。[结果]其变异系数介于2.13%~68.44%,其中节间长变异系数最大,节间长与单果结籽数、6d果长显著正相关,与4d、8d果长极显著正相关,但与单株结果数、2d果长显著负相关,与6d果宽极显著负相关。主成分分析将其综合为果荚发育、壮苗、开花、种子发育等主成成分。聚类分析将9个秋葵品种分成3类,并将红、绿色的秋葵品种区分开来。[结论]灰色关联分析与主成分分析结果基本一致,‘黄秋葵’表现最好,结实特性好,其次是‘绿美人’,这2个品种适于在晋中地区推广。 展开更多
关键词 秋葵 主成分分析 灰色关联分析 综合评价
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一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法 预览
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作者 郑宣传 魏运 +3 位作者 秦勇 王铭铭 陈明钿 赵华伟 《交通运输系统工程与信息》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期134-140,共7页
针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取4个主成... 针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性. 展开更多
关键词 交通工程 突发事件 主成分分析 K-MEANS聚类 分类分级
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博辣天剑朝天椒、皱线1号线椒和陶岭三味辣椒株系的品质分析及评价 预览
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作者 崔桂娟 亢灵涛 +4 位作者 刘伟 袁洪燕 谢秋涛 胡德宜 李高阳 《食品工业科技》 CAS 北大核心 2019年第5期48-52,60共6页
目的:通过对博辣天剑朝天椒、皱线1号线椒和陶岭三味辣椒株系熟果的品质指标包括果形指数、果肉厚度、果腔大小、色度(L*值、a*值、b*值)、物性指标(硬度、咀嚼性、内聚性、弹性、胶着性)、还原糖、蔗糖、总糖、总酸、可溶性固形物、固... 目的:通过对博辣天剑朝天椒、皱线1号线椒和陶岭三味辣椒株系熟果的品质指标包括果形指数、果肉厚度、果腔大小、色度(L*值、a*值、b*值)、物性指标(硬度、咀嚼性、内聚性、弹性、胶着性)、还原糖、蔗糖、总糖、总酸、可溶性固形物、固酸比、氨基酸态氮进行比较分析,并对上述18项品质指标进行主成分分析和聚类分析。结果显示,通过主成分分析和主成分因子分析,得出3种辣椒排名依次为博辣天剑朝天椒、皱线1号线椒和陶岭三味辣椒。聚类分析将辣椒的品质指标分为2类。其中,硬度单独聚为一类,而其余17项指标聚为一类。通过18项指标综合分析来看,博辣天剑朝天椒株系综合品质较好,其果肉厚度、硬度、咀嚼性、弹性等方面要优于皱线1号线椒和陶岭三味辣椒。从整体来看,博辣天剑朝天椒可作为较理想的加工型辣椒株系进行推广和研究。 展开更多
关键词 辣椒 主成分分析 聚类分析 品质评价
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基于大数据挖掘技术的车载自组织网络状态异常检测 预览
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作者 张宏 吕悦晶 《汽车技术》 CSCD 北大核心 2019年第10期48-52,共5页
基于主成分分析法与Apriori关联规则挖掘算法,提出一种利用大数据技术检测车载自组织网络(VANET)运行状态异常的方法。运用主成分分析法从大数据中挖掘出关键评估指标;针对关键指标采用并行关联规则模型,挖掘强关联规则,进而找出主要影... 基于主成分分析法与Apriori关联规则挖掘算法,提出一种利用大数据技术检测车载自组织网络(VANET)运行状态异常的方法。运用主成分分析法从大数据中挖掘出关键评估指标;针对关键指标采用并行关联规则模型,挖掘强关联规则,进而找出主要影响因素;基于历史数据和自组织人工神经网络预测方法,输入主要影响因素值,输出关键评估指标值。对评估指标值进行算例分析,利用VANET状态异常检测方法预测指标概率,结果表明,所提方法得到的预测值较仅使用人工神经网络方法准确性高。 展开更多
