高炉铁水含硅量的分形结构分析

以山东莱钢1号高炉和山西临钢6号高炉在线采集的铁水含硅量(［Si］)的时间序列为样本, 利用重标级差分析(R/S)和盒维数计算方法, 得出两座高炉［Si］时间序列的Hurst指数H分别约为0.257和0.224, 盒维数D_B分别约为1.712和1.724, 完成了对［Si］值波动复杂程度的定量估计, 证明两者的时间序列均为长程负相关的分形时间序列.随后根据分形迭代函数的理论与方法,确定相关参数,迭代生成模拟的［Si］时间序列, 拟合效果较好. 关键词： 铁水含硅量 重标级差分析 Hurst指数 分形拟合     

基于多重分形去趋势波动分析法的交通流多重分形无标度区间自动识别方法

无标度区间是时间序列在统计意义上存在分形自相似性的尺度范围,是交通流多重分形特征研究中的重要组成部分.为解决交通流多重分形研究中多重分形去趋势波动分析法(multi-fractal detrended fluctuation analysis,MF-DFA)缺乏有效识别无标度区间方法的问题,本文在分析算法过程中交通流波动函数对数曲线突变点性质的基础上,结合传统无标度区间识别方法的构建思想,建立基于MF-DFA算法的无标度区间自动识别方法.以北京市二环快速路外环方向的部分道路为例开展实例研究,通过与传统无标度区间识别方法的结果对比,验证新方法的有效性.研究结果表明:本文方法能自动识别交通流多重分形无标度区间,且稳定性好;案例研究可知交通流短时间内波动较小、自相似性较强,随着研究时间段变长、交通流波动逐渐变大,自相似性逐渐消失,进一步解释了交通流无标度区间的有限性.     

多重分形降趋波动分析法和移动平均法的分形谱算法对比分析

多重分形降趋波动分析法(MFDFA)和多重分形降趋移动平均法(MFDMA)是用来估算一维随机分形信号多重分形谱的两种算法, 已被拓展应用于二维和高维分形信号的分析. 本文简要介绍了MFDFA和MFDMA算法及其在一维时间序列中的应用. 首次系统地从算法模型、计算统计精度、样本量的敏感性、无标度区选取的敏感性、矩选择的敏感性和计算量这六个方面对两种算法进行了对比分析, 以典型多重分形信号BMC信号为例, 分析两种算法的适用性和优劣性. 为实际应用中, 针对具体信号如何选用MFDFA或MFDMA算法, 以及两种算法的参数设置提供了有价值的参考.     

气液两相流波动信号多重分形去趋势波动分析

为了研究不同流型压差波动信号的分形特征,本文首先讨论了多重分形去趋势波动分析对周期信号、随机信号和混沌信号的识别能力,然后运用多重分形去趋势波动分析方法对水平管内气-液两相流压差波动信号进行分析.通过计算广义Hurst指数、尺度函数,多重分形谱,细致量化了压差波动信号的局部及不同层次的波动奇异性.研究结果表明:压差波动...     

多分辨分形理论在高分辨力遥感图像分割中的应用

针对遥感图像的高分辨力特性,提出了基于多分辨分形的遥感图像分割方法。改进了多分辨结构的建立方法,提出了基于Laplacian金字塔的多分辨结构的分形分割法。实验表明,改进的多分辨分形图像分割方法在减少信息冗余度的同时,提高了数据利用率,可有效地对高分辨力遥感图像进行分割分类。     

基于多个无标度区的多重分形分析方法

用计算机模拟生成了多重分形结构,通过对比分析结构的解析多重分形谱和配分函数法计算得到的多重分形谱,总结出多重分形谱可以描述结构在某一无标度区内生长规律的特性,发现结构的各个无标度区都具有研究价值,针对传统方法不能充分利用数据的缺陷,提出了基于多个无标度区的多重分形谱计算方法.     

