在R空间植物油的IMS谱识别建模
R空间植物油的IMS谱识别建模
摘要：利用离子迁移谱仪测量了11种油品，257个油样的离子迁移谱图，通过引入相对离子迁移率在R空间对离子迁移谱图进行重排以消除设备差异的影响。阐述了小波寻峰原理，并对所测谱图利用墨西哥草帽小波进行分解，小波系数用以确定谱图中峰值位置。各类油品共同出现峰位的区域，构成类油品的识别建模。
一、 前言
油品的真实性检测尤其是快速检测是一个迫切需要且十分困难的问题。在已有的快速检测技术中，近红外[1]、拉曼[2]、低场核磁[3]被用来作为检测手段，当然鉴于油脂成分的复杂性，各类谱均产生谱图的严重重叠，这样必须配合以有效的聚类分析，PLSDA，才有可能对油品的种类给出定性的判别[4]。当然，作为检测领域的金标准质谱技术[5]，通过与GC配合加以质谱串联技术，对油品中的脂肪酸进行鉴别而以图达到对油品真实性的判断。
本文在这里不去评判各种检测技术的优劣，鉴于目前对于油品的真实性快速检测技术的强烈需求，报告离子迁移谱仪用于油品的真实性检测的应用，这应该是首次报道。
离子迁移谱技术（IMS）已经成功地应用于化学战剂、VOC等, 将IMS技术应用于油脂中可挥发混和物质的测量则是首次。鉴于离子迁移谱测量的快捷性（20秒）和便易性（简单稀释），该测量技术将是油脂真实性（reality check）的快速检测技术。
二、 设备描述
设备采用武汉矽感科技有限公司生产的离子迁移谱仪IMS‐100型油脂测量专用设备。
图一、离子迁移谱仪IMS‐100工作原理图
图一给出了离子迁移谱仪IMS‐100的工作原理图。迁移管工作在60度；长度为12cm，由12个直径为30mm厚度为4mm的不锈钢环和12个直径为30mm 厚度为6mm的陶瓷环同心构成；电离源是脉冲辉光放电等离子源，工作电压为10KV；无离子门结构。离子迁移信号宽度受放电脉冲宽度控制。迁移电场场强为：500V/cm；迁移气体采用N2、O2混合气体，比例为9：1；迁移气体流速为：1000ml/min；进样载气成分与迁移气体相同，流速为300ml/min。进样端采用顶空进样方式，工作温度为170度。
三、 油脂样品及测量方式
来自于中国大陆的大豆油24个油样，橄榄油25个油样，花生油23个油样，亚麻油10个油样，芝麻油25个油样，棕榈油25个油样，菜籽油25个油样，茶籽油25个油样，稻米油25个油样，玉米油25个油样，葵花子油25个油样，共计257个油样。
各油样分别用正己烷稀释50倍至500ul，分别置于2ml顶空进样瓶中密封，测量时进样量为4ul。
四、 各油脂样品的相对离子迁移谱图
图二、24种大豆油的相对离子迁移率谱
2、橄榄油（25）
图三、25种橄榄油的相对离子迁移率谱
图四、23种花生油的相对离子迁移率谱
4、亚麻油（10）
图五、10种亚麻油的相对离子迁移率谱
图六、25种芝麻油的相对离子迁移率谱
6、棕榈油（25）
图七、25种棕榈油的相对离子迁移率谱
7、菜籽油（25）
图八、25种菜籽油的相对离子迁移率谱
8、茶籽油（25）
图九、25种茶籽油的相对离子迁移率谱
9、稻米油（25）
图十、25种稻米油的相对离子迁移率谱
10、玉米油（25）
图十一、25种玉米油的相对离子迁移率谱
11、葵花子油（25）
图十二、25种葵花油的相对离子迁移率谱
图二到图十二给出了11种油品的相对离子迁移率谱。（关于相对离子迁移率谱的概念，我们接下来讨论）从图中看出，不同类别的油脂，其离子迁移率谱有相似部分也有完全不同的部分。我们知道，离子迁移谱实际上从物理实质上是一簇簇离子团的飞行时间分辨谱，尽管离子迁移谱的分辨率不高（相对于质谱技术），但其包络实际上是由不同的离子簇所对应的峰叠加而成的，因此，有效的寻峰算法和谱分解对于上述油脂的识别建模则是十分重要了！同时有效的寻峰算法及谱分解算法对于提高设备的分辨率也是十分重要的。
当然，对于油脂的IMS成峰机理及峰型构成，我们将另行文讨论。
五、离子迁移率谱图与相对离子迁移率谱图‐‐‐R空间的引入
我们知道，离子迁移谱离子峰位受许多因素的影响，例如：迁移电场大小及在迁移管中电场分布、迁移气体流量及流场分布、迁移气体的温度及湿度、迁移管工作温度等等。在离子迁移谱仪中，台与台之间，上述参数要保持严格的一致也是很困难的。同时，即使是同一台设备，也会因为上述参数的涨落尤其是迁移电场的涨落等影响而导致主离子（RIP：reactive ion peak ）位置发生移动。即使引入约化离子迁移率（reduced mobility）K0[6]
(1)
以试图减少因温度湿度变化而导致的离子峰位变化对离子迁移率的影响，但是无法消除其它因素而造成的谱间差异，这种变化总是存在的。如图十三所示
图十三：不同设备测量到同一花生油品IMS谱
我们知道，离子迁移谱IMS是信号强度~迁移时间的坐标体系空间，对于每一个峰{ti, Ai; i}, 这里ti是第i峰位置，Ai是第i峰峰值高度，N是峰总数。按照离子迁移率的定义：单位电场对离子迁移速度的贡献，即在均匀迁移电场E=V0/L中（L为迁移管长度，V0为迁移电压）：
(2)
考虑到（2）中，迁移率Ki与峰位置ti的双曲函数关系，所谓的K0座标空间，实际上也只是用1/K0来进行的[7]，其要求：在主离子峰RIP的重排过程中，主离子RIP的离子迁移率K0=1/0.485。在该种空间中，设备之间因各参数间的差异性而导致的谱型、谱位差异是很难消除的。这或许是离子迁移谱仪在分析领域尚未大量应用的原因吧。
我们定义一个R空间，通过定义一个无量纲的相对离子迁移率Ri以及其对数，
(3)
使得把原空间{ti, Ai; i}变换到R空间{ri, Ai; i}。(3)式中KRIP是主离子的约化离子迁移率。在(3)式的变化下，离子迁移谱也就变化成相对离子迁移率谱。从(3)式中不难看出，所有的主离子RIP在R空间坐标中，其主离子峰位都处在rRIP=0的位置，从而实现波形重排对齐。所测量结果将最大可能地与设备无关。
在R空间排队后的情况见图十四，我们做了0点平移。在图十四中清楚地表明，这种定义的重排是有效的。
图十四：R空间不同设备测量到同一花生油品IMS谱
六、寻峰找峰算法‐‐‐小波法
在方程（3）中，必须有十分准确有效的寻峰算法，才能够利用（3）式进行空间变换。而对于IMS信号，由于待测物特性不同，主离子信号在测试过程中变化非常不同，有近乎消失得情况，有overflow的情况，这使得准确确定RIP的位
置变得非常困难。在文献[9]以及其中所罗列的寻峰算法中，无论是一阶导数谱、二阶、四阶导数谱，还是退卷积算法，当信号的信噪比不好的情况下，均需要对信号先进行平滑运算，而平滑运算的结果就是会把淹没在噪声中的微弱信号彻底地平滑掉了，而且不可恢复。为此，我们采用小波算法[8]，墨西哥帽子函数如下，
(4)
式中，是尺度参数。利用墨西哥帽子小波自身的性质，对于缓变函数f(t)，有下式成立
(5)
（5）式表明，可以对原始信号不做噪声去噪和去除基线。
作小波变换如下：对于离子迁移谱信号y(t), 其连续小波变换系数C(a,b)为： (6)
式中，a，b分别为尺度因子和平移因子。
对于典型的高斯函数，其一般形式g(t)由下式给出：
(7)
不难发现，，因此，利用高斯函数以及其各阶导数均构成正交小波基的性质，考虑到所测量到的IMS信号，是混合高斯系统，即：
(8)
