高光谱分析能够高效的估算土壤有机碳含量, 连续小波变换(CWT), 在高光谱数据的噪声去除和有效信息提取方面具有独特优势, 但是经过连续小波变换后的光谱数据被分解为多个尺度, 单一分解尺度信息不能代表不同分解尺度信息, 如何充分利用多分解尺度的小波系数, 成为高光谱估算土壤有机碳含量的难题。 博斯腾湖是我国最大的内陆淡水湖, 湖滨绿洲作为重要的水陆交错带, 具有独特的空间结构和时间结构, 在维持和恢复湖泊生态系统健康方面发挥着重要作用。 以博斯腾湖湖滨绿洲为研究区, 于2020年10月采集138份深度为0~20 cm表层土壤样本, 剔除3个异常值样品, 得到135个有效样品, 室外采集土壤样本光谱, 并通过重铬酸钾－外加热法测定土壤有机碳含量; 将土壤样本的光谱反射率进行Savitzky-Golay平滑滤波处理, 以Gaussian4为小波基函数进行连续小波变换, 将土壤高光谱数据转换为10个分解尺度的小波系数。 利用相关性分析法(CC)、 稳定自适应重加权采样(sCARS)、 竞争自适应重加权采样(CARS)、 连续投影算法(SPA)、 遗传算法(GA)等5种特种波段筛选方法进一步降低噪音, 消除冗余信息, 逐尺度计算小波系数的均方根作为小波能量特征(EF), 将10个尺度的小波能量特征组成小波能量特征向量(EFV), 基于小波能量特征向量建立BP神经网络模型(BPNN)。 结果表明, 连续小波变换可以有效提高光谱反射率与土壤有机碳含量间的相关性, 1~3分解尺度相关性较差, 4~10分解尺度的相关性较好, 相关系数平均值提升43.66%, 相关系数最大值平均提升67.93%。 CC算法筛选的特征波段主要分布于在400~1 500 nm可见光及近红外短波; sCARS、 CARS算法筛选的特征波段集中于1 500~2 500 nm近红外长波; SPA算法筛选的特征波段集中于760~2 500 nm近红外波段; GA算法得到的特征波段基本均匀分布于400~2 500 nm。 高光谱小波能量特征向量EFV可以较好估算湖滨绿洲表层土壤有机碳含量, 6种模型的训练集与验证集R2平均值分别为0.73、 0.74, RMSE平均值分别为7.64、 7.28, RPD平均值为1.95。 模型精度表现为, CC-EFV-BPNN＞sCARS-EFV-BPNN＞Full-spectrum-EFV-BPNN＞CARS-EFV-BPNN＞GA-EFV-BPNN＞SPA-EFV-BPNN。 连续小波变换结合特征变量筛选方法, 提取小波能量特征向量EFV, 有效降低光谱数据维度与高光谱小波能量特征向量模型复杂度, 对于快速估算表层土壤有机碳含量具有重要参考价值。

采用煤矸石陶粒与矿渣制备碱矿渣陶粒混凝土, 可实现煤矸石和矿渣等固废的再利用。为研究龄期与陶粒掺量对碱矿渣陶粒混凝土抗压强度及能量特性的影响, 对不同龄期(1 d、3 d、7 d、14 d、28 d)与不同陶粒体积掺量(0%、25%、50%、75%、100%)的碱矿渣陶粒混凝土进行单轴压缩试验。结果表明, 不同龄期与陶粒掺量下混凝土应力-应变曲线均经历了压密阶段、弹性变形阶段、裂缝开展阶段、破坏阶段, 煤矸石陶粒的掺入使呈混凝土呈现一定的延性特征。抗压强度、弹性模量与龄期呈良好的正相关指数函数关系, 与陶粒掺量呈良好的负相关二次函数关系。随龄期的延长, 总能量和弹性能不断升高, 耗散能先降低后升高; 随陶粒掺量的增大, 总能量和弹性能逐渐降低, 耗散能先升高后降低。

