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31.
激光成像雷达在工作时会受到噪声干扰,因此需要滤除距离像中无法反映真实信息的异常点。根据激光成像雷达距离像噪声的分布,推导出距离像中非异常值的分布特性,并提出了一种距离像异常值的判定条件。将判定条件表示为小范围内抽样分布的函数,利用稳健统计中的中位值法可估算出判定条件的取值,从而可以移除异常点得到噪声抑制后的距离像。利用该算法分别对激光雷达距离像进行仿真和实际获得的激光雷达距离像进行处理并进行数学分析,并与中值滤波进行了比较,结果表明基于统计特性的噪声抑制算法同时具有很强的噪声抑制能力和保护目标细节信息能力,可以满足激光成像雷达距离像噪声抑制的要求。算法充分利用了激光成像雷达较高的测距精度,可以应对多种场景下的需求,具有很强的实用性。 相似文献
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35.
关于微分方程解的一致非常稳定性与一致距离有界性 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了一般非自治方程解的一致非常稳定性与一致距离有界性. 相似文献
36.
近红外光谱分析技术在茶叶鉴别中的应用研究 总被引:34,自引:6,他引:28
茶叶快速准确鉴别方法研究是当前茶叶行业亟待解决的一个重要课题。该研究采用近红外光谱结合主成分-马氏距离模式识别方法鉴别了龙井、碧螺春、毛峰和铁观音4种中国名茶。研究结果表明,在6 500~5 300 cm-1波数范围内的光谱,通过MSC预处理方法,用8个主成分建立的模型最好,模型对校正集样本和预测集样本的鉴别率分别达到98.75%和95%。该研究为快速准确鉴别茶叶提供了一种新思路。 相似文献
37.
在元素化学教学中,通过密切联系实际、拉近化学与生活的距离、化学史的穿插以及环保意识的渗透等手段激发学生的学习兴趣;利用多媒体技术和网络学堂等现代手段,以求达到良好的教学效果。 相似文献
38.
利用原子电性作用矢量(Atomic electro-negativity interaction vector,AEIV)和原子杂化状态指数(Atomic hybridization state index,AHSI)对萜类化合物中的C原子进行结构表征并与其核磁共振碳谱(13C NMR)建立了优良的定量构谱相关(QSSR)模型.其中29个单萜类化合物中的290个C原子建模的计算值经留一法(Leave-one-out,LOO)交互校验(Cross-validation,CV)预测值的复相关系数(R)分别为0.9900和0.9867,进一步使用倍半萜、二萜、三萜化合物分子中65个C原子的13C NMR化学位移值来检测该模型的稳定性,模型预测值和观测值间复相关系数(R)为0.9777,取得了令人满意的结果. 相似文献
39.
有机磷酸酯类化合物气相色谱定量结构保留关系研究 总被引:2,自引:0,他引:2
采用分子电性距离矢量(MEDV)表征有机磷酸酯类化合物的分子结构,运用多元线性回归建立定量结构-色谱保留关系(QSRR)模型,同时采用逐步回归结合统计检测对模型进行变量筛选,建立了35个有机磷酸酯类化合物在3种不同固定相(OV-101,DB-1701和DB-WX)上气相色谱保留指数(RI)与MEDV的定量相关模型.在3种固定相上的QSRR模型的建模计算值复相关系数(R)、留一法(leave-one-out)交互校验复相关系数(QCV)分别为0.998 0和0.995 1(OV-101);0.996 3和0.989 6(DB-1701);0.993 7和0.984 1(DB-WX),表明模型具有良好估计能力与稳定性. 相似文献
40.
A molecular structural characterization (MSC) method called reduced molecular electronegativity-distance vector (MEDVR) was used to describe the molecular structures of 55 components of meconopsis integrifolia flowers. By use of stepwise multiple regression (SMR) and partial least square (PLS) methods, a model with the correlation coefficient (R1) of 0.987 and the standard deviation (SD1) of 1.377 could be obtained. Then through multiple linear regression (MLR), another model with the correlation coefficient (R2) of 0.989 and standard deviation (SD2) of 1.395 could be constructed. Furthermore, in virtue of variable screening by the stepwise multiple regression technique (SMR), 8 vectors were selected to build up another model with its correlation coefficient (R3) and standard deviation (SD3) of 0.989 and 1.366, respectively. Then all the three models were evaluated by performing cross-validation with the leave-one-out (LOO) procedure, and the correlation coefficients (QCV) were 0.981, 0.976 and 0.979, respectively. The results show that the models constructed could provide estimation stability and favorable predictive ability. 相似文献