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831.
利用SOHO,STEREO高能粒子观测数据,对2011-2014年30个通量短时间内显著增强的缓变型太阳高能粒子(SEP)事件的两个特征时间(局地爆发时间,起始释放时间)及其经向分布进行统计分析.研究结果显示,多颗卫星同时观测到的SEP事件伴随的日冕物质抛射(CME)角宽明显较一般事件大,且基本都为Halo CME;不同卫星观测到的粒子通量局地增强时间差与卫星位置经度差明显线性正相关且东西不对称;局地爆发时间和起始释放时间相对于耀斑时间的延迟与卫星相对经度正相关;卫星所有能量通道的两个特征时间极差与卫星相对经度呈现较好的正相关,这表明不同能量SEP释放的时间跨度具有明显经度差异;高低能释放时间差与CME速度正相关.这些结论表明,SEP事件的两个特征时间具有明显的经向依赖性,并都与CME速度相关. 相似文献
832.
针对特征词袋(BoF)模型缺乏空间和几何信息,对纹理图像内容表达不明显等问题,提出一种基于BoF模型的多特征融合纹理分类算法。将灰度梯度共生矩阵(GGCM)和尺度不变特征转换(SIFT)融合特征作为纹理图像的区域特征描述,通过动态权重鉴别能量分析进行最优参数特征选择,并用BoF量化纹理特征,使用支持向量机对图像进行训练和预测,得出分类结果。实验结果表明,本文算法对有旋转扭曲的纹理、边缘模糊纹理、有光照变化的纹理及杂乱纹理等均能取得较好的分类效果,相对于传统BoF模型及凹凸划分(CCP)方法等算法在UIUC纹理库上的分类正确率均有不同程度的提高,平均分类正确率分别提高12.8%和7.9%,说明本文算法针对纹理图像分类具有较高的精度和较好的鲁棒性。 相似文献
考虑到室内环境的复杂性和多径效应对WiFi指纹定位性能的影响从Intel 5300无线网卡中提取信道状态信息(CSI),利用修正后的CSI幅值和相位信息作为指纹特征,使用极限梯度提升(XGBoost)算法构建高精度指纹库,实现分米级的高精度室内定位。进一步通过实测数据分析了采样间隔、室内视距(LOS)和非视距(NLOS)环境、缺失值和数据维度等因素对所提算法定位性能的影响。实际室内环境下的实验结果表明,本文算法受NLOS影响较小,对室内复杂环境有很强的鲁棒性;此外,该算法能够很好地处理高维稀疏数据,解决CSI指纹特征的"误匹配"问题,且对缺失数据不敏感,定位准确度优于90%。 相似文献