为了克服当前较多可见光与红外图像融合方法在通过图像能量特征融合图像时, 忽略了图像的全局相对亮度特征, 导致融合图像存在红外目标表达能力弱等问题, 文章引入非下采样Shearlet变换, 通过测量图像的相对亮度来融合图像。借助NSST变换来处理输入图像, 解析出图像的低频和高频系数; 采用区域能量函数, 对区域图像所含的能量特征进行测量, 利用图像的全局均值和区域均值, 构造相对亮度测度模型, 求取区域图像的相对亮度特征, 并将区域图像的能量特征和相对亮度特征结合, 对低频系数完成加权融合; 利用图像的行、列、对角维度上的频率值, 建立四维细节测量因子, 以计算出图像的细节特征, 完成高频系数融合, 从而求取融合图像。实验结果表明, 较当前算法的融合图像, 所提算法不仅能更好的显示出图像的细节内容, 而且还能更好的表达图像中的红外目标内容。

高能量脉冲激光水下激发声源信号具有脉宽窄、频带宽的特点, 激光能量在允许的范围内波动时, 激光声信号频域能量分布保持稳定。利用小波包技术对激光声信号在目标物上的回波进行分析, 提取声目标特征信息, 可以达到目标识别的目的。选用db4小波基, 对激光声信号进行4级小波包分解; 将分解后的信号进行能量特征提取, 分析声信号频域能量分布特征; 为了获得激光声信号在目标物上反射前后的时域特征变化情况, 对分解后不同节点信号进行重构, 进行重构信号与原始信号的相关分析, 确定信号的有效滤波频段。数据分析表明, 小波包分析方法可有效地对激光声信号的瞬态特性进行分析, 根据能量特征值选取信号滤波频段可对信号进行有效滤波, 实现了水下不同目标物的分类识别, 可为激光致声水下目标探测研究提供参考。

为了克服遥感图像融合算法主要是利用单一的能量特征对图像信息实施融合, 忽略了光谱特征, 导致其存在光谱扭曲等缺陷, 提出了基于二代曲波变换与清晰度加权的遥感图像融合算法。利用IHS(Intensity, Hue, Saturation)变换对多光谱(MS)图像计算, 分割出MS图像的强度(I)成分。利用二代曲波变换(Curvelet)计算出全色(PAN)图像以及I成分的高、低频系数;采用图像的均值特征, 对图像的光谱特征进行度量, 并联合其区域能量特征, 设计了新的融合规则, 完成低频系数的融合。利用图像的Laplace特征对图像的清晰度进行计算, 以此来构造清晰度加权模型, 进行高频系数的融合;将融合系数经二代Curvelet和IHS逆变换处理后, 输出融合结果。实验数据表明, 较当前遥感图像融合算法而言, 所提算法具备更好的融合效果, 其融合图像的通用图像质量指数值更大, 光谱差异更小。

