基于小波低频系数基因芯片数据的特征提取

特征提取和分类是模式识别中的关键问题。结合小波分析理论和支持向量机理论,构造分类器模型,将前列腺癌基因芯片数据分成癌症和正常两种。提取小波低频系数表征原始数据并送入支持向量机分类器分类,实验证明:提取db1小波4层分解下的低频系数,送入分类器分类后正确分类率达到93.53%。Haar小波的正确率是92.94%。可见提取不同小波低频系数,得到的分类效果相差不大。     

基于小波特征分析的手指动作识别研究

目的:本文利用表面肌电(sEMG)信号来研究多种手指组合动作的识别问题。方法:在对采集的四个通道sEMG信号进行降噪预处理的基础上,采用移动加窗处理方法来提取关于手指运动状态的信号活动段,再分析各个信号活动段的小波系数统计特征,进而利用多类支持向量机(SVM)分类算法来实现手指组合动作的识别。结果:动作识别率最高达到100%。结论:所采用方法能够有效地识别多种手势动作,并为后续基于肌电信号的实时人机接口系统的研究奠定了理论基础。     

基于实测光谱混合像元分解的苹果园地遥感提取技术

以山东省栖霞市为研究区,对苹果花期的TM影像进行混合像元分解,提取苹果园地信息.基于实测地物光谱端元,利用小波变换对线性分解模型进行改进,采用实测端元改进后线性分解模型、实测端元线性分解模型、TM影像端元线性分解模型分别提取研究区苹果园地信息,并以ALOS数据进行精度评价.结果表明:经过精确的大气及地形校正后,可以利用实测光谱端元进行混合像元分解,面积精度＞97％,对丰度图像的归一化植被指数(NDVI)值与ALOS数据的平均NDVI值进行回归分析,R2＞0.8;利用小波变换对线性分解模型进行改进,可在一定程度上提高分解精度.     

提高光声成像质量的Renyi熵方法

针对光声成像数据采集系统中获得的超声数据存在杂波问题,提出一种先基于Renyi熵分离超声信号和杂波,再利用分离后的超声数据进行光声成像的方法。光声成像平台实验表明,通过Renyi熵的直方图来选择超声信号和杂波分离的阈值,可以有效地滤除超声信号中的大部分杂波。成像重构的评估结果也验证了该结论。可见,该文提出的方法能有效滤除超声采集数据中的杂波,从而提高光声成像的质量。     

一种改进的小波阈值法去除耳声发射中的伪迹

本文探讨了耳声发射及其分类、特性、目前存在的问题和相关研究方法,并提出一种改进的小波阈值处理方法,它是基于一种多分辨分析小波阈值去噪,在传统的软、硬阈值去噪基础上设立两个变量,通过调节这两个变量有效地达到去除噪声的效果。     

利用小波变换的一种快速预测基因方法

三周期性是大多数基因组序列的编码区所具有的主要特征.本文提出只计算1/3频率点的傅里叶频谱的快速计算方法,并用它分析DNA序列的三周期性,再利用小波变换在一定尺度下滤波来实现对DNA序列编码区的预测.理论分析和大量计算机实验证实了方法的有效性,预测效果良好.该方法运算快速,不需要任何训练组,也不依赖于现有数据库的信息.     

新型发热材料在医疗辅助用品上的应用 安全型电热毯与电热敷

本文应用最新超安全型发热材料（电热PTC,NTC性能的多层加热线）于医疗辅助用品电热毯,电热敷,进一步提升了这一传统产品的安全系数和产品性能,并以此为基础跨人了超安全型电热毯,电热敷这一行业发展的方向性领域。     

