关键词： 激光雷达系统   全波形数据处理   滑窗滤波   回波波形识别   回波评价  

摘要： 激光雷达在生活中越来越常见,作为一种结合了高精度测量和雷达远距离探测能力优点的探测体制,凭借激光极强的抗干扰能力,广泛应用于高精度测绘领域,也在深空探测与对地观测领域发挥着不可代替的作用。星载激光雷达系统以在轨卫星作为载体,位置高,视野广,能够对被测星体各个位置进行全方位覆盖,并为卫星提供有效的绝对高程值。因此如何对激光雷达系统进行测试并对被测距离进行准确解算成为研究重心。本文在分析激光雷达测距原理与全波形测试技术原理的基础上,为实现星载激光雷达测距系统完整链路的性能评估,开展全波形主回波信号数据采集与测试处理算法的研究和实现工作。首先阐明星载激光雷达系统与地面激光雷达系统的差异性并对全球星载激光雷达系统技术指标进行梳理,进一步提出改进的测试技术。从对激光雷达系统测距能力测试原理和激光雷达系统的测距精度误差分析两方面来完成对脉冲式全波形激光雷达测试系统的系统级分析。其次,进行了全波形测试数据处理的研究和实现。设计了一套完整的对回波波形数据的处理流程和评价,包括使用滑窗滤波进行回波波形识别、匹配滤波技术进行回波波形提取和回波波形评价,实现了对回波波形的准确提取与其质量评价,最后计算波形形心解算距离,相较于第一代星载激光雷达阈值波形鉴别技术,提升了距离解算的精度。最后,本文通过设计的数据采集模块获得测试数据,并进行处理。结果表明经过本文提出的全波形数据处理流程得到的实际测距值,通过统计可以验证星载激光雷达系统的测距能力指标。通过采用回波波形质量评价权重公式对星载激光雷达系统的回波进行评价,为星载激光雷达系统在发射前通过初步测距性能测试验证测距指标奠定了基础。

关键词： 大数据   招商引资   网络爬虫   数据处理   网页正文提取  

摘要： 招商引资作为地区“调结构、转方式、促升级”的有效手段,是区域经济发展的重要驱动力。随着社会步入信息高速膨胀的大数据时代,政府招商引资工作也随之面临空前挑战。传统的招商方式通过人工在海量的企业中筛选与招商需求相匹配的信息,存在效率低、信息不对称、资源不完善等问题,且难以从中挖掘适合自身区域产业发展的资源价值,造成招商失误。通过大数据手段对招商数据资源进行采集与整合,使传统的招商数据收集与整理工作形成一个完整、统一、高效的系统化进程,为精准招商提供科学参考依据,帮助政府在招商过程中挖掘创造更多价值。政府招商引资以行业前沿资讯、企业基础信息、企业新闻公告、企业专利技术等数据为主要决策依据,帮助招商人员明确产业定位、把握企业信息及未来投资方向。本文以上述招商数据作为研究对象,重点研究数据采集与处理方法。依据招商数据静态、动态不同特征,设计了基于增量爬虫的静态数据采集与基于查询主题爬虫的动态数据采集两种模式。在网页信息处理方面,针对主流的基于行块分布函数的通用网页正文提取算法对于篇幅较短、段落不连续的正文抽取效果较差,提出网页源码重构、文本行块密度统计加权等改进方式,设计了带权行块分布函数网页正文提取算法,保留原算法优点的同时进一步提高了网页正文抽取的准确性。针对采集的新闻文本数据聚类及话题提取问题,设计了融合LDA和Bert-whitening的文本表示方式,并结合Single-Pass动态话题中心聚类算法,有效提升了文本聚类的准确性,进而增强招商大数据话题提取的精确度。基于Python语言以及Py Qt工具包设计开发了面向大数据精准招商的数据采集与处理系统,主要由数据采集、数据处理、数据存储、数据应用四部分组成。其中,数据采集部分主要实现企业基础数据定期增量采集与用户查询的目标企业、行业媒体数据的实时采集。数据处理部分,分别对采集的网页数据进行信息提取、数据清洗、话题提取。数据应用部分,为招商人员提供查询功能,将招商政策中的招商条件转化为行业、企业性质、注册资本等搜索条件,帮助快速锁定目标企业,以及对行业前沿资讯、目标企业动态信息的查询展示,同时为业务人员深入挖掘提供重要数据支撑。实验结果表明,本文所设计的系统可以有效地完成招商相关的数据采集与处理,帮助招商用户快速靶定目标企业、掌握企业舆情态势、行业前沿走向,降低招商风险。

