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重采样间隔对土壤质地高光谱预测模型精度的影响 下载：70 浏览：493

肖文凭 吕成文 乔天 张梦薇 李鸿芝 《中国土壤》 2019年3期

摘要:
光谱重采样是光谱预处理的基础环节之一,对高光谱预测模型精度有着重要影响。本文采集丰乐河流域162个土样,实验室内对土样进行质地分析和光谱测量,基于不同重采样间隔下光谱反射率R和连续统去除CR数据,利用偏最小二乘PLS回归方法构建土壤粉粒和砂粒含量的高光谱预测模型(R-PLS和CR-PLS),探讨不同采样间隔对土壤质地光谱预测模型精度的影响,分析高光谱数据预测土壤质地的最佳重采样间隔。结果表明:随着采样间隔的增大,R曲线的形状特征发生一定变化,进而导致光谱特征吸收带的变化间接影响着土壤质地的预测精度。比较与分析不同采样间隔下R-PLS、CR-PLS模型预测集评价指标的变化情况,随着采样间隔的增大,粉粒和砂粒R-PLS和CR-PLS模型的预测精度整体上逐渐减小。在相同采样间隔下,R-PLS模型的预测性能总体上高于CR-PLS模型。在R-PLS高光谱预测模型中,粉粒的最佳采样间隔为1～16 nm,砂粒为1～64 nm。该研究可为后续土壤质地的预测提供研究基础和理论参考。

步进频信号慢速小目标长时间积累检测技术 下载：67 浏览：374

原浩娟 史云鹏 高毓泽 《无线电研究》 2019年5期

摘要:
分析了利用步进频信号实现慢速小目标距离-多普勒二维高分辨成像的信号处理方法。针对信号的长时间相参积累容易造成多普勒频谱展宽并最终导致成像结果波形发散的问题,分别提出了时域重采样、频域重采样和多普勒通道对齐3种补偿方法,并对其补偿性能进行了深入分析和比较。针对目标运动在步进帧内产生的耦合时移,提出了分多普勒通道补偿的方法。理论分析及仿真结果表明,采用上述的速度补偿方法,可以在不需要任何目标速度先验信息的前提下,利用步进频信号实现慢速小目标的长时间相参积累及距离-多普勒成像。

基于卡尔曼粒子滤波算法的锂电池SOC估计 下载：47 浏览：430

夏飞1 王志成2 郝硕涛3 彭道刚1 余贝丽4 黄毅敏1 《建模与系统仿真》 2020年2期

摘要:
基于UTS分容柜所测得的实验数据,建立了18650锂电池的三阶Thevenin模型。将扩展卡尔曼滤波算法(Extened Kalman Filter,EKF)作为粒子滤波算法(Particle Filter,PF)的重要密度函数形成了扩展卡尔曼粒子滤波算法(Extened Kalman Particle Filter,EKPF)。对于EKPF算法在重采样过程中存在的样本退化、多样性丧失的问题,提出了一种通过权值排序的优胜劣汰粒子选择算法。采用通过该方法改进的EKPF算法对所建立的三阶Thevenin模型进行电池荷电状态(State of Charge,SOC)估计,实验结果表明,改进EKPF算法的SOC估计精度优于EKF算法和PF算法的SOC估计精度。

温台渔场3种经济鱼类体长频次分布与采样量间关系的比较 下载：70 浏览：509

戴黎斌1，2，3 田思泉1，2，3，4 刘伟成5，6 高春霞1，2，3，4 王家启1，2，3 杜晓雪1，2，3 《水产研究进展》 2021年4期

摘要:
为了量化和比较温台渔场3种经济鱼类体长频次分布与实际收集的观测样本之间的关系，本研究基于收集的样本体长信息能够反映研究区域鱼种真实的体长组成信息这一假设，根据春、夏两季在温台渔场采集的3种经济鱼类(小黄鱼、银姑鱼和龙头鱼)的体长数据，利用计算机模拟方法设计了不同的样本量方案。利用均方差异值(mean square difference， MSD)来量化不同体长组数据之间的频次分布差异，t检验来检测3个研究对象的平均体长是否存在季节性差异。结果显示，①3个研究对象的平均体长存在显著的季节性差异，春季小黄鱼的平均体长[(135.20±19.62) mm]大于夏季小黄鱼[(123.90±19.47) mm]，春季银姑鱼的平均体长[(105.00±46.84) mm]大于夏季银姑鱼[(86.14±21.60) mm]，夏季龙头鱼的平均体长[(199.60±17.40) mm]要大于春季[(180.00±17.92) mm]。此外，3个研究对象的主要体长范围也具有季节性差异。鱼种间的生物学差异及其体长组成季节性差异会影响体长频次分布精度与不同样本量之间的关系；②模拟研究中体长组个数的设置会影响体长频次精度的估计。当样本量较小时，MSD值随体长组个数的增加而增加，研究结果认为在有效样本量为50的假设前提下，体长组设置为10组对于体长频次精度的估计更加有利。③体长频次分布的精度变化可作为设置有效样本量的依据。在基于单个站点50个样本量能够反映温台渔场3种经济鱼类真实体长结构的假设下，根据研究结果，建议将春季小黄鱼的采样量设置为30～40个，春季银姑鱼的采样量设置为42～48个，春季龙头鱼的采样量设置为34～40个。
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