中国棉花价格波动规律研究——基于X12和H-P滤波法的实证分析

以2002年9月-2020年6月间214个月度中国棉花价格数据为基础,运用X12季节调整法、H-P滤波法及比重法对中国棉花价格波动规律进行了研究.结果表明,中国棉花价格波动的主导因素是趋势因素,其次是周期性因素,季节因素和不规则因素对棉花价格波动的影响极小;2014年后季节性因素波动显著减弱;趋势因素总体上呈现倒"V"字型的特征;中国棉花价格波动的平均周期为36.2个月;趋势因素、周期因素、季节因素、不规则因素对中国棉花价格波动的平均贡献率分别为101.6581%、1.6872%、0.0067%、0.0067%.最后,依据研究结论提出了降低棉花价格波动风险的政策启示.     

Photoacoustic Imaging of Animals with an Annular Transducer Array

A photoacoustic system with an annular transducer array is presented for rapid, high-resolution photoacoustic tomography of animals. An eight-channel data acquisition system is applied to capture the photoacoustic signals by using multiplexing and the total time of data acquisition and transferring is within 3 s. A limited-view filtered back projection algorithm is used to reconstruct the photoacoustic images. Experiments are performed on a mouse head and a rabbit head and clear photoacoustic images are obtained. The experimental results demonstrate that this imaging system holds the potential for imaging the human brain.     

新型自适应光学双光子荧光显微镜研制成功

像差问题一直困扰着光学领域的工作者。像差会使光波前发生形变，不仅降低成像的信噪比和分辨率，使得很多时候我们只能“雾里看花”，更甚者，产生赝像，或无法获得有意义的图像。像差问题对双光子成像的影响尤为严重，因为在那里，荧光信号对人射光强度的依赖是平方关系.     

基于小波纹理特性分析的视频烟雾检测算法研究

为了克服由于烟雾稀薄、远景以及风速带来的干扰,实现火灾的及时准确检测,提出了一种有效的基于小波纹理特征分析的视频烟雾检测算法。该算法首先利用混合高斯模型提取运动区域,对运动区域进行网格化和二维离散小波变换以获取局部信息;然后利用灰度共生矩阵提取每个网格的纹理特征;最后利用自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和联合判别准则进行训练和火灾判断。实验表明,该算法检测率达到了94.8%,误检率为1.1%,证明该算法可以充分挖掘图像的局部信息,并提高了检测烟雾的空间分辨率,适宜多种场景,可靠性较高。     

一种改良Kalman滤波参数辨识粗对准方法

针对传统基于g信息的粗对准的捷联惯导系统中,受传感器噪声的影响,存在效视运动无法提取和双向量共线的缺点,提出了一种基于改良Kalman滤波的参数辨识粗对准方法。该方法通过构建视在重力在初始载体系中的映射模型,利用改良Kalman滤波进行模型参数辨识,然后通过识别参数重新构建视在重力在初始载体系中的映射,解决了由于传感器噪声导致有效视运动无法正常提取的缺点。利用识别参数具有随估计次数增多得到优化的特点,构造初始时刻和最终时刻向量,避免双向量共线问题。利用改良Kalman滤波算法的自适应特点,优化参数识别精度与速度。转台实验表明,采用改良Kalman滤波方法航向对准精度为-0.0414°,标准差为0.041°,而传统RLS方法得到的航向精度为-0.0738°,标准差为0.128°。由此可知,本文提出的方法性能更优。     

基于似然分布的样本数自适应UPF算法

针对粒子滤波算法的实时性较差,计算量随着粒子数的增加成级数增加,提出一种基于似然分布的样本数自适应UPF算法。该算法以UPF为基础,吸收了似然分布自适应和样本数自适应的优点,在每一步状态方差估计中规定样本数的下限,同时考虑状态方差过大和过小的情况,在重采样阶段嵌入似然采样,根据反映量测噪声实时统计性能的精度因子?自适应地调整似然分布状态,使之尾部更为平坦,增加先验和似然的重叠区,减少粒子退化。利用UT变换获得各个粒子的重要性密度函数,并将最新的量测信息引入到重要性密度函数设计以及重采样过程中,从而达到提高算法估计性能的目的。将提出的算法应用到SINS/SAR组合导航系统中进行仿真验证,结果表明,与PF和UPF算法相比,提出的基于似然分布的粒子数自适应UPF算法能有效改善滤波性能,提高解算精度。     

基于光子晶体单向传输波导的通道下路滤波器(英文)

基于光子晶体单向传输波导,设计了一种三端口和两种四端口结构的通道下路滤波器.为取得100%的通道下路效率,运用实时耦合模理论对这三种结构进行了分析.理论分析表明该通道下路滤波器比利用光子晶体普通介质波导设计的通道下路滤波器具有更简单的结构,降低了器件制作难度.用有限元方法对滤波器结构进行了数值仿真分析,仿真计算结果表明所设计的三种结构具有超过90%的通道下路效率,与理论分析结果相符合.     

基于NLMS自适应滤波的近红外光谱去噪处理方法研究

为了去除直接采集的近红外(NIR)光谱中含有的噪声,将归一化最小均方(NLMS)自适应滤波方法引入到NIR光谱去噪领域中。以51份土壤样品的NIR光谱为研究对象,探讨NLMS自适应滤波方法在NIR光谱预处理中的应用,并将处理后的结果与土壤中有机质的含量相关联,建立模型。结果表明,通过NLMS自适应滤波去噪后的光谱,预测集的相关系数r由处理前的0.8284提高至0.9654,预测均方根误差(RMSEP)由处理前的0.3385降至0.1606。由此可见,NLMS自适应滤波对NIR光谱的去噪有显著效果,可以有效地提高光谱的分析精度和模型的稳健性,为NIR光谱的预处理提供了一种新方法。     

基于自适应混沌控制的外汇干预有效性研究

中央银行外汇干预的有效性一直是金融领域研究和争论的热点问题,并且至今尚未达成一致的结论,寻找科学的理论与方法对其做进一步的探讨具有重要意义。针对该问题提出一种新的解决方案,即在扩展Dorn-busch汇率模型基础上,运用自适应混沌控制方法指导外汇干预策略,试图通过检验干预是否能够控制汇率时间序列的混沌行为并最终达到稳定汇率的目的,来论证外汇干预的有效性。仿真结果表明,通过自适应地寻找合理的干预尺度,外汇干预行为最终能够成功地将汇率稳定在系统均衡水平上。研究成果不但为外汇干预有效性给出了理论支持,还为中央银行外汇干预策略的制定提供了参考。     

基于时变相位屏的非等晕成像数值模型及验证

基于多层薄相位屏光传输理论,建立了包含光传输过程、大气分层、相位屏实时连续变化、太阳扩展目标非等晕成像的数值模型,并从相位结构函数、大气相干长度及等晕角等方面进行了分析验证.在H-V 5/7和H-V 10/10两种强弱湍流模型下,大气相干长度及等晕角的绝对误差分别在0.02m和0.3″以内.结果表明,建立的非等晕成像数值模型在时间和空间上的统计特性符合实际应用需求,为研究非等晕误差在太阳稳像及自适应光学系统中的影响提供了可靠的模型支持.