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利用n维有限射影空间上的一些性质,构作了组合群验的数学模型de-析取矩阵,并研究了它的参数和Hamming距离. 相似文献
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研究桉树控制授粉后目标性状的基因作用方式是探索其基因重组规律的重要内容。常规的数量统计分析精度往往不高,而DNA分析的专业要求高,且费时费力。该研究利用近红外光谱(NIRs)研究不同基因型桉树杂交种、亲本及杂交种与亲本间近红外光谱信息的关系,探索NIRs用于桉树杂交种与其亲本判别的可行性和准确性。以控制授粉的桉树亲本及其杂交F1代材料为对象,每种基因型从各自田间试验分别选取10个单株,采集树冠中上部新鲜健康叶片。用手持式近红外仪Phazir Rx(1624)采集桉树杂交种与其亲本叶片的NIRs信息。每单株选10片完全生理成熟的健康叶片,避开叶脉扫描其正面光谱5次,以50条NIRs信息的均值代表单个叶片的NIRs信息,最终每个基因型获得10条NIRs信息。对原始NIRs采用二阶多项式S.G一阶导数预处理。预处理后的NIRs用于多元统计分析,首先对桉树杂交亲本和子代样本进行主成分分析(PCA),直观展示不同基因型的分类情况。然后运用簇类独立软模式(SIMCA)和偏最小二乘判别分析(PLS-DA)两种有监督的判别模式验证NIRs用于桉树杂交种与其亲本树种的分类判别效果。PCA结果显示,不同的亲本间、杂交种间及杂交种与亲本间样本的主因子得分可以清晰地将各基因型分开。SIMCA模式判别分析中,桉树杂交种样本到亲本PCA模型的样本距离显示,待判别样本能够形成单独的聚类,且能直观反映两者的遗传相似。PLS-DA判别结果显示,桉树杂交亲本的PLS模型能通过预测其杂交子代的响应变量将其与亲本准确分开。结果表明,桉树叶片的NIRs信息可以准确地反映桉树杂交子代遗传信息的传递规律,NIRs判别模型可以准确地将各种基因型予以区分。因此,NIRs信息不仅可用于桉树杂交种和纯种的定性判别,还可以分析桉树基因重组过程中加性遗传效应的大小,从而为桉树遗传基础分析及其育种改良研究提供理论支撑。 相似文献
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为了解决线结构光3维测量中噪声光斑对提取精度的影响,采用了密度聚类灰度重心提取算法提取激光光条中心线。该方法由中心线预提取以及中心线最终提取两阶段组成,预提取阶段实现对激光与光斑两者中心线的同时提取,最终提取阶段采用基于连通性的密度聚类算法完整保留激光中心线并剔除噪声光斑。在仿真实验阶段,对大小为600pixel×600pixel、含有激光中心线的图像进行了加噪处理,并使用提取结果与真实中心线之间各点的均方根误差以及运行时间作为考察标准进行了实验研究。结果表明,该方法与传统灰度重心法相比,在高亮度各向异性光斑、高亮度小面积光斑、高亮度点噪声图像的均方根误差分别降低了12.59pixel,15.12pixel和83.36pixel,时间复杂度分别提高了0.383s, 0.412s和0.416s。该方法与传统灰度重心法相比具有更高的提取精度、近似的时间复杂度,且对噪声光斑具有较好鲁棒性,可以在噪声光斑图像中完整提取出光条中心线。 相似文献
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5G时代的到来加快了以车路协同为核心的车联网技术的发展脚步。高效,可靠,安全的通信质量将是实现智能交通管理系统,完善智慧出行的基本要求。因此,针对存在信息窃取者的车联网中继协作传输场景,利用机会式中继选择策略与最大比合并技术设计了直接传输链路与多跳中继转发链路共存的安全传输方案,旨在提高信息传输的可靠性及安全性。同时,在获得信道概率密度函数及累积分布函数的基础上,利用全概率公式等方法推导出基于DF(Decode-Forward)中继协作传输的车联网系统安全中断概率的闭合表达式,其中涉及的信息传输信道均服从Nakagami-m分布,提高了理论推导的难度。最终的仿真实验证实了理论推导的准确性及本方案的可行性。 相似文献
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为了分析雾天多次散射引起的激光透射仪能见度测量误差,结合激光大气透射仪的系统参量,基于平流雾和辐射雾分布模型,采用蒙特卡洛法对激光在雾中的传输特性进行了理论分析和数值模拟,获得了雾天透过率数据,并计算得到了多次散射引起的能见度误差。结果表明,在雾天气下随着空气中含水量的增多,多次散射越明显,透过率测量误差越大,辐射雾的透过率相对误差高达116.76%;同等条件下,当接收机直径为100cm时,辐射雾多次散射引起的能见度测量误差为19.30%;同时选取较小的接收机直径可以减小多次散射引起的能见度测量误差。因此, 在雾天应用激光透射仪进行能见度测量时,需考虑多次散射的影响。此研究结果对实际雾天气下激光大气透射仪能见度的测量具有重要的指导意义。 相似文献