（8）式中：Ai 分别是第i信号谱线的幅值、宽度及位置；是信号基线，是迁移时间t的缓变函数；则是信号噪声。因此将（8）式代入（6）式后，考虑到（5）式存在下式：
(9)
(9)式表明，信号y(t)的峰值位置，与其小波系数C(a,b)的峰值位置是一致的。
所以，我们的找峰步骤是：
1、取小波；
2、对一维信号y(t) [1x1000]，作其32阶小波分解，小波系数C(a,b)则是一个[32x1000]矩阵；
3、找出每一行极值点，按列连续出现极值点处即为信号y(t)的峰值位置。
七、油品的识别建模
建模原则：
1）取同类油脂的离子迁移谱数据，作32阶小波分解，
2）对小波系数按常规找峰[9]；
3）取诸小波峰值出现的共同区域，作为识别基。
1、大豆油（24）
表一、依据图十五得到的大豆油峰值区域
193~200 256~263297~301 346~355425~436568~581602~618 719~729
图十五、24种大豆油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
2、橄榄油（25）
表二、依据图十六得到的橄榄油峰值区域
249~262 285~295 345~357 385~391 702~718
图十六、25种橄榄油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
3、花生油（23）
表三、依据图十七得到的花生油峰值区域
208~221 255~261 293~304 348~355388~398425~438563~579 600~616 713~727
图十七、23种花生油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
4、亚麻油（10）
表四、依据图十八得到的亚麻油峰值区域
157~168 259~264 339~351 384`388 424~429476~487524~529568~577 714~725 826~845
图十八、10种亚麻油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
5、芝麻油（25）
表五、依据图十九得到的芝麻油峰值区域
293~301 346~360 399~414 573~582 717~730 838~883
图十九、25种芝麻油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
6、棕榈油（25）
表六、依据图二十得到的棕榈油峰值区域
216~227 250~259 293~305 348~352 384~388 419~435 454~462 564~580
图二十、25种棕榈油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
7、菜籽油（25）
表七、依据图二十一得到的菜籽油峰值区域
206~213 253~264 287~293 413~428
图二十一、25种菜籽油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
8、茶籽油（25）
表八、依据图二十二得到的茶籽油峰值区域
209~223 254~258 291~300 377~387
413~424 507~522 555~565 598~606
图二十二、25种茶籽油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
9、稻米油（25）
表九、依据图二十三得到的稻米油峰值区域
252~257 292~296 339~344 382~387 417~426 448~457
504~523 560~565 596~604 629~643 696~709
图二十三、25种稻米油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
10、玉米油（25）
表十、依据图二十四得到的玉米油峰值区域
252~261 291~295 340~352 385~389 419~434 448~455
497~516 531~536 562~567 696~709 829~838
图二十四、25种玉米油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
11、葵花子油（25）
表十一、依据图二十五得到的葵花子油峰值区域
198~211 242~251 431~440 462~471
图二十五、25种葵花子油离子迁移谱第5阶小波分解系数峰值图
八、识别
利用上述油品所建识别模型，可以对上述油品进行快速识别。混合油建模识别将在后续工作中进行。
九、结论
利用离子迁移谱仪测量了11种油品，257个油样的离子迁移谱图，通过引入相对离子迁移率在R空间对离子迁移谱图进行重排以消除设备差异的影响。阐述了小波寻峰原理，并对所测谱图利用墨西哥草帽小波进行分解，小波系数用以确定谱图中峰值位置。各类油品共同出现峰位的区域，构成类油品的识别建模。并可以进行很好的快速识别。
参考文献
【1】 C. Gertz., ”Rapid assessment of quality parameters in olive oil using FTNIR and conventional standard methods’, Workshop Authentication of Oliver Oil (Madrid,10`11,June,2013)
【2】 Vincent Baeton, Ramon Aparicio, “Edible oils and fats authentication by Fourier transform Raman Spectrometry”, Biotechnol. Agron. Soc. Environ., 2000,4(4),196~203 【3】 Zheng Xu, et. al. “Detection of virgin oliver oil adulteration using low field unilateral NMR”, Sensor,2014,14,2028~2038
【4】 David I Ellis, et al, “Fingerprint of food: current technologies for the detection of food adulteration and contamination”, Chem Soc. Rev. 2012,41,5706~5727 and references therein.
【5】 E. Frankel, “Method of detection and analyses of deoderised oliver and vegetable oils”, Workshop Authentication of Oliver Oil (Madrid,10`11,June,2013)
【6】 Gary A Eiceman, and Zeev karpas, “Ion Mobility Spectrometry”, 2nd edition, CRC Press, Taylor&Francis Group.
