【摘 要】
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随着时代的进步,社会的发展,噪声问题深深地影响着人们的生活和工作。这些长期的区域性噪声对人体及其听力系统会造成永久性伤害,因此区域性降噪系统的研究愈发重要。人们通常使用耳带式无源材料进行吸声或使用降噪耳机,虽然能获得一定的降噪效果,但长时间的佩戴会造成人耳的不适。因此有必要探讨在人耳附近空间产生静区的技术,通过降低误差传声器处噪声在人耳附近形成静区。(1)研究并分析了最小均方算法。着重分析算法的性
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随着时代的进步,社会的发展,噪声问题深深地影响着人们的生活和工作。这些长期的区域性噪声对人体及其听力系统会造成永久性伤害,因此区域性降噪系统的研究愈发重要。人们通常使用耳带式无源材料进行吸声或使用降噪耳机,虽然能获得一定的降噪效果,但长时间的佩戴会造成人耳的不适。因此有必要探讨在人耳附近空间产生静区的技术,通过降低误差传声器处噪声在人耳附近形成静区。(1)研究并分析了最小均方算法。着重分析算法的性能,主要包括收敛条件、收敛速度和计算量,在此基础上,又重点分析并对比自适应前馈、反馈主动噪声控制算法和传
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随着时代的发展和卫星传感器技术的成熟,更高的分辨率和更多频段的光谱成为遥感影像的发展趋势。与之对应的是,针对土地覆盖分类的遥感卫星图像处理技术也是愈发重要。相较于一般图像,遥感影像中不同语义信息之间的尺度差异较大,现有的神经网络算法很难从遥感影像中提取到这么大尺度的上下文依赖关系,因此提取出遥感影像中的上下文依赖关系是遥感影像识别的一个重要的突破点。现有的针对遥感影像土地覆盖识别的分类方案按分类的
遥感卫星云图在气象研究与应用中发挥着极其重要的作用,在自然灾害预测和气象探测技术中具有重要的研究价值。云图分类是遥感卫星解译的核心,对卫星云图检测的准确率与速度直接影响着大气科学研究和天气气象环境的预测情况。传统的浅层机器分类学习算法很难有效地提取遥感卫星中的云图特征,存在着人工经验判断的偏差,导致传统的机器学习算法不能很好地对云图进行分类,误检率很高且训练耗时。传统的深度学习网络算法能够自动实现
沙漠地区遥感图像识别对于研究沙漠化成因、预防沙漠化进程具有重要意义。由于沙漠环境、地形、光照等的不确定性,导致沙漠地区在遥感图像上的地形地貌特征易发生改变,且沙漠图像具有图像尺寸大,尺度变化大,地表物体位置分布不规则等特点。传统方法在处理复杂的沙漠图像时存在识别不准确的问题。近年来,深度学习图像处理方法的兴起为沙漠图像识别提供了很好的解决思路,将现有深度学习方法直接应用于沙漠样本仍存在多尺度信息利
遥感技术是一种应用各种传感器对远距离目标所辐射和反射的电磁波信息的探测技术。从遥感图像中进行建筑物的提取是遥感技术的重要应用之一,建筑物是人类生活和生产活动的载体,研究建筑物的分布对于研究人口聚集和分散有着巨大的意义。此外,建筑物提取在城市规划、土地调查、军事侦察等方面也有着重要的应用。过去主要是通过人工设计特征进行分类从而完成遥感图像的建筑物提取工作,但由于受到光谱图片本身和建筑物分布多样性的影
随着遥感卫星的发展,越来越多的高分辨率卫星数据被获取。道路作为基础的地物信息至关重要,是高分辨率遥感图像目标提取的关键内容。高分辨率遥感图像在提供详细道路信息的同时也掺杂了显著的噪声。卷积神经网络凭借自动提取深层浅层特征的特点在计算机视觉方面取得卓越的成绩。因此本文在卷积神经网络的基础上致力于道路提取方法的研究,利用自己设计的算法模型实现高分辨率遥感图像道路的精确提取。本文首先研究复杂地形条件下的
高分辨率遥感影像中会发现云团及其投射阴影都是非常强的信号,干扰卫星观测。云团作为气象和气候研究的重要因素,与全球性气候现象和突发自然灾害密切相关。因此,云和云阴影的快速且准确分割对于遥感影像的应用具有重要意义。目前针对传统的云检测,遥感图像经常会存在薄云、碎云的漏检,云团容易与地面高反射率物体混淆一起,导致云团误检,分割云的边界细节不准确等问题。针对以上问题,本文首先设计了一种全局注意力特征融合网
地震作为一种严重的自然灾害,一旦发生对人类的生命财产安全会造成巨大破坏,而建筑物的受损情况是判断人员伤亡和财产损失的重要依据。随着遥感影像的覆盖范围不断扩大、分辨率的不断提高,利用高分遥感影像进行震害建筑物检测已经成为震后应急响应的重要手段之一。目前,利用震后高分遥感影像进行震害建筑物检测的方法主要分为基于传统分类模型的方法和基于深度学习的方法。前者具有算法实现快、在小样本集上也能取得不错的精度等
目的：观察具栖冬青苷对葡聚糖硫酸钠（DSS）所致小鼠溃疡性结肠炎的保护作用，并探讨其抗炎机制。 方法：（1）在动物实验中，将8周龄左右的C57BL/6雄性小鼠随机分为6组：对照组、30mg/kg PE组、DSS组、DSS+5mg/kg PE组、DSS+15mg/kg PE组、DSS+30mg/kg PE组。每组5只。对照组和PE组给予正常纯水，其余各组给予2% DSS（DSS用纯水稀释）。对照组
遥感图像Pansharpening的主要目标是把全色图像中的空间结构与多光谱图像中的光谱信息提取出来进行重组得到融合图像,融合图像可以同时具有丰富的光谱信息和高精度的空间结构信息。本文利用卷积神经网络的非线性拟合能力,研究了两种算法,这两种算法在融合全色与多光谱信息同时也拥有良好的泛化性能,主要研究内容如下:1.为了确保模型具有良好的泛化性能,提出了一个新的基于卷积神经网络的遥感图像Panshar
目的:本研究通过大鼠颈总动脉球囊损伤术模型模拟临床中PTCA术后AS形成的再狭窄,观察豁痰解毒通络饮对该模型的干预作用,并讨论豁痰解毒通络饮是否通过自噬信号通路抑制PTCA术后动脉粥样硬化的形成。方法:5周龄雄性(SPF)级SD大鼠32只,随机分为4组,每组8只,分别:为假手术组、模型组、中药组和西药组。大鼠适应性喂养3天后,建立颈总动脉球囊损伤术后AS模型;中药组大鼠予以豁痰解毒通络饮灌胃治疗,