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本文提出一种用于海洋温跃层边界提取的组合算法,该算法基于调整判定阈值后的垂直梯度法和一种改进函数模型几何形态后的拟阶梯函数逼近法。为验证该算法对于温跃层边界提取的适应性、客观性,利用中国Argo实时资料中心发布的全球海洋Argo网格资料集(BOA_Argo),选取2018年夏季0°~30°N,135°E~165°E所在的太平洋区域的温度剖面数据进行处理,结果表明,该算法对低纬度海区温度剖面拟合质量较好,拟合均方根误差普遍低于1.3℃,而且提取到的温跃层上下边界在纬向更加平缓,然而对于中高纬度海区的温度剖面,组合算法的处理效果不佳,更适合直接通过垂直梯度法进行温跃层的提取。 相似文献
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评定柱后衍生–液相色谱法测定蔬菜中克百威残留量的不确定度。根据JJF 1059.1—2012 《测量不确定度评定与表示》和JJF 1135—2005 《化学分析测量不确定度评定》中有关规定,对该方法建立不确定度评估结果计算的数学模型,对测定中的不确定度来源进行分析和评估。测量不确定度的主要来源包括标准溶液稀释过程、样品的称量、样品溶液的稀释定容、重复性测量,分别对不确定度分量进行计算,并合成相对标准不确定度。当蔬菜中克百威和3-羟基克百威残留量为0.020 mg/kg时,扩展不确定度分别为0.001 3、0.001 6 mg/kg(k=2),克百威和3-羟基克百威残留量分别表示为(0.020±0.001 3)、(0.020±0.001 6) mg/kg(k=2)。该方法确定了不确定度主要来源为标准溶液的稀释过程,为检验结果的准确性及可靠性提供了技术依据。 相似文献
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建立微波消解–电感耦合等离子体原子发射光谱法同时测定儿童唇膏产品中硼、铝、钛、铬、锰、钴、镍、铜、锌、砷、硒、锶、镉、锡、锑、钡、汞、铅和铋等19种有害元素。取样量为0.5 g时,硝酸用量为5.0 mL,过氧化氢溶液(质量分数为30%)用量为2.0 mL,采用微波消解法处理样品。优化的电感耦合等离子体原子发射光谱仪工作条件:射频功率为1.20 kW;等离子体气流量为12.00 L/min;雾化气流量为0.70 L/min;辅助气流量为1.00 L/min;蠕动泵转速为12 r/min (分析)和80 r/min (清洗)。19种元素的质量浓度在0.10~5.00 mg/L范围内与其对应的信号强度成良好线性关系,相关系数均大于0.999,检出限为0.12~22.80 μg/L,加标回收率为80.9%~96.4%,测定结果的相对标准偏差为0.38%~4.89%(n=6)。 相似文献
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对含不确定性结构的奇异摄动时滞离散控制系统进行稳定性研究.通过设计一种新的Lyapunov-Krasovskii泛函,基于Lyapunov稳定性理论,在时滞依赖情形下,采取交叉项界定技术、线性矩阵分析方法并运用引理,推出在零到奇异摄动上界的整个区间范围内系统渐近稳定,给出充分性的稳定性判据.之后,再对其进行理论加深和推... 相似文献
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为了促进分布式能源发展,我国颁布了一系列优惠政策,但分布式能源项目发展是否合理,需要从技术和经济角度进行后评价.选取了16个适用于分布式能源项目的技术经济后评价指标,定义了各关键指标的计算方法,根据重要相关性设置了指标权重值,编制了指标评价标准,构建了基于成功度法的技术经济后评价模型.以燃气轮机发电技改项目为例进行了实... 相似文献
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为了实现利用最小偏向角法对无定形流体的高精度折射率测量,设计了一种全新的恒温空心三棱镜装置,对该装置的光路和恒温组件进行精确设计,将其应用于测量液体折射率,对测量结果和不确定度进行定量分析。首先,通过对三棱镜光学平面的精确设计和加工,实现对测量光线的精准控制。其次,通过对恒温夹套内空心管路的迂回设计,使测量池内液体的温度波动和温场均匀性满足高精度折射率测量要求。最后,将该装置应用于液体折射率测量,定量分析了各影响因素的测量不确定度。实验结果表明:对于水、异辛烷、四氯乙烯3种液体,其折射率测量精度达到10-7,测量不确定度可低至10-5。实现了用最小偏向角法对液体折射率的高精度测量。 相似文献
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高反光表面的三维面形测量是光学三维测量领域的难题之一,本文提出一种基于逐像素调制的高反光表面三维测量方法,可解决光学三维测量中因过度曝光而导致的相位信息无法获取的问题。首先,通过投影最大灰度值的灰度图识别饱和像素点的位置;然后,依据投影低灰度下横纵条纹图进行过饱和区域坐标匹配,并结合一种新的相机-投影仪强度映射关系,逐像素求解过饱和像素点的最佳投影灰度值;最后,投影重新生成自适应条纹投影序列,并结合多频外差相移法用于相位恢复和三维重建。实验结果表明:所提方法的间距平均误差和标准偏差均小于文中其他方法所得的测量值,相对于传统方法,该方法的平均误差减少了61.9%,标准偏差减少了67.7%。本文所提方法的调制度高,速度快,能保证很高的测量精度。 相似文献
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非盲图像复原在数学上是一种典型的病态问题,也是计算机视觉领域的重要研究内容之一,其目标是在点扩散函数已知的情况下,由模糊图像估计出清晰图像,其研究重点是在改善图像清晰度和抑制噪声之间做出适当的折衷。近50年来,非盲图像复原取得了长足的发展,从早期的维纳滤波到当前的深度学习,学者们提出了数以百计的非盲图像复原算法,并应用在各个领域。本文首先介绍非盲图像复原的基本概念和研究意义,然后依据算法的属性对非盲图像复原算法进行分类概括,从总体上将其分为传统方法和深度学习方法,又进一步将传统方法细分为直接法和迭代法,并依据不同算法的模型特征,分析不同类别中主要算法的优缺点,同时结合多种典型实验,比较分析了一些代表性算法的复原性能,最后展望了非盲图像复原算法的发展趋势,归纳了重点研究方向。 相似文献