【7】 Alexander Bunkowski, PHD thesis “MCC‐IMS data analysis using automated spectra processing and explorative visualization methods”, 2011
【8】 Pan Du, warren A Kibbe and Simon M Lin, “Improved peak detection in mass spectrum by incorporating continuous wavelet transform based pattern Matching”, BIOINFORMATICS, July 4,2006
【9】 翁诗甫，“傅立叶变换红外光谱分析”，第二版，第六章，化学工业出版社
空间分析复习重点
空间分析的概念空间分析：是基于地理对象的位置和形态特征的空间数据分析技术，其目的在于提取和传输空间信息。包括空间数据操作、空间数据分析、空间统计分析、空间建模。 空间数据的类型空间点数据、空间线数据、空间面数据、地统计数据 属性数据的类型名义量、次序量、间隔量、比率量 属性：与空间数据库中一个独立对象（记录）关联的数据项。属性已成为描述一个位置任何可记录特征或性质的术语。 空间统计分析陷阱1）空间自相关：“地理学第一定律”—任何事物都是空间相关的，距离近的空间相关性大。空间自相关破坏了经典统计当中的样本独立性假设。避免空间自相关所用的方法称为空间回归模型。2）可变面元问题MAUP：随面积单元定义的不同而变化的问题，就是可变面元问题。其类型分为：①尺度效应：当空间数据经聚合而改变其单元面积的大小、形状和方向时，分析结果也随之变化的现象。②区划效应：给定尺度下不同的单元组合方式导致分析结果产生变化的现象。3）边界效应：边界效应指分析中由于实体向一个或多个边界近似时出现的误差。生态谬误在同一粒度或聚合水平上，由于聚合方式的不同或划区方案的不同导致的分析结果的变化。（给定尺度下不同的单元组合方式） 空间数据的性质空间数据与一般的属性数据相比具有特殊的性质如空间相关性，空间异质性，以及有尺度变化等引起的MAUP效应等。一阶效应：大尺度的趋势，描述某个参数的总体变化性；二阶效应：局部效应，描述空间上邻近位置上的数值相互趋同的倾向。 空间依赖性：空间上距离相近的地理事物的相似性比距离远的事物的相似性大。 空间异质性：也叫空间非稳定性，意味着功能形式和参数在所研究的区域的不同地方是不一样的，但是在区域的局部，其变化是一致的。 ESDA是在一组数据中寻求重要信息的过程，利用EDA技术，分析人员无须借助于先验理论或假设，直接探索隐藏在数据中的关系、模式和趋势等，获得对问题的理解和相关知识。 常见EDA方法：直方图、茎叶图、箱线图、散点图、平行坐标图 主题地图的数据分类问题等间隔分类；分位数分类：自然分割分类。 空间点模式：根据地理实体或者时间的空间位置研究其分布模式的方法。 茎叶图：单变量、小数据集数据分布的图示方法。 优点是容易制作，让阅览者能很快抓住变量分布形状。缺点是无法指定图形组距，对大型资料不适用。 茎叶图制作方法：①选择适当的数字为茎，通常是起首数字，茎之间的间距相等；②每列标出所有可能叶的数字，叶子按数值大小依次排列；③由第一行数据，在对应的茎之列，顺序记录茎后的一位数字为叶，直到最后一行数据，需排列整齐（叶之间的间隔相等）。 箱线图&五数总结 箱线图也称箱须图需要五个数，称为五数总结：①最小值②下四分位数：Q1③中位数④上四分位数：Q3⑤最大值。分位数差：IQR = Q3 - Q1 3密度估计是一个随机变量概率密度函数的非参数方法。 应用不同带宽生成的100个服从正态分布随机数的核密度估计。 空间点模式：一般来说，点模式分析可以用来描述任何类型的事件数据。因为每一事件都可以抽象化为空间上的一个位置点。 空间模式的三种基本分布：1）随机分布：任何一点在任何一个位置发生的概率相同，某点的存在不影响其它点的分布。又称泊松分布
基于骨骼数据的人体行为识别
基于骨骼数据的人体行为识别 摘要 人体动作姿态识别是计算机视觉研究领域中最具挑战的研究方向，是当前的研究热点。对人体动作姿态进行自动识别将带来一种全新的交互方式，通过身体语言即人体的姿态和动作来传达用户的意思，如在机场、工厂等喧闹的环境下，采用手势、动作姿态识别等人机交互技术能够提供比语音识别更加准确的信息输入。总之，在智能监控、虚拟现实、感知用户接口以及基于内容的视频检索等领域，人体动作姿态的识别均具有广泛的应用前景。该文首先简单介绍了人体动作姿态序列的分割，然后对人体动作姿态识别的方法进行了分类介绍，并对一些典型的算法的研究进展情况及其优缺点进行了重点介绍。 关键词：人体动作姿态识别; 人工智能; 隐马尔可夫模型; 动态贝叶斯网络; 模板匹配前言 人体姿态识别是计算机视觉的一个重要研究方向，它最终目的是输出人的整体或者局部肢体的结构参数，如人体轮廓、头部的位置与朝向、人体关节点的位置或者部位类别。姿态识别的研究方法应该说，几乎涵盖了计算机视觉领域所有理论与技术，像模式识别、机器学习、人工智能、图像图形、统计学等。到目前为止，已经有众多识别方法被提出，并且也取得了许多重要的阶段性的研究成果，但是以往的方法都是基于普通光学图像，比如常见的RGB 图像，这类图像容易受光照、阴影等外界变化的影响，尤其在环境黑暗的情况下无法来识别人体姿态，并且由于人体关节自由度大，及人的体型、着装较大差异性，常导致姿态识别系统识别率低。尽管有研究者利用多个摄像机获取采集的图像来获取人体深度信息以克服以上问题[1]，但是该类方法恢复的深度信息不是唯一的，而且计算量非常大，尤其是这种方法要求事先用人工对传感设备进行标定，而在选取场景中的标定物时，往往又会遇到实际环境操作困难的问题。 随着光电技术的快速发展，深度传感设备的成本逐渐降低，人们获取深图像的途径及方法也越来越多。该方向的研究也逐渐成为计算机视觉领域的研究趋势。具体原因包括：一方面，深度传感设备不仅操作简单，并且极大简化了普通摄像机的标定过程；另一方面，得到的深度图像由于直接包含了人体的深度信息，能够有效的克服普通光学图像遇到的上述问题。到目前为止，较有影响力的基于该类图像的人体姿态识别算法，应该是 Shotton 等人利用一种深度传感器 Kinect 来实时捕捉人体运动的算法，该算法虽然能够满足人们对识别系统实时性的要求，但其对硬件要求特别高，并且不适合低分辨率图像中的人体关节点提取，容易导致人体骨架扭曲。下文将具体陈述人体运动分析的主要用途和前人在不同时期对这些难题的处理办法。 主题 基于计算机视觉的人体运动分析不仅在智能监控、人机交互、虚拟现实和基于内容的视频检索等方面有着广泛的应用前景，更是成为了未来研究的前瞻性方向之一。Gavrila 总结了它的一些主要应用领域[2,3,4]，下面据此对其典型应用做出进一步的介绍。 智能监控(Smart Surveillance) 所谓“智能监控”是指监控系统能够监视一定场景中人的活动，并对其行为行分析和识别，跟踪其中的可疑行为(例如在一些重要地点经常徘徊或者人流密集的场合下突发的人群拥挤等状况)从而采取相应的报警措施。智能监控系统应用最多的场合来自于那些对安全
7状态空间设计法极点配置观测器解析