多重分形分析图象边缘提取算法

提出了一种基于多重分形分析的图象边缘提取算法,通过计算每个象素点的奇异值和多重分形谱,并根据多重分形谱的各种测度修正,提取出图象的边缘信息.在分析图象的各种象素点的多重分形谱特性的基础上,着重分析了多重分形谱常用的若干测度以及选取标准.该算法利用奇异性Hölder指数和多重分形谱以及它们组成的判据来进行图象边缘提取的思路不同于传统的基于梯度的局部极值点来进行图象边缘提取的方法.实验结果表明:该算法可以在保留重要边缘信息的情况下去除不重要细节,更能符合人的视觉心理.     

高炉铁水含硅量序列的动力学结构分析

以邯郸钢铁公司7号高炉在线采集的2000炉铁水含硅量［Si］数据为样本,对［Si］时间序列作了基于逆序数的平稳性检验.然后,在关联积分的基础上,定义了衡量不同时间序列间动力学相似性的“距离”,通过等分采集得到的［Si］序列,计算子序列间的“距离”,发现了高炉冶炼过程中存在显著的动力学结构突变性,最后应用DVV算法分析动力学性质变动下,高炉铁水含硅量［Si］的可预测性. 关键词： 高炉冶炼 平稳性 动力学相似性 可预测性     

油菜光谱的多重分形分析及叶绿素诊断建模

作物信息科学的重要内容是如何利用作物的信息对其进行无损营养诊断,光谱分析是一种有效可行的途径。对于油菜而言,冠层光谱的特征是描述其营养状况的重要指标。但由于原始光谱总是受到一些如环境、气候等外在因素的影响,其巨大的波动导致难以直接用于油菜生物量的诊断。然而,光谱的多重分形特征将保持相对稳定。为研究油菜冠层光谱与叶绿素含量的关系,基于多重分形理论,提出了基于油菜冠层光谱特征的叶绿素定量预测模型和定性识别模型。以24个移栽种植小区和24个直播种植小区的高油酸油菜苗期样本为试验对象。首先,利用流行的多重分形去趋势波动分析提取了6个不同波段范围内光谱的广义Hurst指数和质量指数及其他相关的特征参数,发现它们都呈现典型的多重分形特性。但两种不同种植方式下的光谱特征也存在差异。接着,通过多重分形特征参数与SPAD值的相关分析发现不同波段的光谱所含的有效信息不同。以多重分形特征参数建立单变量油菜叶片SPAD值预测模型,移栽方式、直播方式及混合样本的预测模型相对均方根误差均小于5%。最后,以多重分形特征组合建立识别模型,以Fisher线性判别法识别移栽和直播两种种植方式的最大约登指数为0.902 5,对应最敏感波段为350~1 350 nm。这项有意义的工作为预测油菜叶绿素提供了理论基础和实践方法,也为寻找敏感波段进行识别诊断提供了有效的途径。     

基于多分辨分析的合成孔径声纳相干斑抑制研究

相干斑噪声的存在使合成孔径声纳图像不能正确反映目标的反射特性,严重影响了图像的质量,降低了对图像的分析和理解性能。一个良好的合成孔径声纳图像相干斑抑制算法,必须在有效抑制相干斑噪声的同时,尽量保持图像中的边缘、点目标等细节信息。小波变换具有多分辨特性,可以利用其多分辨特性进行图像噪声消除。由于合成孔径声纳图像相干斑具有乘性噪声的性质,这就需要对其合成孔径声纳图像进行对数变换,把乘性噪声转换成加性噪声。然后对加性噪声进行小波多分辨分析和阈值处理,剔除小于阈值的小波系数后进行逆小波变换和指数变换,从而获得抑制相干斑噪声后的新的合成孔径声纳图像。从相干斑抑制的结果可以看出,基于多分辨分析的相干斑噪声抑制算法能够有效降低合成孔径声纳图像中的相干斑噪声。     

高炉铁水Si含量的修正混沌加权一阶局部预报

基于混沌加权一阶局部预测模型，在拟合预测器过程中，采用矩阵、向量拟合取代单 一变量拟合，对预测模型进行了修正，并将修正的预测模型应用于国内中型高炉（380—750m^3）Si含量预报，取得了很好的效果.同时得出高炉冶炼过程的混沌特征状态量Kolmo gorov熵值，影响着高炉Si含量预报命中率的高低. 关键词： 高炉冶炼 铁水Si含量预报 混沌加权一阶局部预报 Kolmogorov熵     