南岭山地1968到2015年降雨的时空变化特征研究

南岭山地位于广东、广西、湖南、江西、福建五省的交界处, 是我国南方重要的生态屏障带。认识南岭地区降水的时空分布特征, 对于深入了解南岭山地生态屏障作用及气候变化条件下该区域的降水规律意义重大。利用1968—2015年中国南岭区域14个气象站的逐月降水资料, 主要采用Mann-Kendall统计检验法、聚类分析法、小波分析方法和Kriging插值法, 研究了南岭地区48年内降水的时空分布特征。结果表明: ①南岭区域的多年平均雨量分布在1203.19 mm到2019.56 mm之间, 总体上来看, 南岭地区降雨量主要集中在南部, 自南向北呈减少趋势, 降水量随着经度增加而增加, 随纬度增加而减少, 且随海拔的升高而减少。②通过对14个站点的48 a降雨情况进行聚类分析可将南岭全区域划分为5个子区域, 全区域以及5个子区域春季、秋季的降水量呈下降趋势, 夏季和冬季呈上升趋势, 汛期大多表现出下降趋势, 非汛期大多呈上升趋势, 但除了南岭最西部的子区域的汛期降雨量表现出显著的下降趋势以外, 其余区域的各时间段降雨量趋势变化均不显著。③全区域和5个子区域的年均降雨量在48 a内没有发生显著的突变, 人类活动以及气候变化对于南岭地区的降水尚未造成非常明显的影响。④南岭地区降雨序列存在多个不同时间尺度的周期, 仅有2 a和13 a通过了85%的红噪声检验, 13 a周期所对应的小波方差峰值较2 a的峰值更高, 因此可将13 a作为南岭地区降雨量变化的主周期。研究结果可为南岭地区的农业、林业、旅游业发展决策和生态屏障作用评价提供参考依据。     

应用小波熵分析大鼠脑电信号的动态变化特性

应用小波熵（一种新的信号复杂度测量方法）分析大鼠在不同生理状态下脑电复杂度的动态时变特性。采用慢性埋植电极记录自由活动大鼠的皮层EEG,使用多分辨率小波变换将EEG信号分解为δ、θ、α和β四个分量,求得随时间变化的小波熵。结果表明：在清醒、慢波睡眠和快动眼睡眠三种生理状态下,EEG的小波熵之间存在显著差别,并且在不同时期其值与各个分解分量之间具有不同的关系,其中,慢波睡眠期小波熵还具有较明显的变化节律,反映了EEG微状态中慢波和纺锤波的互补性。由此可见,小波熵既能区别长时间段EEG复杂度之间的差别,又能反映EEG微状态的快速变化特性。     

Ecological thresholds: Concept,Methods and research outlooks

The concept of ecological thresholds was raised in the 1970s. However, it was subsequently given different definitions and interpretations depending on research fields or disciplines. For most scientists, ecological thresholds refer to the points or zones that link abrupt changes between alternative stable states of an ecosystem. The measurement and quantification of ecological thresholds have great theoretical and practical significance in ecological research for clarifying the structure and function of ecosystems, for planning sustainable development modes, and for delimiting ecological red lines in managing the ecosystems of a region. By reviewing the existing concepts and classifications of ecological thresholds, we propose a new concept and definition at two different levels: the ecological threshold points, i.e. the turning points of quantitative changes to qualitative changes, which can be considered as ecological red lines; the ecological threshold zones, i.e. the regime shifts of the quantitative changes among different stable states, which can be considered as the yellow and/or orange warning boundaries of the gradual ecological changes. The yellow thresholds mean that an ecosystem can return to a stable state by its self-adjustment, the orange thresholds indicate that the ecosystem will stay in the equilibrium state after interference factors being removed, whereas the red thresholds, as the critical threshold points, indicate that the ecosystem will undergo irreversible degradation or even collapse beyond those points. We also summarizes two types of popular Methods in determining ecological thresholds: statistical analysis and modeling based on data of field observations. The applications of ecological thresholds in ecosystem service, biodiversity conservation and ecosystem management research are also reviewed. Future research on ecological thresholds should focus on the following aspects: (1) methodological development for measurement and quantification of ecological thresholds; (2) emphasizing the scaling effect of ecological thresholds and establishment of national-scale observation system and network; and (3) implementation of ecological thresholds as early warning tools in ecosystem management and delimiting ecological red lines.