第7章线性定常离散时间状态空间设计法 7.1引言 7.2状态反馈配置极点 7.3状态估值和状态观测器 7.4利用状态估值构成状态反馈以配置极点 7.5扰动调节 7.6无差调节
7.1 引言 一个被控对象： (1)()()()() ():1,():1,:,:,:x k Fx k Gu k y k Cx k x k n u k m F n n G n m C r n +=+?? =?????? 7.1 当设计控制器对其控制时，需要考虑如下各因素： ● 扰动，比如负载扰动 ● 测量噪声 ● 给定输入的指令信号 ● 输出 如图7.1所示。 给d L (k )扰动 图7.1 控制系统示意图 根据工程背景的不同，控制问题可分为调节问题和跟踪问题，跟踪问题也称为伺服问题。 调节问题的设计目标是使输出迅速而平稳地运行于某一平衡状态。包括指令变化时的动态过程，和负载扰动下的动态过程。但是这二者往往是矛盾的，需要折衷考虑。 伺服问题的设计目标是对指令信号的快速动态跟踪。 本章研究基于离散时间状态空间模型的设计方法。 7.2研究通过状态变量的反馈对闭环系统的全部特征值任意配置——稳定性与快速线。 7.3考虑当被控对象模型的状态无法直接测量时，如何使用状态观测器对状态进行重构。 7.4讨论使用重构状态进行状态反馈时闭环系统的特征值。 7.5简单地讨论扰动调节问题。 7.6状态空间设计时的无差调节问题。
7.2 状态反馈配置极点 工程被控对象如式7.1，考虑状态反馈 ()()()u k v k Lx k =+ 7.2 如图7.2所示。式7.2带入式7.1，得 (1)()()()() ()()()x k Fx k Gu k y k Cx k u k v k Lx k +=+?? =??=+? 7.3 整理得 ()(1)()() ()()x k F GL x k Gv k y k Cx k +=++?? =? 7.4 (k ) v (k ) 图7.2 状态反馈任意配置闭环系统的极点 闭环系统的特征方程为 []det ()0zI F GL -+= 7.5 问题是在什么情况下式7.5的特征根是可以任意配置的？即任给工程上期望的n 个特征根λ1, λ2, ..., λn ，有 []1det ()()0n i i zI F GL z λ=-+=-=∏ 7.6 定理：状态反馈配置极点
基于Burg算法的AR模型功率谱估计简介
基于Burg 算法的AR 模型功率谱估计简介 摘要：在对随机信号的分析中，功率谱估计是一类重要的参数研究，功率谱估计的方法分为经典谱法和参数模型方法。参数模型方法是利用型号的先验知识，确定信号的模型，然后估计出模型的参数，以实现对信号的功率谱估计。根据wold 定理,AR 模型是比较常用的模型，根据Burg 算法等多种方法可以确定其参数。 关键词：功率谱估计；AR 模型；Burg 算法 随机信号的功率谱反映它的频率成分以及各成分的相对强弱, 能从频域上揭示信号的节律, 是随机信号的重要特征。因此, 用数字信号处理手段来估计随机信号的功率谱也是统计信号处理的基本手段之一。在信号处理的许多应用中, 常常需要进行谱估计的测量。例如, 在雷达系统中, 为了得到目标速度的信息需要进行谱测量; 在声纳系统中, 为了寻找水面舰艇或潜艇也要对混有噪声的信号进行分析。总之, 在许多应用领域中, 例如, 雷达、声纳、通讯声学、语言等领域, 都需要对信号的基本参数进行分析和估计, 以得到有用的信息, 其中, 谱分析就是一类最重要的参数研究。 1 功率谱估计简介 一个宽平稳随机过程的功率谱是其自相关序列的傅里叶变换，因此功率谱估计就等效于自相关估计。对于自相关各态遍历的过程，应有： )()()(121lim *k r n x k n x N N x N N n =? ?????++∞→∑-= 如果所有的)(n x 都是已知的，理论上功率谱估计就很简单了，只需要对其自相关序列取傅里叶变换就可以了。但是，这种方法有两个个很大的问题：一是不是所有的信号都是平稳信号，而且有用的数据量可能只有很少的一部分；二是数据中通常都会有噪声或群其它干扰信号。因此，谱估计就是用有限个含有噪声的观测值来估计)(jw x e P 。 谱估计的方法一般分为两类。第一类称为经典方法或参数方法，它首先由给定的数据估 计自相关序列)(k r x ，然后对估计出的)(?k r x 进行傅里叶变换获得功率谱估计。第二类称为非经典法，或参数模型法，是基于信号的一个随机模型来估计功率谱。非参数谱估计的缺陷是其频率分辨率低，估计的方差特性不好, 而且估计值沿频率轴的起伏甚烈，数据越长, 这一现象越严重。 为了改善谱分辨率，研究学者对基于模型的参数方法进行了大量研究。参数方法的第一步是对信号选择一个合适的模型，这种选择可能是基于有关信号如何产生的先验知识，也可能是多次试验后获得的结果。通常采用的模型包括AR 、MA 、ARMA 模型和谐波模型（噪声中含有复指数）。一旦模型选择好后，下一步就是计算模型的参数。最后将计算得到的参数带
状态空间法教案
一、问题引入 结合一些典型问题（分油问题）提出问题： 我们是怎样解决这些问题的？在人工智能领域又可以通过怎样的方法去解决呢？（状态空间法） 2、引导学生思考问题，并得出结论。 二、讲授新课 （一）基础知识部分 1、什么是状态空间法？ 许多问题求解方法是采用试探搜索方法的。也就是说，这些方法是通过在某个可能的解空间内寻找一个解来求解问题的。这种基于解答空间的问题表示和求解方法就是状态空间法，它是以状态和算符(operator)为基础来表示和求解问题的。 2、状态空间法三要点 1) 状态（state）：表示问题解法中每一步问题状况的数据结构； 2) 算符（operator）：把问题从一种状态变换为另一种状态的手段； 3) 状态空间方法：基于解答空间的问题表示和求解方法，它是以状态和算符为基础来表示和求解问题的。
由上可知，对一个问题的状态描述，必须确定3件事： 1) 该状态描述方式，特别是初始状态描述； 2) 操作符集合及其对状态描述的作用； 3) 目标状态描述的特性。 问题的状态空间可用一个三元序组来表示： S：问题的全部初始状态的集合 F：操作的集合 G：目标状态的集合 4、用状态空间表示问题的步骤： 1）定义状态的描述形式 2）用所定义的状态描述形式把问题所有可能的状态都表示出来，并确定初始状态和目标状态的集合描述 3）定义一组算符，使得利用这些算符可以把问题由一个状态转为另一个状态。 4）利用状态空间图表示求解过程。 （二）实践应用部分
【分油问题】有A、B、C三个不带刻度的瓶子，分别能装8kg, 5kg和3kg油。如果A瓶装满油，B和C是空瓶，怎样操作三个瓶，使A中的油平分两份？(假设分油过程中不耗油) 解：第一步：定义问题状态的描述形式： 设Sk=(b,c)表示B瓶和C瓶中的油量的状态。 其中： b表示B瓶中的油量。 c表示C瓶中的油量。 初始状态集：S={(0,0)} 目标状态集：G={(4,0)} 第二步：定义操作符： 操作：把瓶子倒满油，或把瓶子的油倒空。 f1：从A瓶往B瓶倒油，把B瓶倒满。 f2：从C瓶往B瓶倒油，把B瓶倒满。 f3：从A瓶往C瓶倒油，把C瓶倒满。 f4：从B瓶往C瓶倒油，把C瓶倒满。
基于经典谱估计的多普勒频移算法