土壤高光谱在采集过程中难以避免噪声干扰, 造成高光谱数据信噪比较低, 影响土壤有机质含量估测精度。 尝试探究小波能量特征方法, 降低高光谱噪声, 提升土壤有机质含量高光谱估测模型性能。 选取湖北省潜江市运粮湖管理区为试验区, 于2016年9月采集80份深度为0~20 cm的水稻土样本; 土壤样本经风干、 碾磨、 过筛等一系列处理后, 在实验室内采集样本光谱, 并通过重铬酸钾-外加热法测定土壤有机质含量; 利用浓度梯度法, 将总体样本集(80个样本)划分为建模集(54个样本)和验证集(26个样本); 以mexh为小波基函数进行连续小波变换(continuous wavelet transformation), 将土壤高光谱转换为10个分解尺度的小波系数(wavelet coefficients); 逐尺度计算小波系数的均方根作为小波能量特征(energy features), 将10个尺度的小波能量特征组成小波能量特征向量(energy features vector); 逐尺度逐波长计算小波系数与有机质含量的相关系数, 将达到极显著水平(p<0.01)的小波系数作为敏感小波系数(sensitive wavelet coefficients); 利用主成分分析法(principal component analysis)分别计算土壤高光谱和小波能量特征向量的各主成分载荷, 通过比较两者第一主成分贡献率的高低和两者前三个主成分得分的空间离散程度, 判断小波能量特征转换前后建模自变量的主成分信息变化趋势; 基于小波能量特征向量和敏感小波系数分别建立多元线性回归和偏最小二乘回归土壤有机质含量估测模型。 结果表明, 土壤有机质含量越高, 全波段反射率越低, 但不同土样的光谱反射率曲线特征相似, 近红外部分的反射率(780~2 400 nm)高于可见光部分(400~780 nm); 敏感小波系数对应的波长为494, 508, 672, 752, 1 838和2 302 nm; 土壤高光谱与小波能量特征向量的第一主成分贡献率分别为96.28%和99.13%, 小波能量特征向量的前三个主成分散点较土壤高光谱的主成分散点在空间上更为聚集, 表明小波能量特征方法有效减少了噪声影响; 比较全部土壤有机质含量估测模型, 以小波能量特征向量为自变量的多元线性回归模型具有最佳估测精度, 其验证集决定系数(R2)、 相对估测误差(RPD)和均方根误差(RMSE)分别为0.77, 1.82和0.82。 因此, 小波能量特征方法既能够提高数据的信噪比, 提升土壤有机质含量的估测精度, 又实现了土壤高光谱数据降维, 降低了模型复杂度, 可用于土壤有机质含量快速测定和土壤肥力动态监测等研究。

提出了一种对姿态稳健的鼻尖点快速定位算法。在局部基准坐标(LRF)下计算顶点的平面距离能量,并设计了一种新的迭代筛选算法,计算得到候选点;计算候选点集中的每个顶点在人脸三维矢量场中的散度,将散度值最大的顶点作为鼻尖点。在FRGC v2.0和Bosphorus人脸库上对算法进行验证,在Bosphorus库上最终平均每张人脸定位仅耗时0.62 s,在FRGC v2.0库上的定位准确率为95.6%。最后与当前其他算法进行对比,所提算法在速度和精度上均取得了较好的结果。实验结果证明所提算法不仅有望达到实时处理的要求,还具有较高的准确率,且对人脸姿态变化具有稳健性。

采用流体力学模拟方法, 建立了垂直非淹没射流的计算流体动力学模型, 研究了在紫外光诱导纳米颗粒胶体射流中用直径D为500 μm的微孔光-液耦合喷嘴进行抛光加工的冲击动力学, 分析了非淹没射流条件下光-液耦合喷嘴内、外的流场分布情况及其对工件表面的喷射冲击特征, 对紫外光诱导纳米颗粒胶体射流冲击动力学过程进行了理论描述。计算结果表明, 在1 MPa入射压力时, 微孔光-液耦合喷嘴口TiO2胶体的喷射速度约为30 m/s, 其集束匀速喷射距离约为5 mm。在此喷射距离时进行垂直喷射, 在胶束与工件表面的冲击射流作用区域, 其射流静压最大值分布在射流冲击作用中心, 但射流动压及射流合成速度在此区域的截面分布呈“W”形状, 射流动压及速度最大值出现在胶体射流束的外环直径约2 mm处。

行人检测是目标识别领域的一大难点。现阶段用于行人检测的特征维数都比较高，为克服高维特征对实时性的影响，本文运用主元分析(PCA)对特征进行降维，加快检测速度。单一特征的信息有限，本文运用基于线性鉴别分析 (LDA)的线性权重融合原则对一些底层特征 (颜色、梯度、直方图 )和多层次导向边缘能量特征进行特征融合使特征具有多源信息。且上述特征可采用积分图技术进行快速计算，所以行人检测系统的鲁棒性和实时性得到加强。在目标识别领域直方图交叉核支持向量机(HIKSVM)具有分类快，且准确率高的优点，采用其进行分类，系统实时性更进一步提升。实验表明本文方法检测速度和检测率优于经典的 HOG+SVM算法。