关键词 大数据 数据挖掘 主成分分析法 关联算法
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不同酒花葡萄酒香气主成分分析及聚类分析 预览
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作者 段丽丽 戢得蓉 +2 位作者 周凌洁 杨晓仪 唐菊莲 《食品与机械》 北大核心 2019年第9期9-14,25,共7页
采用顶空固相微萃取(HS-SPME)结合气相色谱-质谱联用(GC-MS)对添加哈拉道、捷克萨兹、卡斯卡特、西姆科4种酒花酿造的葡萄酒的香气成分进行检测,比较4种酒花葡萄酒的香气成分相似处及不同点。结果表明:添加卡斯卡特、捷克萨兹、西姆科3... 采用顶空固相微萃取(HS-SPME)结合气相色谱-质谱联用(GC-MS)对添加哈拉道、捷克萨兹、卡斯卡特、西姆科4种酒花酿造的葡萄酒的香气成分进行检测,比较4种酒花葡萄酒的香气成分相似处及不同点。结果表明:添加卡斯卡特、捷克萨兹、西姆科3种酒花的葡萄酒挥发性成分种类增加。主成分分析结果显示,卡斯卡特、哈拉道、西姆科酒样存在着相同的特征香气成分,香气类似。聚类分析将不同的酒花葡萄酒样品聚为两组,一组为哈拉道、卡斯卡特、西姆科,另一组为捷克萨兹,与主成分分析结果一致。两种分析方法能较好区分出加入不同种类的酒花葡萄酒。 展开更多
关键词 酒花 葡萄酒 香气成分 顶空固相微萃取 气相色谱-质谱联用 主成分分析 聚类分析
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基于主成分分析与深度神经网络的快速噪声水平估计算法 预览 被引量:1
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作者 徐少平 李崇禧 +2 位作者 林官喜 唐祎玲 胡凌燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期274-281,共8页
鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值... 鉴于从噪声图像分解获得的原生图块集合的协方差矩阵前若干个特征值(按照升序排序)与图像噪声水平值具有强相关性,提出了一种基于主成分分析和深度神经网络的快速噪声水平估计算法.该算法首先选用原生图块集合协方差矩阵前若干个特征值构成刻画图像噪声水平高低的特征矢量,然后在大量有代表性且已标定噪声水平值的噪声图像集合上利用深度神经网络训练预测模型以实现将特征矢量直接映射为噪声水平值,最后为获得更高的预测准确性,采用粗精预测模型相结合的两步预测方式实现.实验表明:文中算法在各个噪声级别上都具有稳定的预测准确性,且执行效率非常高,作为降噪算法的前置预处理模块具有更好的综合优势. 展开更多
关键词 图像降噪 噪声水平估计 主成分分析 深度神经网络 粗精结合策略
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基于改进的局部方向模式人脸表情识别算法
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作者 罗元 余朝靖 +1 位作者 张毅 刘浪 《重庆大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期85-91,共7页
针对LDP利用Kirsch算子计算8方向的边缘响应值并排序,特征提取速度慢的问题,提出了一种改进的分解局部方向模式DLDP(divided local directional pattern)特征提取方法。将Kirsch算子的8个方向掩模分成2个子方向掩模再分别计算边缘响应值... 针对LDP利用Kirsch算子计算8方向的边缘响应值并排序,特征提取速度慢的问题,提出了一种改进的分解局部方向模式DLDP(divided local directional pattern)特征提取方法。将Kirsch算子的8个方向掩模分成2个子方向掩模再分别计算边缘响应值,获得2个编码(DLDP1和DLDP2),级联两个编码的直方图得到表情特征DLDP。然后利用主成分分析法(PCA,principal component analysis)降维处理。最后用支持向量机进行表情识别,在JAFFE数据库上的实验表明,本文方法与近几年效果较好的特征提取算法相比,不仅缩短了特征提取的运算时间,而且提高了识别率。 展开更多