仿真程序说明文档 1．平坦衰落信道仿真 1.1仿真设计 1.产生频率为c ω的01N +路正弦余弦信号； 2.产生在[0,2)π均匀分布的随机相位，产生在[,]m m f f -均匀分布的频率偏移，将随机相位和频率偏移加入到第一步产生的每路正余弦信号中； 3.产生每路信号的衰减cos n β，将第二步产生的每路信号乘以衰减cos n β； 4.将加入随机相位频率偏移以及乘以衰减以后的正弦信号叠加，得到同相分量，将加入随机相位频率偏移以及乘以衰减以后的余弦信号叠加，得到正交分量； 5.由同相和正交信号分别作为实部()c T t 和虚部()s T t 得到平坦衰落信道的输出； 1.2程序流程图
1.3仿真结果 下面给出了仿真的平坦衰落信道的统计特性 图1通过信道后的接收信号包络 在图1中用信道的最大增益对衰落进行了归一化。可以看出，仿真的数据流能够较好的符合典型的Rayleigh衰落信号。信道在某些点会引起深度衰落。 图2通过仿真信道信号的包络概率密度函数
在图2中，绘出了当N =34时的包络分布。可以看出当N =34时，包络分布与标准的瑞利分布基本吻合。随着N 的增加，包络更加趋向瑞利分布，且分布函数与时间t 无关，这一点满足广义平稳过程的要求。 图3通过仿真信道信号的自相关函数 可以看出自相关函数趋近贝赛尔(Bessel)函数。 以上我们讨论了仿真信道产生的随机过程是广义平稳的，并且其信号包络、包络概率分布、自相关性等统计特性，都能与Clarke 模型较好的吻合，因此能够较真实的反映信道。 2．LCR 仿真 2.1仿真设计 1.信号采样：首先对接收信号进行采样，得到输入信号的离散序列()g n ； 2.计算包络：根据输入的()g n 序列，计算相应的包络()()n g n α=； 3.确定电平R ：计算()n α的均方根包络电平rms R ，使rms R R =； 4.估计LCR L ：根据第二、第三步计算()n α和rms R 估计()n α每秒通过rms R 的次数LCR L ； 5.求解v ：进行数值计算，求LCR 法的速度估计值v ；
ArcGIS空间分析建模
明暗等高线制作 在ArcGIS 中，制作明暗等高线模型的方法如下所示： （1）建立模型： 1）在ArcMap 中打开Tools 菜单，选择Extentions,加载Spatial Analyst 模块。 2）右键单击ArcToolbox，生成一个New Toolbox，右键单击New Toolbox，在New 子菜单中选择Model，，生成一个新的model。 3）打开spatial analyst tools 的surface 功能，选中aspect 工具拖拽到模型生成器窗 口中； 4）在模型窗口右键，选择create variable 命令，在数据类型选择框中选中Raster Dataset，如下图所示。 5）右键单击Raster Dataset 框，点击Rename 命令，在弹出的对话框中输入DEM，将原始的Raster Dataset 重命名为DEM 6）单击添加连接图标，连接DEM 和aspect 图形要素。
7）打开spatial analyst tools 的math 功能，选择logical 中的less than 和greater than 命令，在greater than 对话框中input raster or constant value 2 中输入45，同理， 在less than 对话框中input raster or constant value 2 中输入225。
8）单击添加连接图标，分别连接aspect 生成的栅格图形要素和greater than、less than 图形要素。 9）在math 功能中选择plus，将得出背光和受光面； 10）单击添加连接图标，分别连接greater than、less than 生成的栅格图形 要素和plus 图形要素。得到下图： 11）选择conversion Tools 下的from raster 中的Raster to polygon 将以上结果 转换为矢量； 12）单击添加连接图标，连接步骤10 生成的结果和Raster to polygon 图形 要素。 13）打开spatial analyst tools 的surface 功能，选中contour 工具拖拽到模型生 成器窗口中，设置等高距为50。 14）单击添加连接图标，连接DEM 与contour 图形要素。 15）选择analysis Tools 下的overlay，选中identity 工具拖拽到模型生成器窗口中。如下图：
状态空间分析法
第9章 线性系统的状态空间分析与综合 重点与难点 一、基本概念 1．线性系统的状态空间描述 （1）状态空间概念 状态 反映系统运动状况，并可用以确定系统未来行为的信息集合。 状态变量 确定系统状态的一组独立（数目最少）变量，它对于确定系统的运动状态是必需的，也是充分的。 状态向量 以状态变量为元素构成的向量。 状态空间 以状态变量为坐标所张成的空间。系统某时刻的状态可用状态空间上的点来表示。 状态方程 状态变量的一阶导数与状态变量、输入变量之间的数学关系，一般是关于系统的一阶微分（或差分）方程组。 输出方程 输出变量与状态变量、输入变量之间的数学关系。 状态方程与输出方程合称为状态空间描述或状态空间表达式。线性定常系统状态空间表达式一般用矩阵形式表示： ???+=+=Du Cx y Bu Ax x & (9.1) （2）状态空间表达式的建立。系统状态空间表达式可以由系统微分方程、结构图、传递函数等其他形式的数学模型导出。 （3）状态空间表达式的线性变换及规范化。描述某一系统的状态变量个数（维数）是确定的，但状态变量的选择并不唯一。某一状态向量经任意满秩线性变换后，仍可作为状态向量来描述系统。状态变量选择不同，状态空间表达式形式也不一样。利用线性变换的目的在于使系统矩阵A 规范化，以便于揭示系统特性，利于分析计算。满秩线性变换不改变系统的固有特性。 根据矩阵A 的特征根及相应的独立特征向量情况，可将矩阵A 化为三种规范形式：对角形、约当形和模式矩阵。 （4）线性定常系统状态方程解。状态转移矩阵)(t φ（即矩阵指数At e ）及其性质：
i ． I =)0(φ ii ．A t t A t )()()(φφφ ==& iii. )()()()()(122121t t t t t t φφφφφ±=±=+ iv. )()(1 t t -=-φφ v. )()]([kt t k φφ= vi. )( ])exp[()exp()exp(BA AB t B A Bt At =+= vii. )( )ex p()ex p(11非奇异P P At P APt P --= 求状态转移矩阵)(t φ的常用方法： 拉氏变换法 =)(t φL －1])[(1--A sI （9.2） 级数展开法 ΛΛ++++ +=k k At t A k t A At I e ! 12122 （9.3） 齐次状态方程求解 )0()()(x t t x φ= （9.4） 非齐次状态方程式（9.1）求解 ?-+=t Bu t x t t x 0d )()()0()()(τττφφ （9.5） （5）传递函数矩阵及其实现 传递函数矩阵)(s G ：输出向量拉氏变换式与输入向量拉氏变换式之间的传递关系 D B A sI C s G +-=-1)()( (9.6) 传递函数矩阵的实现：已知传递函数矩阵)(s G ，找一个系统},,,{D C B A 使式（9.6）成立，则将系统},,,{D C B A 称为)(s G 的一个实现。当系统阶数等于传递函数矩阵阶数时，称该系统为)(s G 的最小实现。 传递函数矩阵的实现并不唯一。实现的常用标准形式有可控标准形实现、可观测标准形实现、对角形实现和约当形实现等。 （6）线性定常连续系统的离散化及其求解 对式（9.1）表示的线性定常数连续系统进行离散化，导出的系统离散状态空间描述
