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张利峰 《金陵科技学院学报》2020,36(1)
传统算法在进行传输感知图像的模糊处理时,对模糊隶属函数的计算不准确,因此图像处理峰值信噪比低。针对这一问题,提出无线网络环境下传输感知图像的模糊处理算法。检测传输感知图像的模糊边缘信息;计算传输感知图像的模糊隶属函数;实现传输感知图像的模糊处理。仿真实验结果表明,设计的模糊处理算法传输感知图像处理峰值信噪比最高可达37.04 dB,对照组最高为23.05 dB,设计的模糊处理算法模糊处理能力更强,可以实现对传输感知图像的高质量模糊处理。 相似文献
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1.个别缸供油不稳定个别缸供油不稳定,会增加调试次数和时间,加重调试工人的劳动强度。若经多次调试不见好转,应停机进行下列检查:(1)检查滚轮体外圆与孔的配合间隙是否正常。当磨损超限后,滚轮体工作时上下运动也会发生摆 相似文献
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为更好地为广西农业高质量发展提供参考,运用数理统计方法、区位熵指数分析法和偏离-份额分析法深入分析广西近年来的农业产业结构及竞争力情况。结果表明:从产业结构看,除畜牧业外,其他产业总产值比重呈基本增长趋势;从专业程度看,种植业、林业和渔业的专业化程度较高,具有全国比较优势;从竞争力看,广西与周边5个省份对比,渔业、种植业、林业和农林牧服务业具有一定竞争力;茶叶、水果、松脂及水产品的产业结构较好,竞争力水平较高。建议依据产业资源优势,不断完善产业结构;依据区域比较优势,发挥农业集聚效应;依据产业竞争力强弱,着力发展竞争力强的产业。 相似文献
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农业用地土壤重金属样本点数据精化方法——以北京市顺义区为例 总被引:2,自引:1,他引:1
样本点空间分布是样点数据检测评价和挖掘分析的关键因素。以北京市顺义区为例,研发了一种农业用地土壤重金属样本点数据精化方法:首先构建样本点均匀变异指数和均匀因子离散图来共同检测样本点数据均匀性,进一步将样本点类型划分为均匀样本点、聚集样本点和稀疏样本点并确定其数量;其次删除聚集样本点,基于研究区历史数据加密稀疏样本点;最后基于地理空间样本点均匀变异指数、特征空间偏离指数和插值误差共同评价数据精化效果。结果表明,研究区样本点的均匀变异指数为0.429,存在一个聚集样本点和一个稀疏样本点,空间偏离指数为0.327,空间属性插值误差为6.538;冗余数据精化后进行均匀性检测没有发现聚集样本点和稀疏样本点,均匀变异指数下降到0.406,特征空间偏离指数微弱下降,空间属性插值误差下降到6.357。研究表明该方法可以对提高采样数据的均匀性和代表性提供理论指导,可以服务于土壤污染防治行动计划(土十条)、土壤污染状况详查等,为更加精确研究土壤空间信息变化提供一定的基础条件。 相似文献
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干湿效应下崩岗区岩土抗剪强度衰减非线性分析 总被引:12,自引:6,他引:12
发育于花岗岩的崩岗侵蚀区红土受干湿变化影响显著。通过室内直剪试验,研究了不同干湿效应对崩岗侵蚀区岩土抗剪强度衰减的影响。试验处理采用5种干湿效应水平(风干48h、风干24h、自然含水率、浸30s和浸60s)。结果显示:土壤黏聚力c和内摩擦角φ随干湿变化呈非线性衰减趋势,当土壤含水率13%左右时,对应的抗剪强度指标出现峰值;峰值强度前符合线性递增规律,峰值强度后符合一阶指数衰减规律。在风干阶段,抗剪强度主要受裂隙性影响,而在增湿阶段,基质吸力是影响抗剪强度的主要因素;探讨了干湿循环效应对崩岗侵蚀发育的影响。 相似文献
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小麦秸秆压缩弯曲特性试验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为给秸秆圆捆打捆装置和其它打捆机构提供相应的力学参数和理论基础,根据麦茎秆的几何尺寸,并利用万能试验机控制夹具加载速度对不同含水率的麦秸秆进行弯曲、轴向压缩和径向压缩等力学特性试验,得出载荷-位移等曲线,并获得相关力学参数数据。利用Origin将数据直观地反映出来,再用MatLab对试验数据进行拟合,得出拟合方程。试验结果表明:麦秸秆压缩所需要的力大于弯曲所需的力;含水率和夹具加载速度在一定范围内时,无论是在麦秸秆的弯曲试验还是压缩试验中,载荷峰值的大小与加载速度和含水率都有关,因此在设计打捆压缩成型机构时需考虑含水率与其关键机构工作转速对打捆装置的影响。 相似文献
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植物叶片图像的采集过程中,由于自然环境或成像条件的影响,特别是夜间,采集到的图像大多带有椒盐噪声,造成图像质量下降。很多植物叶片含有丰富的叶脉,被噪声污染不利于后续的表型分析、图像分割等。椒盐噪声密度较小时,中值滤波降噪效果较好,但在噪声污染严重时滤波方法也无法有效去噪。针对这一问题,提出了基于概率PCA的图像修复模型。一幅光滑的不含噪图像通常可认为服从高斯分布,概率PCA能有效地提取描述这幅图像中的主要信息,通过估计模型参数重构因噪声引起的数据缺失,从而达到图像修复的目的。但是当噪声的缺失像素点聚集在叶脉上时,直接用概率PCA修复会出现明显的边界效应,因此本文先基于树的叶脉进行追踪,再对叶脉进行概率PCA修复,然后再基于整幅图像利用概率PCA模型修复,迭代次数根据修复后图像的PSNR值自适应地选择。为了验证所提出的模型的修复性能,进行了与常用滤波方法的对比试验。试验结果表明:去噪后的图像PSNR值比使用均值滤波高出6dB左右,比使用维纳滤波高出9dB左右,比使用高斯滤波高出7dB左右,比使用中值滤波高出1dB左右,并且在结构相似性上采用本文算法去噪后的图像与原始图像的相似度最高。因此,将概率PCA模型应用于植物叶片彩色图像修复是可行的、有效的,为其后续的图像处理提供了技术支持。 相似文献