关键词： 农机调配   调配模型   数据处理   云平台  

摘要： 随着农业机械和土地流转的推广,农机合作社逐渐成为我国农业生产的主要模式,但是农机合作社还存在着农机资源配置不合理、调配方法落后与管理平台缺失等问题。为满足实际需求,以深松机为研究对象,构建了农机调配模型,提出了农机动态调配方法和农机作业数据预处理方法,开发了智能调配云平台。主要研究内容如下:（1）结合实际作业场景中的农田、农机自身属性及时空信息等因素,建立深松机动态多目标调配模型。该模型包括转移成本、时间窗惩罚成本、作业成本和基于供需预测的成本。（2）采用改进的NSGA-Ⅲ算法和延迟集中调配策略,求解深松机动态调配模型。结合真实作业数据,设计对比试验,验证了调配模型及求解算法的有效性。结果表明,改进的算法能够有效实现模型的求解,且较改进前的算法具有更优的综合指标。（3）结合农机作业数据时空相关性特点,提出一种基于滑动窗口机制的在线数据修复方法。试验验证了异常数据识别和修复的有效性,并优化了算法参数。结果表明,在数据规模达到1×105条、异常数据比例为5%的情况下,算法异常识别率达到0.94;优化后的算法可分别使均方根误差达到0.16、运行时间达到0.13s,可满足平台要求。（4）根据人机交互软件设计原则,分析用户需求,集成农机动态调配算法、农机作业数据预处理算法,开发农机智能调配云平台,并进行功能和性能测试,验证了云平台的实用性和可靠性。综上,研究建立深松机动态多目标调配模型,并提出求解方法,实现了农机智能调配云平台,有助于解决农机作业过程中信息发布滞后、农机调配不合理、作业效率低等问题,能够为农机合作社提供科学有效的决策方案。

ISBN: (纸本)9787111678311

关键词： 深度学习   多生理参数   心电   血压  

摘要： 人体的健康状态可以依靠人体生理信号来反映,实时监测人体的生理信号参数可以及时分析与诊断患者病情。随着各类便携式智能移动设备和人工智能的快速发展,在对疾病筛查和预测过程中,除了可以通过生化、影像检查结果发现疾病的端倪外,还可以通过移动智能设备对人们的语言和文字形成的规律进行分析,这种分析得出的数据能够帮助医生更有效地预测并追踪早期的发展障碍、精神疾病和退化性神经疾病等。本文设计的人体多生理参数数据处理系统,针对人的心电、心率、血压、血氧饱和度进行监测和分析,对于医学心脏病类疾病的早期发现、早期诊断、早期干预、早期康复起着至关重要的作用。论文的主要工作包括:第一,设计相应的硬件设备采集人体的心电信号和脉搏波信号,并对这两种信号分别进行预处理。针对心电信号的处理,使用无限长脉冲响应滤波器对原始波形进行预处理,利用希尔伯特变换算法检测QRS波群,再使用小波变换算法提取R峰值和RR间期,并计算心率。针对脉搏波信号的处理,使用中值滤波器对原始波形进行预处理,再采用改进的微分算法提取信号主峰值。第二,基于心电信号的特征值、脉搏波信号的特征值进行脉搏波传导时间、心率以及血压、血氧饱和度的相关计算。在对血压进行预测时,使用了基于深度学习的循环神经网络概述模型来实现。本文将理论原理和现实问题结合起来进行分析和处理,与目前研究相比较,本文实现的方法稳定性及普适性较高。第三,基于Qt Creator平台搭建了一个简易的多生理参数数据处理系统,集成了心电波形的可视化以及心率、血压、血氧饱和度的结果显示。实验结果表明,本系统能够较稳定的完成人体多生理信号的监测和处理,促进了现代医疗设备的发展。