关键词 表情识别 KIRSCH算子 分解局部方向模式 PCA
改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型预测篦压趋势 预览
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作者 刘兆伦 张春兰 +3 位作者 郭长江 王海羽 武尤 刘彬 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期1217-1226,共10页
以篦冷机关键参数篦下压力为研究对象,提出一种篦压变化趋势预测模型.利用主成分分析对数据降维,以主元序列作为观测序列,构建改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型参数.种群内利用轮盘赌算子选择个体,设计双区与均匀行交叉结合的自适应... 以篦冷机关键参数篦下压力为研究对象,提出一种篦压变化趋势预测模型.利用主成分分析对数据降维,以主元序列作为观测序列,构建改进的多种群算法优化隐马尔可夫模型参数.种群内利用轮盘赌算子选择个体,设计双区与均匀行交叉结合的自适应交叉算子避免局部收敛,进行动态变异率的多项式变异操作提高收敛速度,种群间提出混合师生交流机制的自适应移民算子保证多种群协同进化.仿真表明本文算法可收敛到全局最优,能提高收敛精度和速度,利用该算法建立的模型跟踪性能好,预测精度高,能满足对篦压趋势预测的要求. 展开更多
关键词 主成分分析 遗传算法 隐马尔可夫模型 篦冷机 篦下压力 预测 改进的多种群算法
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短波信道下的跳频信号检测 预览
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作者 李硕 李天昀 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第3期623-629,共7页
针对复杂环境下跳频信号的检测问题,提出一种基于能量特征提取的检测算法.该算法可以准确判断信道内跳频信号的存在性.首先将接收数据投影到能量域内进行白化,抑制接收信号中存在的色噪声;然后通过能量分布特征提取信道内存在的时域连... 针对复杂环境下跳频信号的检测问题,提出一种基于能量特征提取的检测算法.该算法可以准确判断信道内跳频信号的存在性.首先将接收数据投影到能量域内进行白化,抑制接收信号中存在的色噪声;然后通过能量分布特征提取信道内存在的时域连续信号,去除接收信号中存在的短时突发信号;最后利用信道化处理将接收信号分解到各个子信道,通过短时能量对消的方法来检测跳频信号的存在性.对该算法的统计特性,虚警概率和检测概率进行理论推导,并对检测流程进行了实验仿真,验证了算法有效性. 展开更多
关键词 跳频信号检测 均匀信道化 主分量分析
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小金胶囊的HPLC指纹图谱建立及主成分分析 预览
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作者 明凯利 向阳 +4 位作者 杨艳霞 曾添 王丫头 蔡威 朱雯 《中国药房》 CAS 北大核心 2019年第2期188-192,共5页
目的:建立小金胶囊的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并进行主成分分析。方法:采用HPLC法。色谱柱为Agilent TC-C18(2),流动相为乙腈-0.2%磷酸溶液(梯度洗脱),流速为1.0mL/min,检测波长为240nm,柱温为25℃,进样量为20μL。以11-羰基-β-乙... 目的:建立小金胶囊的高效液相色谱(HPLC)指纹图谱,并进行主成分分析。方法:采用HPLC法。色谱柱为Agilent TC-C18(2),流动相为乙腈-0.2%磷酸溶液(梯度洗脱),流速为1.0mL/min,检测波长为240nm,柱温为25℃,进样量为20μL。以11-羰基-β-乙酰乳香酸为参照,绘制15批样品的HPLC图谱,采用《中药色谱指纹图谱相似度评价系统》(2004A版)进行相似度评价,确定共有峰,并采用Minitab 17.0软件进行主成分分析。结果:有1批样品相似度小于0.800,且与其他14批样品比较缺13、14、15号共有峰,可能存在质量差异而未进行相关分析。其余14批样品的HPLC图谱有15个共有峰,指认了3个色谱峰,分别为槲皮素、穗花杉双黄酮、11-羰基-β-乙酰乳香酸;14批样品的相似度为0.889~0.990。经主成分分析,2个主成分因子的累积方差贡献率为94.4%,样品中8、9、11、12、14号共有峰(特别是8、9号共有峰)对应成分的含量变化是导致样品质量差异的重要原因。结论:所建指纹图谱及主成分分析结果可为小金胶囊的质量评价提供参考。 展开更多
