顾及土壤类型的土壤Zn含量高光谱遥感反演

目前针对土壤重金属的高光谱反演方法大多集中在单一的研究区域或未考虑土壤类型对反演结果的影响,而土壤类型和成土因素的不同会对土壤属性参数的高光谱反演模型的普适性产生一定程度影响。该研究提出一种顾及土壤类型的重金属高光谱遥感反演方法,根据研究区土壤类型,从土壤样本的实验室光谱中提取对重金属起主要吸附作用的土壤光谱活性物质的特征谱段,分别建立基于土壤光谱活性物质特征谱段的重金属含量估算模型。使用改进的遗传算法(IGA)对特征谱段进行波段优选,使用偏最小二乘回归算法(PLSR)建模,使用决定系数(R²)、相对偏差(RPD)和预测均方根误差(RMSEP)三个指标对不同的建模方法进行评价。以湖南省郴州市东河流域铅锌矿矿区的黄壤和红壤样本数据为例,采集38个黄壤样本和35个红壤样本,从土壤样本的实验室光谱中提取对Zn起主要吸附作用的土壤有机质和黏土矿物的特征谱段,均采用IGA+PLSR方法进行建模。结果表明：不考虑土壤类型即利用全部土壤样本进行建模时,与全谱段建模结果相比,基于土壤有机质和黏土矿物特征谱段的重金属Zn含量反演精度的R²由0.624提升到0....     

基于EMD的谱峭度方法在滚动轴承故障检测中的应用

传统谱峭度方法通常采用基于短时傅里叶变换(Short Time Fourier Transform,STFT)的峭度图方法来实现。针对STFT不能保证对瞬态脉冲这种高度非平稳信号最优的分解效果的缺点,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition ,EMD)的谱峭度方法。该方法首先利用EMD和Hilbert变换得到信号的时频分布,然后将信号的时频分布按照不同层数分成若干频段,通过计算各频段的峭度值得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选择滤波频段进行带通滤波,最后对滤波信号采用包络分析确定故障信息。实验结果表明：相比传统基于STFT的谱峭度方法,本文方法更能准确的获得轴承加速度信号的故障特征频率信息。