高炉冶炼过程的混沌性解析

根据Grassberger和Procaccia提出的Kolmogorov熵计算方法，以山东莱芜钢铁集团公司1号 高炉和山西临汾钢铁集团公司6号高炉测得的铁水硅含量时间序列为样本，计算了各自的Kol mogorov熵分别为（01453±00151）nats·h-1^-1和（01553±0014 0）nats·h-1^-1，并估计了两座高炉铁水硅含量可预测的时间尺度分别约为6 88和644h.由Kolmogorov熵均为大于零的有限值，定量地说明了这两座高炉 关键词： 混沌 Kolmogorov熵 高炉冶炼过程 铁水硅含量     

多尺度分析在激光微多普勒效应特征提取中的应用

由于小波变换具有准确度高、抗噪性好等优点,在微多普勒效应探测方面具有很好的应用前景。利用多尺度分析（MRA）将信号进行分解并提取出含有微多普勒效应的低频平滑信息,获取了目标微小振动引起的微多普勒效应。用频谱分析和基于瞬时频率(Instfreq)的时-频域联合分析方法对原始信号及通过MRA分解得到的结果进行了对比研究。结果表明：利用时-频分析对MRA处理后的低频信号进行分析,可更加有效地提取微多普勒效应中振动信号的特征,为目标特征的识别、分类和探测提供了便利。     

Using wavelet multi-resolution nature to accelerate the identification of fractional order system

Because of the fractional order derivatives, the identification of the fractional order system(FOS) is more complex than that of an integral order system(IOS). In order to avoid high time consumption in the system identification, the leastsquares method is used to find other parameters by fixing the fractional derivative order. Hereafter, the optimal parameters of a system will be found by varying the derivative order in an interval. In addition, the operational matrix of the fractional order integration combined with the multi-resolution nature of a wavelet is used to accelerate the FOS identification, which is achieved by discarding wavelet coefficients of high-frequency components of input and output signals. In the end, the identifications of some known fractional order systems and an elastic torsion system are used to verify the proposed method.     

X荧光分析法测定地表灰尘和空调灰中重金属含量

使用X荧光分析法对地表灰尘和空调滤网灰中所含金属元素(Mn,Fe,Cu,Zn,Pb)做了定量分析.结果表明,5种元素在空调灰中的含量都大于其在地表灰尘中的含量,其中Cu,Zn,Pb 3种元素在地表灰尘和空调灰中的含量远远大于四川省表层土壤中对应的平均含量.通过对不同粒径组地表灰尘中重金属含量的分析表明,地表灰尘中五种元素的含量在测量范围内随灰尘直径的变化规律大致相同.     

氢化非晶硅薄膜中氢含量及键合模式的红外分析

Fourier红外透射(FTIR)谱技术是研究氢化非晶硅（a-Si∶H）薄膜中氢的含量（CH）及硅—氢键合模式（Si-Hn）最有效的手段.对用等离子体化学气相沉积（PCVD）方法在不同的衬底温度（Ts）下制备出的氢化非晶硅薄膜，通过红外透射光谱的基线拟合、高斯拟合分析，得到了薄膜中的氢含量，硅氢键合模式及其组分，并分析了这些参量随衬底温度变化的规律.     

Influence of heterogeneities on the electronic properties of hydrogenated amorphous silicon

An attempt is made to highlight the importance of inhomogeneities in hydrogenated amorphous silicon (a-Si:H), in controlling its electronic properties. We note that hydrogen increases the gap in a-Si:H and that hydrogen is distributed inhomogeneously in it. This gives rise to long-range potential fluctuations, which are mostly uncorrelated and usually ignored. These and other such considerations have not only enabled us to gain new insights into the behaviour of a-Si:H in general, but have also allowed us to resolve several unsolved puzzles. Among these are questions like why undoped a-Si:H is n-type, why the creation of dangling bonds upon light soaking (LS) so inefficient, why a-Si:H degrades more upon LS when it is doped, why the reciprocity fails for light-induced degradation, why presence of nanocrystalline silicon improves stability and so on. We provide evidence to support some of our ideas and make suggestions for verifying the others.