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由中国科学院声学研究所主持研制的国内第一套合成孔径声纳海试样机于2005年底在浙江舟山海域进行的海上试验中获得圆满成功,并于2006年初顺利通过863专家组验收。该样机不仅填补了国内空白,而且主要指标已经达到国际先进水平。 相似文献
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20世纪中期兴起的星际化学推进了人类对宇宙产生与演化、生命起源和地球环境的认识。天文学与天体物理学、光谱学、基础化学等多学科的互相结合,为星际化学尤其是对星际空间中新型化合物和化学反应的认知突破起到了重要作用。创造性地提出将星际化学的探索和发现引入大学基础化学教学的方案。在分析星际化学所涉及的典型化学知识和应用实例的基础上,初步探讨了本方案的可行性。将化学与星际化学知识相结合的教学方式在拓宽学生的眼界的同时,可以有效增加课堂的趣味性。 相似文献
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阀切换技术在大气样品中六氟化硫快速分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
建立了双柱阀切换技术分析大气样品中的SF6含量的气相色谱-电子捕获检测器(GC-ECD)检测方法。采用规格为3.2 mm×1 m的5A分子筛(40~60目)柱为预柱,规格为3.2 mm×0.5 m的5A分子筛(60~80目)柱为分析柱。在所用实验条件下,平均峰高响应为1.08×10-14 mL/μV,SF6单位体积进样量的色谱峰高的相对标准偏差为2.2%,SF6的最低检测限为6.03×10-13 mL(3倍基线噪声)。采用该方法分析大气中SF6的含量,样品分析时间为1.2 min,于12 min内完成11个空气样品的分析,SF6含量的相对标准偏差2.1%。 相似文献
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深度学习输入特征的选择直接影响其分类性能,为了进一步提高基于深度学习的鸟类物种识别模型的分类性能,该文提出一种多特征融合识别方法。该方法首先通过短时傅里叶变换、梅尔倒谱变换和线性调频小波变换分别计算得到鸣声信号的3种语图样本集,然后分别利用3种语图样本集训练3个基于VGG16迁移的单一特征模型,将3个模型的输出进行自适应加权求和实现融合,并修正了加权交叉熵函数以克服样本不平衡的问题,最后对语图进行分类实现鸟类物种的识别。以ICML4B鸣声库的35种鸟类为研究对象,对比了4种模型的平均识别准确率(MAP),结果表明特征融合模型较单一特征模型的MAP最大提高了0.307;选择输入语图的持续时间分别为100 ms、300 ms以及500 ms,对比不同持续时间下4种模型的测试MAP值,结果表明持续时间为300 ms时4种模型的MAP值均为最高;对比了不同信噪比下4种模型的识别效果,多特征融合模型的识别准确率随着信噪比的下降降低最少。说明在选择合适的语图持续时间后,该文提出的特征融合模型能得到更高的识别准确率,具有一定的抗噪能力,且训练参数少,更适合于少样本鸟类的识别。 相似文献
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为了抑制背景噪声,提高目标识别准确率,该文提出一种基于形状特征的水声图像小目标识别方法。对含有目标的水声图像进行非局部均值去噪处理后,使用OTSU算法自适应选取阈值对去噪图像进行二值化分割,结合形态学处理获得分割后的目标区域;提取目标区域的矩形度、圆形度、几何不变矩等各项形状参数,将目标的特征向量输入随机森林分类器实现对目标形状的识别。在仿真和实测数据集上分别进行了实验,结果表明,该方法对水声图像中的目标具有较高的识别率,可以实现不同高斯噪声背景下的目标识别,相较于其他方法在识别率上有一定提高。 相似文献
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