关键词 小金胶囊 高效液相色谱法 指纹图谱 主成分分析
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滨海开发带土壤重金属分布特征及来源分析
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作者 崔闪闪 刘庆 王静 《土壤》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期352-358,共7页
以江苏省大丰市为例,研究了土壤中8种重金属的空间分布特征及其与土地利用的关系,并通过主成分分析方法,对其可能的来源进行了探讨。结果表明:研究区8种土壤重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、As、Hg、Ni平均含量分别为17.40、74.38、18.14、0.... 以江苏省大丰市为例,研究了土壤中8种重金属的空间分布特征及其与土地利用的关系,并通过主成分分析方法,对其可能的来源进行了探讨。结果表明:研究区8种土壤重金属Cu、Zn、Pb、Cd、Cr、As、Hg、Ni平均含量分别为17.40、74.38、18.14、0.105、55.58、8.33、0.074、25.73mg/kg,不同采样点之间变异不大。沿垂直海岸线方向,随距海岸线距离增加,Cu、Zn、Pb、Cr、Hg、Ni 6种重金属含量逐渐升高,As含量逐渐降低,Cd含量则先升高、后降低。Cu、Zn、Pb、Cr、Hg、Ni 6种重金属均在水田土壤中含量最高,Cd在旱地土壤中含量最高,As则在滩涂土壤中含量最高。相关分析表明,土壤As含量与其他重金属元素含量的相关性均不显著,土壤Cd含量与Zn、Pb、Hg、Cr含量的相关性显著,与Cu、As、Ni含量的相关性不显著,其他各元素间相关性均达极显著水平。基于主成分分析结果,认为研究区土壤Cu、Zn、Pb、Cr、Hg、Ni 6种重金属元素含量受土壤母质影响较大,Cd含量与农业生产中磷肥施用关系密切,As含量的累积受磷肥施用的影响,但以水稻种植为主的耕作土壤As含量总体上呈下降趋势。本研究可为滨海开发带土地利用规划提供指导。 展开更多
关键词 重金属 含量与分布 滨海开发带 大丰市 主成分分析
气候场主成分回归预测模型在海南岛汛期降水预测中的研究应用 预览
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作者 易灵伟 吴胜安 张亚杰 《海南大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期165-171,共7页
计算与分析了海南岛汛期降水量场的主成分分布及分型特征,选取北半球500hPa高度场、北半球海平面气压场、太平洋海温场3个影响海南岛汛期降水的高影响因子,提取其前25个主成分作为预测因子,通过相关性筛选及逐步回归检验方法,确立降水... 计算与分析了海南岛汛期降水量场的主成分分布及分型特征,选取北半球500hPa高度场、北半球海平面气压场、太平洋海温场3个影响海南岛汛期降水的高影响因子,提取其前25个主成分作为预测因子,通过相关性筛选及逐步回归检验方法,确立降水场与筛选预测因子关系,建立相关高影响因子对主成分的预测方程,通过对高相关因子所构成气候场的主成分预测,最终实现海南岛汛期降水量场的预测.将2016年海南岛汛期降水实况、现有多模式集合预报(MODES)汛期降水预测值及回归预测模型降水预测值进行比对,发现该模型对海南岛汛期降水及极值分布有较好的预测模拟能力,在实际业务中有一定的应用价值. 展开更多
关键词 海南岛汛期降水 主成分分析 双重检验逐步回归 气候统计预测
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