【摘 要】
：
全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）位置时间序列蕴含有丰富的构造和非构造变形信息，并具有成分复杂、建模困难，非构造信息难以有效分离等特点，利用自适应的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法对川滇地区24个GNSS连续站时间序列作周期项修正。结果表明，周期项的修正十分必要，EMD方法能够根据每
论文部分内容阅读
全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System，GNSS）位置时间序列蕴含有丰富的构造和非构造变形信息，并具有成分复杂、建模困难，非构造信息难以有效分离等特点，利用自适应的经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）方法对川滇地区24个GNSS连续站时间序列作周期项修正。结果表明，周期项的修正十分必要，EMD方法能够根据每个台站信号的自身特性，自适应的提取不同频率、振幅的周期成分，这也更符合实际情况，相比于原始N、E、U方向
其他文献
深空小天体是典型的空间非合作目标.基于序列图像的空间非合作目标自主相对导航是实现小天体探测的重要技术手段.由于在轨环境复杂,相机不可避免地会出现测量偏差,进而影响相对导航状态估计精度.本文在充分利用相机视场内恒星序列图像的基础上,通过最小二乘法计算相机在轨标定初值,结合测量偏差状态转移模型和“恒星对”之间的星光角距测量方程,将测量偏差扩维成状态估计参数,构建了基于相机在轨误差补偿的相对导航状态估计
~(15)N稳定同位素技术已经广泛应用于土壤、水体氮循环研究中，不同形态样品的~(15)N丰度是该类研究的关键数据。样品储存是实验过程中最基础也是极其重要的一步，储存过程中的不确定性可能影响样品~(15)N丰度。以不同气态和液态样品为对象，研究储存容器、温度、时间、样品前处理等因素对样品~(15)N丰度的影响。结果表明：对于气态样品，铝箔气袋稳定储存N_(2)O样品的时间很短，在第10天~(15)
本研究以从吉林省松原市所采集的苏打盐碱土作为供试土壤，将两种常用的清热解毒类中药药渣堆肥产物施入到苏打盐碱土中，探究了将清热解毒类中药药渣堆肥应用于苏打盐碱土改良的可行性。结果表明：利用清热解毒类中药药渣堆肥进行苏打盐碱土改良具有一定的可行性，可以进行田间试验进一步验证在实验室条件下所得出的结论。在实验室的处理条件下，施用清热解毒类中药药渣堆肥产物可以起到改良苏打盐碱土理化性状的作用，且施用量越大
研究的目的在于通过大田试验和模拟实验，研究碱性肥料治酸改土的效果、土壤pH对Cd吸附解吸热力学性能的影响，为碱性肥料治理土壤酸化和降低土壤Cd污染提供理论依据。结果表明：碱性肥料能明显提高大田土壤pH、显著降低土壤有效镉含量，明显遏制土壤酸化和土壤镉污染。施用碱性肥料是提高土壤pH和降低土壤有效镉含量的有效措施。当土壤境Cd含量小于等于60 mg·L~(-1)时，pH从5增加到9时几乎不影响Cd的
氮氧化物是催化裂化装置再生烟气中的主要污染物之一，准确预测氮氧化物的排放浓度可有效避免炼化企业污染事件的发生。鉴于污染物排放数据具有非平稳、非线性和长记忆等特性，为了提高污染物排放浓度预测精度，本文基于集合经验模态分解（EEMD）和长短期记忆网络（LSTM）提出一种耦合模型。将氮氧化物排放浓度数据经过EEMD分解为若干个固有模态函数（IMF）和一个残差序列；根据IMF子序列与原始数据之间的相关性分
通过军事、社会、制造等领域中的典型案例，介绍了复杂工程体系的概念和特点以及建模仿真对研究复杂工程体系的意义，以复杂产品制造为例，梳理了从系统工程到基于模型的系统工程（MBSE），再到基于建模仿真的体系工程（MSBS2E）的演变过程，分析了复杂工程体系建模仿真的特点和挑战，介绍了模型理论与方法、计算方法与平台以及不确定性问题等几个MSBS2E的研究热点。
为解决航空结构件加工过程中频繁换刀导致的刀具及其参数装错问题，应用机器视觉测量系统实现了铣刀几何与状态参数的在机检测。以整体式立铣刀为研究对象，对主轴旋转状态下刀具动态图像轮廓进行提取，分别研究了刀尖圆角、直径以及悬长等参数的视觉测量算法。针对悬长测量过程中因相机视野过大导致的成像偏差问题，提出偏差修正算法，提高了刀具悬长的测量精度。最后，在数控机床上对本文提出的刀具几何与状态参数在机检测方法进行
为了统一数控机床在机测量系统不同几何误差建模方法，并建立更精确的几何误差模型。仅考虑速度和空间位置对机床误差的影响，提出一种遗传算法优化支持向量回归机（GA-SVR）建模方法。以X轴为例，利用BP、GA-BP、SVR和GA-SVR算法建立误差模型，进行了建模精度比较。试验结果表明，基于GA-SVR算法的三种几何误差建模精度更高，定位误差、直线度误差和角度误差预测值与实测真值的最大残差分别为0.17
提出一种新型低成本的基于激光位移测量的机器人标定系统，利用安装于机械臂末端的激光位移计进行与外部参照物立方体的相对位置测量，并设计实现了六自由度机械臂的运动学参数标定方法。基于单维度位移测量量，采用平面度约束与平面角度约束共同构建误差函数，并利用非线性优化方法求得最终的标定结果。在实验系统上进行了标定方法的验证，并与利用激光追踪仪标定的实验结果进行了对比。实验数据表明本文提出的方法在操作简便、成本
深度学习技术促使诸多领域研究取得突破性进展，基于深度神经网络的地图综合研究备受期待。本文将建筑物综合过程抽象解释为编解码过程，系统地研究基于编解码结构的深度神经网络在建筑物综合中的应用：首先，利用空间划分与矢量-栅格数据转换相结合的方式构建样本和样本集；然后，利用样本集训练、测试基于编解码结构的深度神经网络实现建筑物综合学习泛化的效果评估；最后，搭建五种代表性的基于编解码结构的深度神经网络，分析比