ISBN: (纸本)9787519461140

关键词： 微震   数据处理   聚类分析   BP神经网络   震源反演  

摘要： 随着矿山开发的数字化、信息化发展,微震监测技术应用日益广泛。通过微震采集站所组成的阵列接收微震信号,由微震数据处理软件反演震源位置等压裂参数,对指导压裂等生产活动进行具有重要意义。本文研发了一款基于聚类、BP神经网络算法的分布式微震监测数据处理软件,结合课题组自主研发的微震采集站可组成一套国内鲜有的微震数据实时采集、接收与处理一体化微震监测系统。软件设计从微震数据采集入手,对影响微震震源定位的关键因素——初至拾取方法、工区模型的建立、正演问题、震源反演进行深入研究。软件主体使用C#语言实现,完成集数据获取、精确初至拾取、工区模型建立、正演数据获取、震源反演算法、实时监测地图显示及实时波形显示等功能为一体的微震监测数据处理软件。软件以震源反演定位为最终目标,首先通过接收软件创建的共享内存或通过微震数据文件获取微震采集数据;通过噪声及串扰数据计算仪器性能参数并记录;根据工区基本信息建立初始工区模型;以地震射线理论为基础,利用射孔数据校正初始工区模型,获得最终工区模型;通过外部工区数据可建立复杂工区模型;基于已建立工区模型,使用快速行进算法得到对应工区地正演数据;依据工区基本信息建立BP神经网络,使用正演数据训练网络并选用试射数据进行验证,建立对应工区到时差及震源间的非线性关系;对实测数据使用模糊C均值聚类算法进行初至拾取,快速、精确的获取各采集站间到时差;将到时差输入训练所得BP神经网络,反演震源位置并绘制3D图像。另外,软件还包括施工地采集站地图显示、微震数据波形显示等辅助功能。本文完成基于C#的分布式微震监测数据软件研发,软件系统经测试稳定且可靠,结合课题组自主研发的微震采集站、物联网及接收软件可实现对压裂等生产活动的高分辨率实时监测,在矿山岩爆监测、压裂生产活动等方面具有重要的指导意义。

关键词： 图书馆   非物质文化遗产   影像资源   数据处理  

摘要： 为适应大数据时代移动互联的发展需求,国内公共图书馆在影像资源采集方面进行了丰富的实践,但对于这类新型文献的加工和利用目前尚无统一的规范和标准。通过分析非遗资源建设研究现状与实践中面临的困境,从确定资源采集内容、建立非遗影像资源编目标准和规范、构建非遗影像资源库等方面探讨图书馆非遗影像资源建设与数据处理的规范化路径。

关键词： 地铁基坑   变形预测   BP神经网络   PSO-BP改进算法   数据处理  

摘要： 随着我国国民经济的飞速发展,各大城市为了缓解交通拥堵、提高城市竞争力,地铁建设成为首选举措,但地铁建设中不可避免的面临车站基坑开挖变形问题。由于车站基坑一般都处在建筑物和交通线路密集区域,基坑周围土体物理性质复杂等因素影响,基坑施工过程中会存在较大安全隐患。基于地铁基坑复杂变形机理,采用BP(Back Propagation)神经网络及其改进算法对基坑变形趋势进行预测并提出有效预防措施,对地铁基坑安全施工具有重要意义。本文以郑州市轨道交通四号线车站基坑工程为背景,首先制定了科学合理的变形监测方案,然后基于该监测方案获得的多种变形实测数据建模分析了基坑变形的土体物理性质因素和施工过程因素,并从围护结构、坑底土体、周围地表三种变形数据分析了基坑的变形机理。在基坑变形预测研究中,建立基于时间序列的BP神经网络模型、基于基坑变形影响因素的PSO-BP(Particle Swarm Optimization-Back Propagation)模型和改进的PSO-BP神经网络模型对基坑变形趋势进行预测。最后,通过对多个模型预测结果和实测数据进行对比分析来验证模型的有效性。结果表明基于基坑变形监测时间序列的BP神经网络模型中,平稳变化监测数据序列和趋势项明显监测数据序列的预测效果优于含有突变数据的序列;基于基坑变形影响因素建立的BP神经网络模型中,对支撑轴力监测数据进行预测,60组预测结果中相对误差超过1%占到了18组,并且该模型在预测过程中,收敛速度较慢,容易陷入局部极值;基于支撑轴力、深层水平位移和围护桩顶沉降数据三种监测数据和预测结果对比分析,改进后的PSO-BP神经网络算法(引入随机权重自适应因子)收敛速度最快、预测效果最好,PSO-BP收敛速度和预测效果次之,BP神经网络模型收敛速度和预测效果最差;最后基于基坑的变形预测趋势,提出了预防基坑变形的科学合理措施,保证了基坑工程的施工安全。