地理建模与空间分析期末试题整理
一、信息、地理信息的概念及特点 信息是用文字、数字、符号、语言、图像等介质来表示事物、现象等内容、数量或特征，从而向人们（或系统）提供关于现实世界新的事实和知识，作为生产、建设、经营、管理、分析和决策的依据。 特点：客观性、适用性、传输性、共享性等。 地理信息是有关地理实体和地理现象的性质、特征和运动状态的表征和一切实用的知识，它是对表达地理特征与地理现象之间关系的地理数据的解释。 特点： ?空间分布性 属于空间信息，其位置的识别是与数据联系在一起的，这是地理信息区别于其它类型信息的最显著的标志。 ?具有多维结构的特征 即在二维空间的基础上实现多专题的第三维结构，而各个专题型实体型之间的联系是通过属性码进行的，这就为地理系统各圈层之间的综合研究提供了可能。 ?时序特征十分明显 可以按照时间尺度将地理信息划分为超短期的(如台风、地震)、短期的(如江河洪水、秋季低温)、中期的(如土地利用、作物估产)、长期的(如城市化、水土流失)、超长期的(如地壳变动、气候变化)等。 ?具有丰富的信息 GIS数据库中不仅包含丰富的地理信息，还包含与地理信息有关的其它信息 二、什么是GIS？它有什么特点？ GIS是一种空间信息系统，是在计算机软、硬件系统支持下，对整个或部分地球表层（包括大气层）的有关地理分布数据进行采集、储存、管理、运算、分析、显示和描述的技术系统。 特点：数据的空间定位特征、空间关系处理的复杂性、海量数据管理能力。 三、对GIS的理解 GIS的物理外壳是计算机化的技术系统 GIS的操作对象是空间数据 GIS的技术优势在于它的空间分析能力 GIS与地理学、测绘学联系紧密 四、地理信息系统研究内容 GIS的基础理论、GIS的技术系统、GIS的应用方法
人体行为识别技术
人体行为识别技术 在计算机视觉领域中，人体运动行为识别是一个被广泛关注的热点问题，在智能监控、机器人、人机交互、虚拟现实，智能家居，智能安防，运动员辅助训练等方面有巨大应用价值。行为识别问题一般遵从如下基本过程：数据图像预处理，运动人体检测、运动特征提取、特征训练与分类、行为识别。着重从这几方面逐一回顾了近年来人体行为识别的发展现状和常有方法。并对当前该研究方向上待解决的问题和未来趋势做了分析。行为理解可以简单地认为是时变数据的分类问题，即将测试序列与预先标定的代表典型行为的参考序列进行匹配。通过对大量行为理解研究文献的整理发现：人行为理解研究一般遵从特征提取与运动表征、行为识别、高层行为与场景理解等几个基本过程。 特征提取与运动表征是在对目标检测、分类和跟踪等底层和中层处理的基础上，从目标的运动信息中提取目标图像特征并用来表征目标运动状态；行为识别则是将输入序列中提取的运动特征与参考序列进行匹配，判断当前的动作处于哪种行为模型；高层行为与场景理解是结合行为发生的场景信息和相关领域知识，识别复杂行为，实现对事件和场景的理解。【2】 1、行为识别的应用 从应用领域的分类来讲，可以将人体运动分析的应用分成如下几个领域： ①智能监控 这里所指的“智能”包含两个方面的含义。一种“智能”是指系统能够在一定的场景中检测是否有人的出现(如通过检测人脸的方法)防止只是简单的通过 运动目标检测所造成的错误报警(例如因为动物活动或者刮风摇动树枝等等而造
成误报)。另外一种“智能”是指系统能够监视一定场所中人的活动，并对其行为进行分析和识别，跟踪可疑行为(如经常在重要地点徘徊等等行为)从而采取相应的报警措施。通常把报警系统设置于银行、机场、车站、码头、超市、办公大楼、住宅小区等地，以实现对这些场所的智能监控。 ②虚拟现实 跟踪现实世界人的姿态，从而创建一个虚拟的仿真场景，实现人与这个虚拟世界的交互。该领域的具体应用涉及视频游戏、虚拟摄影棚、计算机动画等方面。 ③高级用户接口 指可以通过对用户手势的识别来代替传统的鼠标和键盘输入，从而实现人与计算机之间的智能交互。此外，通过对手势语言的理解，还可以进行聋人与计算机之间的手语交流。 ④运动分析 人体运动分析可以运用于基于容的视频检索领域。例如可以检索在运动会上单杠比赛中运动员的杠上动作。这样可以节省用户大量的查询视频资料的时间和精力。另外一种应用是用于各种体育项目中，提取运动员的各项技术参数(如关节位置、角度和角速度，等等)，通过分析这些信息，可以为运动员的训练提供指导和建议，有助于提高运动员的训练水平。此外，还可以用于体育舞蹈动作的分析，以及临床矫形术的研究等领域。 ⑤基于模型的视频编码 通过提取一定的静态场景中人物的形态特征参数和3D姿态参数，以较低的数据量对视频数据流加以描述，实现视频数据的压缩和低比特率传送。可以用于在因特网上展开远程视频会议以及VOD（Video-On-Demand）视频点播。
倒立摆系统的状态空间极点配置控制设计
摘要：为实现多输入、多输出、高度非线不稳定的倒立摆系统平衡稳定控制，将倒立摆系统的非线性模型进行近似线性化处理，获得系统在平衡点附近的线性化模型。利用牛顿—欧拉方法建立直线型一级倒立摆系统的数学模型。在分析的基础上，基于状态反馈控制中极点配置法对直线型倒立摆系统设计控制器。由MATLAB仿真表明采用的控制策略是有效的，设计的控制器对直线型一级倒立摆系统的平衡稳定性效果好，提高了系统的干扰能力。 关键词：倒立摆、极点配置、MATLAB仿真 引言：倒立摆是进行控制理论研究的典型试验平台，由于倒立摆本身所具有的高阶次、不稳定、非线性和强耦合性，许多现代控制理论的研究人员一直将他视为典型的研究对象，不断从中发掘出新的控制策略和控制方法。控制器的设计是倒立摆系统的核心内容，因为倒立摆是一个绝对不稳定的系统，为使其保持稳定并且可以承受一定的干扰，基于极点配置法给直线型一级倒立摆系统设计控制器 1．数学模型的建立 倒立摆系统其本身是自不稳定的系统，实验建模存在着一定的困难。在忽略掉一些次要的因素之后，倒立摆系统就是一典型的运动的刚体系统，可以在惯性坐标系中应用经典力学理论建立系统动力学方程。下面采用牛顿-欧拉方法建立直线型一级倒立摆系统的数学模型。 1.1微分方程的数学模型 在忽略了空气阻力和各种摩擦力之后，可将直线一级倒立摆系统抽象成小车和匀质杆组成的系统，如图1所示：
图1：直线一级倒立摆模型 设系统的相关参数定义如下： M：小车质量 m：摆杆质量 b：小车摩擦系数 l：摆杆转动轴心到杆质心的长度 I：摆杆质量 F：加在小车上的力 x：小车位置 Φ：摆杆与垂直方向上方向的夹角 θ：摆杆与垂直方向下方向的夹角（摆杆的初始位置为竖直向下） 如下图2所示为小车和摆杆的受力分析图。其中，N和P为小车与摆杆相互作用力的水平和垂直方向的分量。