关键词： 脉冲星   相干消色散   DSPSR   GPU   PSRDADA  

摘要： 脉冲星是快速自转的中子星,自转周期稳定,具有超高密度、超高压、超强磁场等极端物理条件,在传播过程中受到星际介质(Interstellar Medium,ISM)影响产生色散现象,导致接收到的脉冲轮廓展宽,需采用消色散技术对脉冲星数据进行处理。非相干消色散在时域进行,利用多通道滤波器组实现检波后消色散,相干消色散通过快速傅里叶变换,在频域将数字信号经过星际介质传输函数处理,实现整个通带内的色散消除,相比于非相干消色散,色散消除更彻底。随着对射电脉冲星研究的深入,宽带宽、超髙时间分辨率和频率分辨率的相干消色脉冲星数字终端成为新的发展趋势。相干消色散算法需进行大量的浮点运算,相比于非相干消色散,数据处理周期较长且实现难度大,对脉冲星观测以及数据处理能力提出了更高的要求。本文在此背景下研究并实现了一种基于图形处理器(Graphics Processing Unit,GPU),以高速共享内存和DSPSR(Digital Signal Processing Software for Pulsar)为数据处理核心的相干消色散基带数据处理技术,并对数据处理流程进行测试及性能分析。论文的具体研究内容及成果包括:第一,对相干消色散的原理以及脉冲星数据处理流程的实现进行研究分析,从海量基带数据处理需求出发,深入研究脉冲星数字信号处理程序包DSPSR的数据处理原理及开源软件PSRDADA(Processing Software for Pulsar Distributed Acquisition and Data Analysis)的高性能共享内存实现原理,在此基础上对相干消色散基带数据处理流程进行总体设计,为后续数据处理流程的实现奠定基础。第二,基于GPU的相干消色散脉冲星基带数据处理流程实现。利用高速共享内存进行软件实现,可支持最多两路极化基带数据输入,后续解码、消色散、折叠等数据处理流程采用DSPSR进行处理,并利用GPU加速技术对数据处理流程进行加速,支持PSRFITS格式输出。为验证本数据处理流程数据处理质量,对FAST观测PSR1939+2134和PSR 0534+2200所获得的基带数据进行处理,成功获得脉冲轮廓,与非相干消色散数据处理结果相比,色散消除更彻底,可以获得更精细的脉冲轮廓,且信噪比满足脉冲星计时等后续研究工作的要求。第三,针对相干消色散数据处理周期长、运算量大的特点,面向海量脉冲星观测数据处理需求,在图形处理器平台搭建数据处理流程,进行性能测试。实验分析相干消色散数据处理全流程加速效果的基础上,进一步对相干消色散主要算法快速傅里叶变换的加速比进行测试。在数据处理效率方面,首先对PSR1939+2134基带数据在GPU和CPU(Central Processing Unit)两种模式下的数据处理时间进行测试,实验结果表明,对8比特采样、观测时长21.4 s的双极化基带数据进行处理,所需时间约为124 s,相比CPU模式,加速比可达2.07。然后从相干消色散原理出发,比较两种模式下执行不同点数快速傅里叶变换所需的时间,分析GPU并行计算对相干消色散算法运算效率的提升效果。最后结合GPU硬件架构,对线程资源的合理分配进行讨论。