空间分析与建模考点总结
地理空间分析与建模考点总结 (1) 第一章 (1) 第二章 (2) 第三章 PPDAC (3) 第四章 (3) 第五章 (7) 第六章 (8) 第七章 (9) 地理空间分析与建模考点总结 使用教材：《地理空间分析——原理、技术与软件工具（第二版）》 第一章 1.p2 不同GIS软件处理结果不一致的原因：1.算法 2.建模方式 3.对特殊情况的处理 4.误差 5.存储和操作的不一致 6.软件体系 2.p3 GIS可视化：图像图表地图表格三维（动态静态视图）生成表格的操作 3.P6常用的GIS软件：1.arcgis:通用的综合的，拥有大量拓展工具的软件，重点在矢量，却提供完整的栅格操作。2.mapinfo：通用软件，以矢量为主，同时支持栅格。与工业市场结合。3.TransCAD：针对运输，具有强的网络分析功能。 https://www.wendangku.net/doc/aa8263747.html,monGIS：基于java,具有强的专题制图和探测性数据分析功能。 5.GeoDA：探测性数据分析，矢量。 6.GS+:空间统计分析。 4.p11 术语解释： 邻近：两个或多个多边形对一个公共边的共享 坡向：表面上确定一点的坡度最大方向 坡度：沿特定方向的断面上，表面上升的距离与对应的平面距离的比值。 梯度：坡向的坡度值 属性：与空间数据对象关联的数据项 方位投影：投影平面与地球相切，相关角度保持不变 合并：两个数据源到一个数据源，并解决不一致性的过程 邻接（conti）： DEM：数字高程模型 DTM：数字地面模型 特征：点，线，面（多边形）
核：根据领域进行计算的函数，比如平滑拟合核函数 MBR/MER:最小边界矩形最小外接矩形 多边形：有序节点连接形成的闭合图形，且不存在自相交问题 折线：栅格/格网：地理特征用离散单元表达的数据模型（左下角为参考）重采样：1.栅格数据集进行合并操作时为保证匹配而进行的匹配过程2.图像压缩的过程使用的方法 表面：一种二维几何对象 TIN：一种基于三角形的镶嵌模型。三角形的节点构成了不规则空间的节点。 拓扑：地理对象的相对位置关系，空间被扭曲时，拓扑关系不变。 矢量：在GIS中，由起点和终点定义的线或弧段 第二章 1.p24地点 属性（1标称属性2次序属性3间距属性4比值属性5周期属性） 对象 图2.1 1.XXX作为有属性的点存储 2.道路以折线存贮 3.道路类别以符号性存储 4.湖以具有相应属性的多边形储存（有两个几何部分，就分开存储，只要类型相同，就可以在数据库中连接） 2.p25地图：曾经是空间数据存储和通信的基本手段。现代地图是动态的。 3.场 地表表现途径：1.离散观点 2.连续场观点 场：将每个位置投影到感兴趣的属性值的连续函数。 4.p27拓扑 点线面体0123拓扑维 1.邻近：相邻 2.邻接：相交 3.包含 不能被拉伸扭曲空间所改编的特性。 5.p28空间关系 多维尺度变换：从邻近度的知识中重建位置。 空间背景：通过比较某些对象的属性与其他邻近对象的属性，来获取知识和规律。 空间依赖性：基于地理学第一定律：事物之间都是相关的，距离越近相关性越强
室内场景中的人体行为识别算法研究
西南科技大学硕士研究生学位论文第IV页 目录 1绪论 (1) 1.1 研究背景和意义 (1) 1.2 国内外研究现状 (2) 1.3 本文研究内容 (5) 1.4 本文结构安排 (6) 2室内人体行为识别关键算法概述 (8) 2.1 特征提取与表征 (8) 2.1.1 静态特征 (9) 2.1.2 动态特征 (10) 2.1.3 时空特征 (12) 2.2 行为识别方法 (16) 2.2.1 有监督式行为学习算法 (16) 2.2.2 无监督式行为学习算法 (19) 2.3 行为识别算法关键问题 (21) 2.4 本章小结 (23) 3基于时空深度特征的人体行为识别算法 (25) 3.1 算法概述 (25) 3.2 STDF特征提取 (27) 3.2.1 基于深度信息的显著性区域检测 (27) 3.2.2 区域活跃度检测 (28) 3.2.3 时空特征点提取 (28) 3.3 行为类型识别 (29) 3.4 实验设计与分析 (29) 3.4.1 实验设计 (29) 3.4.2 实验结果与分析 (30) 3.5 本章小结 (34) 4无监督式人体行为定位及识别算法 (35) 4.1 算法概述 (35) 4.2 谱聚类生成视觉单词 (36) 4.3 主题模型行为建模 (37) 4.3.1 pLSA主题模型的人体行为建模 (37)
西南科技大学硕士研究生学位论文第V页 4.3.2 LDA主题模型的人体行为建模 (40) 4.4 实验结果与分析 (43) 4.4.1 谱聚类单词数量对识别率的影响 (43) 4.4.2 不同时空特征的行为识别对比实验 (44) 4.4.3 无监督式人体行为序列定位及识别 (47) 4.5 本章小结 (50) 5论文工作总结与展望 (51) 5.1 论文工作总结 (51) 5.2 论文进一步工作 (52) 致谢 (53) 参考文献 (54) 攻读硕士学位期间发表的学术论文及研究成果 (61)
经典谱估计算法研究与实现
毕业设计（论文） 论文题目：经典谱估计算法研究与实现 教学中心：电子科技大学网络教育学院苏州学习中心指导老师：职称： 学生姓名：学号： 专业：通信工程
毕业设计（论文）任务书 题目：经典谱估计算法研究与实现 任务与要求： 探讨我国经典谱估计算法运用和影响下所面临的机遇与挑战以及经典谱估计算法研究与实现,结合所知识,理论联系实际, 写出毕业论文。 时间：2014年 1 月25日至 2014年 4 月 14日共 12 周教学中心：电子科技大学网络教育学院苏州学习中心 学生姓名：学号： 专业：通信工程 指导单位或教研室：电子科技大学网络教育学院苏州学习中心 指导教师：职称：
毕业设计(论文)进度计划表
电子科技大学毕业设计(论文)中期检查记录表 注:此表同学生毕业设计(论文)一起存档
1 随机信号的经典谱估计方法 估计功率谱密度的平滑周期图是一种计算简单的经典方法。它的主要特点是 与任何模型参数无关，是一类非参数化方法[4]。它的主要问题是：由于假定信号的自相关函数在数据观测区以外等于零，因此估计出来的功率谱很难与信号的真实功率谱相匹配。在一般情况下，周期图的渐进性能无法给出实际功率谱的一个满意的近似，因而是一种低分辨率的谱估计方法。本章主要介绍了周期图法、相关法谱估计（BT ）、巴特利特(Bartlett)平均周期图的方法和Welch 法这四种方法。 2.1 周期图法 周期图法又称直接法。它是从随机信号x(n)中截取N 长的一段，把它视为能量有限x(n)真实功率谱)(jw x e S 的估计)(jw x e S 的抽样. 周期图这一概念早在1899年就提出了，但由于点数Ｎ一般比较大，该方法的计算量过大而在当时无法使用。只是1965年FFT 出现后，此法才变成谱估计的一个常用方法。周期图法[5]包含了下列两条假设： 1．认为随机序列是广义平稳且各态遍历的，可以用其一个样本x(n)中的一段)(n x N 来估计该随机序列的功率谱。这当然必然带来误差。 2．由于对)(n x N 采用DFT ，就默认)(n x N 在时域是周期的，以及)(k x N 在频域是周期的。这种方法把随机序列样本x(n)看成是截得一段)(n x N 的周期延拓，这也就是周期图法这个名字的来历。与相关法相比，相关法在求相关函数)(m R x 时将)(n x N 以外是数据全都看成零，因此相关法认为除)(n x N 外x(n)是全零序列，这种处理方法显然与周期图法不一样。 但是，当相关法被引入基于FFT 的快速相关后，相关法和周期图法开始融合。通过比较我们发现：如果相关法中M=N ，不加延迟窗，那么就和补充（N-1）个零的周期图法一样了。简单地可以这样说：周期图法是M=N 时相关法的特例。因此相关法和周期图法可结合使用。
(完整word版)GIS空间分析与建模期末复习总结
空间分析与建模复习 名词解释： 空间分析：采用逻辑运算、数理统计和代数运算等数学方法，对空间目标的位置、形态、分布及空间关系进行描述、分析和建模，以提取和挖掘地理空间目标的隐含信息为 目标，并进一步辅助地理问题求解的空间决策支持技术。 空间数据结构：是对空间数据的合理组织，是适合于计算机系统存储、管理和处理地图图形的逻辑结构，是地理实体的空间排列方式和相互关系的抽象描述与表达。 空间量测：对GIS数据库中各种空间目标的基本参数进行量算与分析， 元数据：描述数据及其环境的数据。 空间元数据：关于地理空间数据和相关信息的描述性信息。 空间尺度：数据表达的空间范围的相对大小以及地理系统中各部分规模的大小 尺度转换：信息在不同层次水平尺度范围之间的变化，将某一尺度上所获得的信息和知识扩展或收缩到其他尺度上，从而实现不同尺度之间辨别、推断、预测或演绎的跨越。 地图投影：将地球椭球面上的点映射到平面上的方法，称为地图投影。 地图代数：作用于不同数据层面上的基于数学运算的叠加运算 重分类：将属性数据的类别合并或转换成新类，即对原来数据中的多种属性类型按照一定的原则进行重新分类 滤波运算：通过一移动的窗口，对整个栅格数据进行过滤处理，将窗口最中央的像元的新值定义为窗口中像元值的加权平均值 邻近度：是定性描述空间目标距离关系的重要物理量之一，表示地理空间中两个目标地物距离相近的程度。缓冲区分析、泰森多边形分析。 缓冲区：是指为了识别某一地理实体或空间物体对其周围地物的影响度而在其周围建立的具有一定宽度的带状区域。 缓冲区分析：对一组或一类地物按缓冲的距离条件，建立缓冲区多边形，然后将这一图层与需要进行缓冲区分析的图层进行叠加分析，得到所需结果的一种空间分析方法 泰森多边形：所有点连成三角形，作三角形各边的垂直平分线，每个点周围的若干垂直平分线便围成的一个多边形 网络分析：是通过研究网络的状态以及模拟和分析资源在网络上的流动和分配情况，对网络结构及其资源等的优化问题进行研究的一种空间分析方法。（理论基础：计算机图论和运筹学） 自相关：空间统计分析所研究的区域中的所有的值都是非独立的，相互之间存在相关性。在空间和时间范畴内，这种相关性被称为自相关。
GIS分析与建模
实验1:计算退耕还林的面积 1、实验目的:计算退耕还林的面积 2、实验数据:dem数据、土地利用类型矢量数据 3、实验步骤: （1）添加实验数据 （2）对dem数据进行坡度分析(操作过程:空间分析工具——表面分析——坡度)
（3）对得到新的图层数据(图上坡度分析图层)进行栅格计算(操作过程:空间分析工具——地图代数——栅格计算器) （4）得到结果图层,并且将0代表的数据颜色改成白色 （5）计算面积(打开结果图层的属性表)
实验2:学校选址 1、实验目的:选择适合建学校的地址 2、实验数据:dem数据 土地利用类型数据 已有学校地址数据 已有娱乐场所地址数据 3、实验步骤: (1)添加实验数据 (2)对学校进行欧氏距离分析,输出像元大小为2,在环境中选择处理范围:与dem数据相同 (操作过程:空间分析工具——距离分析——欧氏距离)
(4)得到学校欧氏图层 (5)对娱乐场所进行欧氏距离分析,输出像元大小为2,在环境中选择处理范围:与dem数据相同,得到图层:
（6）对dem数据进行坡度分析(操作过程:空间分析工具——表面分析——坡度) （7）对学校欧氏图层进行重分类,分类方法:间隔相等,由于距离学校越远越适合建学校,所以不用对新值取反。 (操作过程:空间分析工具——重分类——重分类) （8）对娱乐场所欧氏图层进行重分类,分类方法:间隔相等,由于距离娱乐场所越近越适合建学校,所以对新值取反。 (操作过程:空间分析工具——重分类——重分类)
（9）对坡度分析图层进行重分类,分类方法:间隔相等,类别:10,由于坡度越小越适合建学校,所以对新值取反。 (操作过程:空间分析工具——重分类——重分类) (10)对土地利用类型图层进行重分类。新值依据PPT上修改
空间分析建模_Arcgis实验操作文档
实验七空间分析建模 【实验内容与学时】（2学时） [1]图解建模的基本概念及类型 [2]图解模型的形成过程 [3]实例分析与应用 【实验目的】 模型生成器 (Model Builder) 为设计和实现空间处理模型提供了一个图形化的建模环境。模型是以流程图的形式表示，它通过工具将数据串起来以创建高级的功能和流程。你可以将工具和数据集拖动到一个模型中，然后按照有序的步骤把它们连接起来以实现复杂的 GIS 任务。通过对本次练习，我们可以认识如何在Model Builder环境下通过绘制数据处理流程图的方式实现空间分析过程的自动化，加深对地理建模过程的认识，对各种GIS分析工具的用途有深入的理解。 【实验要求】 按照相关要求上交实验报告。 【实验步骤与过程】 一、空间分析建模与图解建模基本概念 1．空间分析模型及其分类 模型是对现实世界中的实体或现象的抽象或简化，是对实体或现象中最重要的构成及其相互关系的表述。建模的过程中，需要用到各种各样的工具。作为各类综合性地学分析模型的基础，空间分析为人们建立复杂的模型提供了基本工具。空间分析是地理信息系统的主要特征，也是评价一个地理信息系统功能的主要指标之一。它是基于地理对象的位置和形态特征的数据分析技术，其目的在于提取和传输可见信息。空间分析模型是对现实世界科学体系问题域抽象的空间概念模型，与广义的模型既有联系，又有区别： ①空间定位是空间分析模型特有的性质，构成空间分析模型的空间目标(点、弧段、网络、面域、复杂地物等)的多样性决定了空间分析模型建立的复杂性。 ②空间关系也是空间分析模型的一个重要特征，空间层次关系、相邻关系以及空间目标的拓扑关系也决定了空间分析模型建立的特殊性。 ③包含坐标、高程、属性以及时序特征的空间数据极其庞大，大量的空间数据通常用图形的方式来表示，这样由空间数据构成的空间分析模型也具有了可视化的图形特征。 空间分析模型可以分为以下几类： ①空间分布模型：用于研究地理对象的空间分布特征。主要包括：空间分布参数的描述，如分布密度和均值、分布中心、离散度等；空间分布检验，以确定分布类型；空间聚类分析，反映分布的多中心特征并确定这些中心；趋势面分析，反映现象的空间分布趋势；空间聚合与分解，反映空间对比与趋势。 ②空间关系模型：用于研究基于地理对象的位置和属性特征的空间物体之间的关系。包括距离、方向、连通和拓扑四种空间关系。其中，拓扑关系是研究得较多的关系；距离是内容最丰富的一种关系；连通用于描述基于视线的空间物体之间的通视性；方向反映物体的方位。